stringtranslate.com

Вычислительная социальная наука

Вычислительная социальная наука — это междисциплинарная академическая область, занимающаяся вычислительными подходами к социальным наукам . Это означает, что компьютеры используются для моделирования, моделирования и анализа социальных явлений. Он применялся в таких областях, как вычислительная экономика , вычислительная социология , компьютерный медиаанализ, клиодинамика , культуромика , некоммерческие исследования . [1] Основное внимание уделяется исследованию 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

Существует две терминологии, которые связаны друг с другом: социальные науки ( SSC ) и вычислительные социальные науки ( CSS ). В литературе CSS относят к области социальных наук, использующей вычислительные подходы при изучении социальных явлений. С другой стороны, SSC — это область, в которой создаются вычислительные методологии, помогающие объяснять социальные явления.

Вычислительная социальная наука революционизирует обе фундаментальные основы научного метода : эмпирические исследования , особенно с помощью больших данных , путем анализа цифрового следа , оставленного в результате социальной онлайн-деятельности; и научная теория , особенно посредством построения компьютерных симуляционных моделей посредством социального моделирования . [3] [4] Это междисциплинарный и комплексный подход к социальному опросу, ориентированный на обработку информации с помощью передовых информационных технологий. Вычислительные задачи включают анализ социальных сетей, социальных географических систем, [5] контента социальных сетей и контента традиционных СМИ.

Работа в области вычислительных социальных наук все больше опирается на большую доступность больших баз данных, которые в настоящее время создаются и поддерживаются в рамках ряда междисциплинарных проектов, в том числе:

Анализ огромного количества исторических газет [14] и содержания книг [15] был впервые начат в 2017 году, в то время как другие исследования аналогичных данных [16] показали, как периодические структуры могут быть автоматически обнаружены в исторических газетах. Аналогичный анализ был проведен в социальных сетях и снова выявил сильно периодические структуры. [17]

Подходы

Поскольку это междисциплинарная область, в нее входят ученые из самых разных устоявшихся областей. Тем не менее, похоже, среди них есть общий идеал, согласно которому эта область должна интегрировать знания, выходящие за рамки традиционных научных границ. [18] [19] Однако Нелимаркка [20] предлагает пять различных архетипических подходов к вычислительной социальной науке:

В целом, вычислительная социальная наука представляет собой разнообразное академическое предприятие. Есть некоторые научные работы, особенно в области компьютерных наук , которые, кажется, объединяют эту дисциплину, но помимо этого существуют более разнообразные сообщества. [21]

Направления академических публикаций

Статьи по вычислительным социальным наукам 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 несколько направлений, посвященных только вычислительным социальным наукам:

