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《计算社会学》[美]马修·萨尔加尼克【文字版_PDF电子书_推荐】

内容简介：

我们已经见证了社交媒体、智能手机以及其他科技奇迹的诞生与进化，这些科技工具让我们能够以前所未见的规模和深度采集并处理有关人类行为的数据，从而为研究人类社会提供了一个全新的路径。这本书是一部里程碑式的作品，它将彻底改变下一代社会科学家和数据科学家探索世界的方式。

l 大数据的10个共同特征是什么?

l 如何通过数据预测美国总统大选的结果?

l 如何在短时间内对100万个星系进行分类?

l 大规模数据采集面临着怎样的道德伦理困境?

l 科技公司是否在监视我们的行为，数字时代是不是将我们带进了“全景监狱”呢?

在计算社会学这一新兴领域，作者阐述了数字革命如何扭转了社会科学家和数据科学家观察行为、提出问题、开展实验和进行大规模协作的方式，详细描述了大批真实的案例，并且划定了面临伦理挑战时需要遵循的4项原则。

这本书用全新的数据模式解锁了社会学。对社会科学家来说，它是一本跨界指南之书;对数据科学家来说，它是一本素养提升之作。

作者简介：

[美] 马修•萨尔加尼克(Matthew J. Salganik)

普林斯顿大学社会学教授，同时任职于该校的信息技术政策中心、数据与机器学习中心等。《科学》杂志评价他是“纯然的计算社会学家”。他的研究方向是社会网络、计算社会学。他的研究曾被微软、脸谱网和谷歌资助，并被《纽约时报》《华尔街日报》《经济学人》《纽约客》等主流媒体报道，美国公共广播电台还专题报道过他的研究成果。

