Академические субдисциплины
Вычислительная социальная наука — это междисциплинарная академическая подобласть, занимающаяся вычислительными подходами к социальным наукам . Это означает, что компьютеры используются для моделирования, имитации и анализа социальных явлений. Она применяется в таких областях, как вычислительная экономика , вычислительная социология , вычислительный медиаанализ, клиодинамика , культуромика , некоммерческие исследования . [1]
Она фокусируется на исследовании социальных и поведенческих отношений и взаимодействий с использованием подходов науки о данных (таких как машинное обучение или анализ на основе правил), сетевого анализа , социального моделирования и исследований с использованием интерактивных систем. [2]
Определения
Существуют две терминологии, которые связаны друг с другом: социальные вычисления ( SSC ) и вычислительная социальная наука ( CSS ). В литературе CSS относится к области социальных наук, которая использует вычислительные подходы для изучения социальных явлений. С другой стороны, SSC — это область, в которой вычислительные методологии создаются для помощи в объяснении социальных явлений.
Вычислительная социальная наука революционизирует обе основные опоры научного метода : эмпирические исследования , особенно с помощью больших данных , путем анализа цифрового следа, оставленного социальной онлайн-активностью; и научную теорию , особенно с помощью построения компьютерной имитационной модели посредством социального моделирования . [3] [4] Это междисциплинарный и комплексный подход к социальному опросу, сосредоточенный на обработке информации с помощью передовых информационных технологий. Вычислительные задачи включают анализ социальных сетей, социальных географических систем, [5] контента социальных сетей и контента традиционных СМИ.
Вычислительная работа в области социальных наук все больше опирается на большую доступность больших баз данных, которые в настоящее время создаются и поддерживаются рядом междисциплинарных проектов, включая:
- Seshat : Всемирный банк данных по истории , который систематически собирает самые современные отчеты о политической и социальной организации человеческих групп и о том, как общества развивались с течением времени, в авторитетный банк данных. [6] Seshat также связан с Институтом эволюции , некоммерческим аналитическим центром, который «использует эволюционную науку для решения реальных проблем».
- D-PLACE : База данных мест, языков, культуры и окружающей среды, которая содержит данные о более чем 1400 социальных образованиях человека [7]
- Атлас культурной эволюции , археологическая база данных, созданная Питером Н. Перегрином [8] [9]
- CHIA: Совместная информация для исторического анализа , многопрофильное совместное начинание, организованное Университетом Питтсбурга с целью архивирования исторической информации и связывания данных, а также академических/исследовательских учреждений по всему миру [10]
- Международный институт социальной истории , который собирает данные о глобальной социальной истории трудовых отношений, работников и труда [11]
- Файлы области человеческих отношений eHRAF Археология [12]
- Файлы области человеческих отношений eHRAF Мировые культуры [13]
- Clio-Infra — база данных показателей экономической эффективности и других аспектов общественного благополучия по глобальной выборке обществ с 1800 г. н.э. по настоящее время.
- Google Ngram Viewer — поисковая система, которая составляет графики частотности наборов поисковых строк, разделенных запятыми, используя годовой подсчет n-грамм, найденных в крупнейшем онлайн-корпусе человеческих знаний — корпусе Google Books .
- Linguistic Data Consortium — открытый консорциум университетов, компаний и государственных исследовательских лабораторий, организованный Пенсильванским университетом . Он создает, собирает и распространяет речевые и текстовые базы данных, лексиконы и другие ресурсы для лингвистических исследований и разработок.
Анализ огромного количества исторического газетного [14] и книжного контента [15] был впервые проведен в 2017 году, в то время как другие исследования подобных данных [16] показали, как периодические структуры могут быть автоматически обнаружены в исторических газетах. Похожий анализ был проведен в социальных сетях, снова выявив выраженные периодические структуры. [17]
Подходы
Как междисциплинарная область, ученые приходят из многих различных устоявшихся областей. Однако, похоже, среди них есть общая идея, что область должна интегрировать знания через традиционные научные границы. [18] [19] Однако Нелимаркка [20] предлагает пять различных архетипических подходов к вычислительной социальной науке:
- Подход, основанный на данных, рассматривает вычислительную социальную науку через доступ к новым типам источников данных, включая данные из социальных сетей или смартфонов.