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Ма, Джи; Эбейд, Ислам Акеф; де Вит, Арьен; Сюй, Мэйин; Ян, Юнчжэн; Беккерс, Рене; Випкинг, Памала (февраль 2023 г.). «Вычислительная социология для некоммерческих исследований: разработка набора инструментов и базы знаний для этой области». Волунтас . 34 (1): 52–63. дои : 10.1007/s11266-021-00414-x . hdl : 1805/31787 . ISSN  0957-8765.
  2. ^ Нелимаркка, М. (2023). Вычислительное мышление и социальные науки: сочетание программирования, методологий и фундаментальных концепций. Издательство SAGE.
  3. ^ DT&SC 7-1: . Введение в электронную науку: из онлайн-курса DT&SC в Калифорнийском университете
  4. ^ Гильберт, М. (2015). Электронная наука для цифрового развития: ICT4ICT4D (PDF) . Центр информатики развития SEED, Манчестерский университет. ISBN 978-1-905469-54-3. Архивировано из оригинала (PDF) 24 сентября 2015 г.
  5. ^ Чоффи-Ревилла, Клаудио (2010). «Вычислительная социальная наука». Междисциплинарные обзоры Wiley: вычислительная статистика . 2 (3): 259–271. дои : 10.1002/wics.95.
  6. ^ Турчин, Питер; Бреннан, Роб; Карри, Томас Э.; Фини, Кевин С.; Франсуа, Питер; Хойер, Дэниел; Мэннинг, Дж. Г.; Марчиняк, Аркадиуш; Маллинз, Дэниел; Пальмизано, Алессио; Перегрин, Питер; Тернер, Эдвард А.Л.; Уайтхаус, Харви (2015). «Сешат: Банк данных глобальной истории» (PDF) . Клиодинамика . 6:77 .https://escholarship.org/uc/item/9qx38718
  7. ^ Кирби, Кэтрин Р.; Грей, Рассел Д.; Гринхилл, Саймон Дж.; Джордан, Фиона М.; Гомес-Нг, Стефани; Бибико, Ханс-Йорг; Блази, Дамиан Э.; Ботеро, Карлос А.; Бауэрн, Клэр; Эмбер, Кэрол Р.; Лир, Дэн; Лоу, Бобби С.; Маккартер, Джо; Дивейл, Уильям (2016). «D-PLACE: Глобальная база данных культурного, языкового и экологического разнообразия». ПЛОС ОДИН . 11 (7): e0158391. Бибкод : 2016PLoSO..1158391K. дои : 10.1371/journal.pone.0158391 . ПМЦ 4938595 . ПМИД  27391016. 
  8. ^ Питер Н. Перегрин, Атлас культурной эволюции , World Cultures 14 (1), 2003 г.
  9. ↑ Атлас культурной эволюции. Архивировано 15 декабря 2019 г. в Wayback Machine.
  10. ^ http://www.chia.pitt.edu/
  11. ^ "Исследования | IISG" .
  12. ^ "Археология eHRAF". Файлы области человеческих отношений .
  13. ^ "Мировые культуры eHRAF". Файлы области человеческих отношений .
  14. ^ Лансдалл-Велфэр, Томас; Судхахар, Саатвига; Томпсон, Джеймс; Льюис, Джастин; Команда газеты FindMyPast; Кристианини, Нелло (9 января 2017 г.). «Контент-анализ британских периодических изданий за 150 лет». Труды Национальной академии наук . 114 (4): Е457–Е465. Бибкод : 2017PNAS..114E.457L. дои : 10.1073/pnas.1606380114 . ISSN  0027-8424. ПМЦ 5278459 . ПМИД  28069962. 
  15. ^ Рот, Штеффен; и другие. (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.
  16. ^ Дзоганг, Фабон; Лансдалл-Велфэр, Томас; Команда газеты FindMyPast; Кристианини, Нелло (08.11.2016). «Обнаружение периодических закономерностей в исторических новостях». ПЛОС ОДИН . 11 (11): e0165736. Бибкод : 2016PLoSO..1165736D. дои : 10.1371/journal.pone.0165736 . ISSN  1932-6203. ПМК 5100883 . ПМИД  27824911. 
  17. ^ Сезонные колебания коллективного настроения, выявленные в результате поиска в Википедии и публикаций в Твиттере Ф. Дзоганг, Т. Лансдалл-Велфэр, Н. Кристианини - Международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных 2016 г., семинар по интеллектуальному анализу данных в анализе человеческой деятельности
  18. ^ Уоллах, Х. (2018). Вычислительная социология ≠ информатика + социальные данные. Сообщения ACM, 61 (3), 42–44. https://doi.org/10.1145/3132698
  19. ^ 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). Социальная наука. Вычислительная социальная наука. Наука, 323, 721–723. https://doi.org/10.1126/science.1167742
  20. ^ Нелимаркка, М. (2023). Вычислительное мышление и социальные науки: сочетание программирования, методологий и фундаментальных концепций. Издательство SAGE.
  21. ^ Ван, X., Сун, Ю., и Су, Ю. (2023). Менее фрагментировано, но сильно централизовано: библиометрический анализ исследований в области вычислительных социальных наук. Компьютерное обозрение социальных наук, 41 (3), 946–966. https://doi.org/10.1177/08944393211058112
  22. ^ На основе обзоров литературы см., например, Wang, X., Song, Y. и Su, Y. (2023). Менее фрагментированно, но сильно централизовано: библиометрический анализ исследований в области вычислительных социальных наук. Компьютерное обозрение социальных наук, 41 (3), 946–966. https://doi.org/10.1177/08944393211058112 и Эдельманн А., Вольф Т., Монтань Д. и Бейл, Калифорния (2020). Вычислительная социология и социология. Ежегодный обзор социологии, 46(1), annurev-soc-121919-054621. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-121919-054621

Внешние ссылки