目  录：

前言// VII

第 1 章简介

1.1 一处墨迹// 003

1.2 欢迎来到数字时代// 005

1.3 研究设计// 009

1.4 本书的主题// 010

1.5 本书梗概// 013

第 2 章观察行为

2.1 简介// 019

2.2 大数据// 020

2.3 大数据的 10 个共同特征// 023

2.3.1 海量性// 024

2.3.2 持续性// 028

2.3.3 不反应性// 030

2.3.4 不完整性// 031

2.3.5 难以获取// 035

2.3.6 不具代表性// 037

2.3.7 漂移// 042

2.3.8 算法干扰// 044

2.3.9 脏数据// 046

2.3.10 敏感性// 049

2.4 研究策略// 051

2.4.1 计数// 052

2.4.2 预测和临近预测// 054

2.4.3 近似实验// 059

2.5 结论// 071

第 3 章提问

3.1 简介// 077

3.2 提问与观察// 080

3.3 调查误差总框架// 081

3.3.1 代表性// 084

3.3.2 测量// 087

3.3.3 成本// 092

3.4 向谁提问// 092

3.5 提问的新方法// 102

3.5.1 生态瞬时评估法// 104

3.5.2 维基调查// 107

3.5.3 游戏化// 112

3.6 与大数据资源相结合的调查// 114

3.6.1 丰富型提问// 115

3.6.2 扩充型提问// 121

3.7 结论// 130

第 4 章开展实验

4.1 简介// 133

4.2 什么是实验// 136

4.3 实验的两个维度：实验室 – 实地以及模拟 – 数字// 138

4.4 超越简单实验// 145

4.4.1 效度// 151

4.4.2 处理效应的异质性// 156

4.4.3 原理// 159

4.5 使实验成为现实// 163

4.5.1 利用现有环境开展实验// 165

4.5.2 创建自己的实验// 170

4.5.3 创建自己的产品// 174

4.5.4 与有能力的组织合作// 175

4.6 建议// 181

4.6.1 创造零可变成本数据// 182

4.6.2 将道德伦理融入你的设计：替代、改进和减少//190

4.7 结论// 196

第 5 章进行大规模协作

5.1 简介// 201

5.2 人本计算// 203

5.2.1 星系动物园// 205

5.2.2 政治宣言的公众编码// 212

5.2.3 结论// 216

5.3 公开征集// 218

5.3.1网飞奖// 219

5.3.2蛋白质折叠游戏// 222

5.3.3公众专利评审// 225

5.3.4结论// 228

5.4 分布式数据采集// 231

5.4.1观鸟数据库// 232

5.4.2照片城// 235

5.4.3结论// 238

5.5 设计你自己的大规模协作项目// 241

5.5.1激励参与者// 242

5.5.2利用异质性// 243

5.5.3集中注意力// 244

5.5.4允许惊喜// 244

5.5.5合乎道德伦理// 246

5.5.6最后的设计建议// 247

5.6 结论// 249

第 6 章道德伦理

6.1 简介// 253

6.2 三个事例// 256

6.2.1情绪感染项目// 256

6.2.2“3T”项目// 258

6.2.3“Encore”项目// 259

6.3 数字时代的不同// 261

6.4 四项原则// 267

6.4.1对人的尊重原则// 268

6.4.2有利化原则// 269

6.4.3公正原则// 272

6.4.4对法律和公共利益的尊重原则// 273

6.5 两种道德框架// 276

6.6 困难面// 278

6.6.1知情同意// 278

6.6.2理解与管理信息化风险// 282

6.6.3隐私权// 291

6.6.4面对不确定性做出决策// 295

6.7 实用技巧// 299

6.7.1 机构审查委员会是底线，不是上线// 299

6.7.2 换位思考// 301

6.7.3 将研究伦理视作连续的而非离散的过程//302

6.8 结论// 302

历史附录// 304

第 7 章未来

7.1 展望// 313

7.2 未来主题// 313

7.2.1 现成品与定制物之间的融合// 313

7.2.2 以参与者为中心的数据采集// 315

7.2.3 研究设计中的道德伦理// 316

7.3 回到开始// 317

致谢// 319

参考文献// 327

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社会学   大数据   研究方法   数据分析

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摘要：《计算社会学》是一本由美国学者马修·萨尔加尼克撰写的社会科学着作。本书通过计算机科学和大数据分析方法，探讨了社会学的新视角和新方法。文章从四个方面对该书进行详细阐述：首先介绍了《计算社会学》的背景和意义；其次分析了该书的主要内容和研究方法；然后阐述了该书对社会学研究的启示与影响；最后探讨了该书在学术界和实践中的应用前景。

1、《计算社会学》的背景和意义

《计算社会学》的背景与当代社会信息化和数字化的发展密切相关。本书提出了计算机科学和大数据分析方法在社会学领域的应用，使得研究者能够从全新的角度观察和理解社会现象。通过对大规模数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和关联，为社会学研究提供了全新的工具和方法。

《计算社会学》的意义不仅在于提出了新的研究方法，还在于改变了社会学研究的方式和思维方式。传统的社会学研究主要依赖于问卷调查和实地观察，而《计算社会学》的出现打破了这种局限，提供了一种更加全面和深入的研究方式。同时，该书的出版也向社会学学术界发出了一个信号，即计算机科学和大数据分析已经成为社会学研究的一个重要方向。

此外，随着社交媒体和互联网的普及，人们的行为和社会关系都发生了巨大变化。《计算社会学》正是基于这一背景，从计算机科学的角度研究了社交网络、信息传播、社会动态等方面的问题，为我们理解当代社会提供了新的视角和思路。

2、《计算社会学》的主要内容和研究方法

《计算社会学》主要包括三个部分的内容：社会网络分析、计算社会科学和社会计算。其中，社会网络分析主要研究社交网络中的节点和边的关系，通过分析网络结构和节点属性，揭示社会网络的特征和规律。计算社会科学则借助计算机科学和数学的方法，通过大数据分析和模拟实验，研究社会系统的行为和演化规律。社会计算则是通过计算机算法和模型，研究社会问题的计算解法和优化方法。

在研究方法上，《计算社会学》主要借鉴了计算机科学和数据科学的方法。例如，通过数据挖掘和机器学习的方法，可以从大规模数据中发现隐藏的模式和规律；通过网络分析和模拟实验的方法，可以研究社会系统的演化和变化；通过计算模型和算法的设计，可以解决复杂的社会问题。

总之，《计算社会学》的主要内容和研究方法结合了社会学和计算机科学的优势，为研究者提供了一种全新的研究思路和方法。

3、《计算社会学》对社会学研究的启示与影响

《计算社会学》对社会学研究产生了重要的启示和影响。首先，它强调了数据的重要性和价值，提醒研究者要善于利用大数据分析方法进行研究。传统的社会学研究主要依赖于样本调查，样本数量有限，难以全面了解社会现象。而大数据分析方法可以从全新的角度观察社会现象，发现隐藏的规律和关联。

其次，《计算社会学》提出了社会网络分析的重要性和价值。社交网络在当代社会中发挥着重要的作用，人们的行为和决策往往受到社交网络的影响。通过社会网络分析，可以揭示社交网络的结构和特征，研究网络中的关键节点和信息传播的路径，对社会现象进行更加深入的研究。

另外，《计算社会学》还强调了计算模型和算法的重要性。社会问题往往非常复杂，传统的研究方法往往难以解决这些问题。而计算模型和算法可以通过计算机的力量，解决复杂的社会问题，为社会学研究提供了一种新的思路和方法。

4、《计算社会学》在学术界和实践中的应用前景

《计算社会学》在学术界和实践中都具有广阔的应用前景。在学术界，该书的出版将推动社会学向计算机科学和数据科学的交叉领域发展。研究者可以借鉴《计算社会学》的研究思路和方法，利用大数据分析方法和计算模型，开展更加深入和全面的社会学研究。

在实践中，《计算社会学》的应用也非常广泛。例如，通过分析社交网络的结构和特征，可以发现关键节点和信息传播的路径，为社交媒体的运营和营销提供决策支持；通过模拟实验和计算模型的设计，可以优化社会系统的运行和管理，为政府和企业决策提供参考。

综上所述，《计算社会学》通过计算机科学和大数据分析方法，为社会学研究提供了新的视角和方法。它的出版具有重要的意义和影响，将推动社会学的发展和变革。

总结：

《计算社会学》是一本由美国学者马修·萨尔加尼克撰写的社会科学着作，通过计算机科学和大数据分析方法，探讨了社会学的新视角和新方法。它的出版意味着社会学研究的新方向和新思路，将推动社会学的发展和变革。《计算社会学》主要包括社会网络分析、计算社会科学和社会计算三个部分的内容，借鉴了计算机科学和数据科学的方法，为研究者提供了一种全新的研究思路和方法。它对社会学研究产生了重要的启示和影响，强调了数据的重要性和价值，提出了社会网络分析和计算模型的重要性。在学术界和实践中，它都具有广阔的应用前景，可以推动社会学向计算机科学和数据科学的交叉领域发展，为社交媒体的运营和营销、社会系统的优化和决策提供支持。

本文由nayona.cn整理

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