※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID） （是／否／其他条件）：是 （代ＰＯ 哪一学年度修课： 110-2 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 罗佩瑜 Melody λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关) 经济系大学部/研究所选修 δ 课程大概内容 Digitization and the internet lower the cost of collecting, disseminating, and analyzing data. This course explores how digitization affects interactions between people, firms, and governments. We examine how institutions and regulations can and do respond. Topics include privacy, social networks, network effects, online platforms, recommendation algorithms, reputation mechanisms, search, matching, and digital payment systems. Advanced economic theory, especially tools from information economics, will be used to explain features of the digital economy and suggest policy recommendations. Course Objective: 1. Describe how the digital age changes interactions. 2. Apply advanced economic theories to analyze the implications of different features of the digital economy. 3. Evaluate the impact of different policy recommendations. 4. Articulate questions and formalize conjectures about phenomena in the digital economy. 5. Support made claims with solid economic arguments. Course outline (Course Schedule of 18 weeks) 每周包含了 1~3 篇 paper，实际进度跟周次规划微微不同，但内容都差不多。 Week 1: Privacy --- Collection of Personal Information and Price Discrimination Week 2: Privacy --- Other Use of Personal Information Week 3: Privacy --- Markets of Personal Information Week 4: Algorithm and Prediction Week 5: Recommendation Systems Week 6: Big Data and Competition Week 7: Social Learning Week 10: Understanding Network Economy? Week 11 The Economics of Platforms Week 12: The Economics of Search Week 13: The Economics of Search Engines Week 14: The Economics of Digital Currencies Week 15: The Economics of Digital Currencies Week 16: The Economics of Open Source Production Week 17: Student Presentation Week 18: Final Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 想在这门课看经济学的不同应用：★★★★ 不想花很多时间做期末报告：★ 不想写作业、花超多时间读考试：★★★★★ 喜欢小班教学：★★★★★ 私心推荐：★★★☆ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 全部用老师的自制简报。简报内容都来自老师选的 paper，paper 都跟数位经济有关。不 过老师都会把 paper 比较抽象的符号，换成较具体的数值，帮助大学部学生理解。 简报偶尔排版会出状况。数学公式、图片跑出页面看不到等等。另外需要注意 / 小心， 如果上课听到分神，回去看简报有可能会看不懂，会需要自己想很久。 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 讲解投影片，偶尔板书推导式子。第一周一开始爆满，但老师第一周拿出了全学期最难 的 ppt，里面充满各种可怕的微积分、抽象数学符号，後来大概就 15 位左右吧，教室非 常宽敞。 老师上课速度对我而言刚好，不会太快太慢。只是有时候听数学推导会有点头痛 XD ( 可 能是个人经济学数学历练不够，对於平常有在读经济学 paper 的人应该会觉得颇轻松 ) σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) Student Presentations and Term paper (40%) Examinations (40%) Assignments and Participation (20%) 我作业 (整学期只有一份作业) 90 分、期末考 85 分、期末报告分数不知道，最後拿到 A。 感觉老师非常重视大家 期末报告 的表现。期末报告由 口头报告、书面报告 两部分组成 。大家差不多会在期中考前後开始跟老师讨论 project 内容，期中考後一两周口头报告 、学期末缴交书面报告。 ρ 考题型式、作业方式 作业整学期只有一份，大概就是整理了整学期的内容，难度不难。期末考的形式，甚至内 容都和作业颇相似的。 期末考给 3 个小时，如果上课都有在跟，作业有好好写，( 适时跟老师求教 )，时间非 常充裕。时间非常充裕。 ( 期末考平均 83.6 ) ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什麽基础较好吗？老师个性？ 加签习惯？严禁迟到等…) 教室颇空，加签理论应该全签 (吧)。 Ψ 总结 如果对於 21 世纪各种酷酷的东西 ( 加密货币、电商如何推荐商品、大数据 etc. ) 有 兴趣，可以来试试看这堂课。 --

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