图书标签: 社会学 大数据 研究方法 数据分析 计算社会科学 计算 科普 methodology
发表于2025-03-03
计算社会学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
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。
大数据的10个共同特征是什么?
如何通过数据预测美国总统大选的结果?
如何在短时间内对100万个星系进行分类?
大规模数据采集面临着怎样的道德伦理困境?
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。
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。
这本书类似于一本社会学研究如何应用大数据的教材,虽然写得严谨但也颇为枯燥。全书主要内容就是三大社会学研究手段:观察行为、提问、开展实验,作者讲述了如何在传统的统计抽样、实地调研的基础上,融合大数据+社交网络大规模协作+在线沟通等新技术方法,并且结合每一种新范式举了不少案例,也包括一些具体建议。理论很扎实,框架结构很清晰,案例也有一定借鉴参考价值。最后部分作者着重谈了研究中可能涉及的伦理问题,特别是在当前信息化(数据泛滥、隐私不保)的大环境下,伦理问题就显得尤为突出,对于从业者应该特别重视这块内容,避免造成伤害。总体而言这是一本适合专业人士阅读的书(对于结合大数据分析做社会研究的从业者特别有阅读必要),但不推荐普通读者阅读。
评分Zhang Han, Gary King等敏感一点的东西都被删除了。
评分2020第23本
评分对这个领域很感兴趣,书里讲了一些研究设计的策略和实例。但代码和统计还是要自己另学的...暑假加油吧
评分emmm里面的研究如果实在医学院过irb应该都不给批准/第六章关于伦理的讨论不错
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