- Методологический подход подчеркивает новые методы и методологическую строгость как основную область вычислительной социальной науки.
- Подход на основе моделей фокусируется на построении моделей и поиске универсальных законов, управляющих поведением человека в обществе, например, социальное моделирование или социальная физика .
- Подход, ориентированный на цифровое общество , в рамках которого специалисты по вычислительным социальным наукам стремятся решать проблемы, возникающие в алгоритмическом обществе, такие как алгоритмическая предвзятость .
- Перспектива социальной теории , где целью вычислительных методов является дальнейшее развитие социальной теории , т. е. помощь в поиске доказательств текущих теорий или предложение альтернативных концептуализаций для понимания нашего общества.
В целом, вычислительная социальная наука является разнообразным академическим предприятием. Есть некоторые научные работы, особенно из области компьютерной науки , которые, кажется, скрепляют дисциплину, но за ее пределами существуют более разнообразные сообщества. [21]
Возможности академических публикаций
Статьи по вычислительной социальной науке публикуются в нескольких журналах, таких как New Media & Society , Social Science Computer Review , PNAS , Political Communication , EPJ Data Science , PLOS One , Sociological Methods & Research and Science . [22]
Однако есть некоторые площадки, специализирующиеся исключительно на вычислительных социальных науках:
- Международная конференция по вычислительной социальной науке IC 2 S 2
- Журнал вычислительной социальной науки
- Серия книг Springer по вычислительной социальной науке
Смотрите также
Ссылки
- ^ Ma, Ji; Ebeid, Islam Akef; de Wit, Arjen; Xu, Meiying; Yang, Yongzheng; Bekkers, René; Wiepking, Pamala (февраль 2023 г.). «Вычислительная социальная наука для некоммерческих исследований: разработка набора инструментов и базы знаний для этой области». Voluntas . 34 (1): 52–63. doi : 10.1007/s11266-021-00414-x . hdl : 1805/31787 . ISSN 0957-8765.
- ^ Нелимаркка, М. (2023). Вычислительное мышление и социальные науки: объединение программирования, методологий и фундаментальных концепций. SAGE Publishing.
- ^ DT&SC 7-1: Введение в электронную науку: Из онлайн-курса DT&SC в Калифорнийском университете
- ^ Гилберт, М. (2015). Электронная наука для цифрового развития: ICT4ICT4D (PDF) . Центр развития информатики, SEED, Манчестерский университет. ISBN 978-1-905469-54-3. Архивировано из оригинала (PDF) 2015-09-24.
- ^ Cioffi-Revilla, Claudio (2010). «Вычислительная социальная наука». Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics . 2 (3): 259–271. doi :10.1002/wics.95.
- ^ Турчин, Питер; Бреннан, Роб; Карри, Томас Э.; Фини, Кевин С.; Франсуа, Питер; Хойер, Дэниел; Мэннинг, Дж. Г.; Марциньяк, Аркадиуш; Маллинз, Дэниел; Палмизано, Алессио; Перегрин, Питер; Тернер, Эдвард А. Л.; Уайтхаус, Харви (2015). «Seshat: The Global History Databank» (PDF) . Клиодинамика . 6 : 77.https://escholarship.org/uc/item/9qx38718
- ^ Кирби, Кэтрин Р.; Грей, Рассел Д.; Гринхилл, Саймон Дж.; Джордан, Фиона М.; Гомес-Нг, Стефани; Бибико, Ханс-Йорг; Блази, Дамиан Э.; Ботеро, Карлос А.; Боуэрн, Клэр; Эмбер, Кэрол Р.; Лир, Дэн; Лоу, Бобби С.; Маккартер, Джо; Дивейл, Уильям (2016). "D-PLACE: Глобальная база данных культурного, языкового и экологического разнообразия". PLOS ONE . 11 (7): e0158391. Bibcode : 2016PLoSO..1158391K. doi : 10.1371/journal.pone.0158391 . PMC 4938595. PMID 27391016 .
