"Käyttäytymistietoon pohjautuva politiikka: Johdatus käyttäytymistä koskevan tiedon hyödyntämiseen" 📗
Luvattu introvideo nyt linkissä alla. Jos olet kiireessä, katso ensimmäiset 17 minuuttia by @NHankonen 😊
#bespfin
https://t.co/hPn4a89RE5
Kiitos kaikille julkistamistilaisuudessa mukana olleille! Tilaisuuden nauhoitus tulee saataville myöhemmin -- sillä välin tässä linkki, josta voit ladata kirjasen:
https://t.co/uH7WZNsGGp
"Käyttäytymistietoon pohjautuva politiikka: Johdatus käyttäytymistä koskevan tiedon hyödyntämiseen" 📗
Luvattu introvideo nyt linkissä alla. Jos olet kiireessä, katso ensimmäiset 17 minuuttia by @NHankonen 😊
#bespfin
https://t.co/hPn4a89RE5
Puhuin iteratiivisesti paikallisessa kontekstissa muotoutuvan tiedon merkityksestä. Tutkimustieto voi kertoa, mitä asioita kannattaisi vähintään huomioida, mutta käytännön kokeilut kertovat, mikä toimii ja mikä ei.
1/
Kiitos kaikille julkistamistilaisuudessa mukana olleille! Tilaisuuden nauhoitus tulee saataville myöhemmin -- sillä välin tässä linkki, josta voit ladata kirjasen:
https://t.co/uH7WZNsGGp
Tänään on julkaistu erittäin kiinnostava tietopaketti ”Käyttäytymistietoon pohjautuva politiikka: Johdatus käyttäytymistä koskevan tiedon hyödyntämiseen”
Julkaisu on ladattavissa täältä👇
https://t.co/oNGC1RvbZj
Uusi opas käyttäytymis- ja ihmislähtöisestä politiikasta kiinnostuneille julkishallinnon toimijoille julkaistaan tiistaina!
(älä kerro kenellekään, mutta kuvissa esimakua tulevasta)
https://t.co/xNSVujo4aV
Thank you to all for participating in our final BeSP symposium Complexity Science and Behaviour Change Interventions and making it such a wonderful event!
All recorded talks are now available on the symposium website (see Programme tab) 📺
1/2
https://t.co/isbIR8ZdE9
... Online networks differ from offline ones; in the latter, we know all our connections in a deeper fashion. And there are bounds to how many connections we can handle.
"Have you ever heard of anyone with 10 000 friends?"
#bespfin#networks#complexity
Kicking off the session with the mighty @JariSaramaki, who starts off by describing SIR models and what happens when you model contagion (of rumors, behaviours, diseases...).
Temporal networks are "bursty", long gaps with nothing happening and then a lot happening. We'll come back to this later... :)
#bespfin#networks#complexity
You could speculate the weak ties are superspreaders; hubs with a very high degree (i.e. number of connections). Nobody really knows the structure of contact networks due to the difficulty of tracking people's connections – except for 1 dataset...
#bespfin#networks#complexity
@Heinonmatti pointing out that many of our behaviouralscience theories - e.g. #selfdeterminationtheory - does not assume ergodicity, stability or linearity... However, the stat models we use to study these, force us to do so...
Let's align theory & method!
#bespfin#complexity
.@JariSaramaki talking about building towards temporal networks where data has timestamps, including modelling burstiness, where eg people might chat frequently in bursts to better understand spreading dynamics #BeSPfin@BeSP_FIN
. @Heinonmatti explaining ergodicity and non-ergodicity (why time series data is important), and non-linearity. Has yet to mention #fatTails#BeSPfin@BeSP_FIN