- ^ Питер Н. Перегрин, Атлас культурной эволюции , Мировые культуры 14(1), 2003
- ^ Атлас культурной эволюции Архивировано 15 декабря 2019 г. на Wayback Machine
- ^ http://www.chia.pitt.edu/
- ^ "Исследования | IISG".
- ^ "Археология eHRAF". Файлы области человеческих отношений .
- ^ "eHRAF World Cultures". Файлы области человеческих отношений .
- ^ Лансдалл-Уэлфэр, Томас; Судхахар, Саатвига; Томпсон, Джеймс; Льюис, Джастин; Команда, FindMyPast Newspaper; Кристианини, Нелло (2017-01-09). «Анализ контента 150 лет британских периодических изданий». Труды Национальной академии наук . 114 (4): E457–E465. Bibcode : 2017PNAS..114E.457L. doi : 10.1073/pnas.1606380114 . ISSN 0027-8424. PMC 5278459. PMID 28069962 .
- ^ Рот, Стеффен и др. (2017). «Будущее распределенной памяти. Глобальное измерение мозговых волн (1800-2000)». Технологическое прогнозирование и социальные изменения . 118 : 307–323. doi : 10.1016/j.techfore.2017.02.031. S2CID 67011708.
- ^ Дзоганг, Фейбон; Лансдалл-Уэлфэр, Томас; Команда, FindMyPast Newspaper; Кристианини, Нелло (2016-11-08). «Обнаружение периодических закономерностей в исторических новостях». PLOS ONE . 11 (11): e0165736. Bibcode : 2016PLoSO..1165736D. doi : 10.1371/journal.pone.0165736 . ISSN 1932-6203. PMC 5100883. PMID 27824911 .
- ^ Сезонные колебания коллективного настроения, выявленные с помощью поисков в Википедии и сообщений в Twitter Ф. Дзоганг, Т. Лансдалл-Уэлфэр, Н. Кристианини - Международная конференция IEEE 2016 г. по интеллектуальному анализу данных, семинар по интеллектуальному анализу данных в анализе человеческой деятельности
- ^ Уоллах, Х. (2018). Вычислительная социальная наука ≠ компьютерная наука + социальные данные. Communications of the ACM, 61(3), 42–44. https://doi.org/10.1145/3132698
- ^ Лазер, Д., Пентланд, А., Адамик, Л., Арал, С., Барабаси, А.-Л., Брюэр, Д., Кристакис, Н., Подрядчик, Н., Фаулер, Дж., Гутманн , М., Джебара Т., Кинг Г., Мэйси М., Рой Д. и Ван Олстайн М. (2009). Социальные науки. Вычислительная социальная наука. Наука, 323, 721–723. https://doi.org/10.1126/science.1167742
- ^ Нелимаркка, М. (2023). Вычислительное мышление и социальные науки: объединение программирования, методологий и фундаментальных концепций. SAGE Publishing.
- ^ Ван, X., Сонг, Y., и Су, Y. (2023). Менее фрагментированный, но высоко централизованный: библиометрический анализ исследований в области вычислительной социальной науки. Social Science Computer Review, 41(3), 946–966. https://doi.org/10.1177/08944393211058112
- ^ На основе обзоров литературы см., например, Wang, X., Song, Y., & Su, Y. (2023). Less Fragmented but Highly Centralized: A Bibliometric Analysis of Research in Computational Social Science. Social Science Computer Review, 41(3), 946–966. https://doi.org/10.1177/08944393211058112 и Edelmann, A., Wolff, T., Montagne, D., & Bail, CA (2020). Computational Social Science and Sociology. Annual Review of Sociology, 46(1), annurev-soc-121919-054621. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-121919-054621
Внешние ссылки
- ESSA: Портал Европейской ассоциации социального моделирования
- PAAA: Паназиатская ассоциация агентно-ориентированного подхода в науках о социальных системах
- CSSSA: Общество вычислительных социальных наук Америки
- Международная конференция по вычислительным социальным наукам 2022 г.
- «Жизнь в сети: грядущая эра вычислительной социальной науки». Получено 10 июня 2015 г.
- Сешат
- [1]