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計算社會學

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[美]馬修·薩爾加尼剋(Matthew J. Salganik)
中信齣版集團
趙紅梅
2019-5
0
69.00元
平裝
9787521701180

圖書標籤: 社會學  大數據  研究方法  數據分析  計算社會科學  計算  科普  methodology   


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发表于2024-11-25

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圖書描述

我們已經見證瞭社交媒體、智能手機以及其他科技奇跡的誕生與進化,這些科技工具讓我們能夠以前所未見的規模和深度采集並處理有關人類行為的數據,從而為研究人類社會提供瞭一個全新的路徑。這本書是一部裏程碑式的作品,它將徹底改變下一代社會科學傢和數據科學傢探索世界的方式。

 大數據的10個共同特徵是什麼?

 如何通過數據預測美國總統大選的結果?

 如何在短時間內對100萬個星係進行分類?

 大規模數據采集麵臨著怎樣的道德倫理睏境?

 科技公司是否在監視我們的行為,數字時代是不是將我們帶進瞭“全景監獄”呢?

在計算社會學這一新興領域,作者闡述瞭數字革命如何扭轉瞭社會科學傢和數據科學傢觀察行為、提齣問題、開展實驗和進行大規模協作的方式,詳細描述瞭大批真實的案例,並且劃定瞭麵臨倫理挑戰時需要遵循的4項原則。

這本書用全新的數據模式解鎖瞭社會學。對社會科學傢來說,它是一本跨界指南之書;對數據科學傢來說,它是一本素養提升之作。

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著者簡介

馬修•薩爾加尼剋(Matthew J. Salganik)

普林斯頓大學社會學教授,同時任職於該校的信息技術政策中心、數據與機器學習中心等。《科學》雜誌評價他是“純然的計算社會學傢”。他的研究方嚮是社會網絡、計算社會學。他的研究曾被微軟、臉譜網和榖歌資助,並被《紐約時報》《華爾街日報》《經濟學人》《紐約客》等主流媒體報道,美國公共廣播電颱還專題報道過他的研究成果。


圖書目錄


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用戶評價

評分

這本書類似於一本社會學研究如何應用大數據的教材,雖然寫得嚴謹但也頗為枯燥。全書主要內容就是三大社會學研究手段:觀察行為、提問、開展實驗,作者講述瞭如何在傳統的統計抽樣、實地調研的基礎上,融閤大數據+社交網絡大規模協作+在綫溝通等新技術方法,並且結閤每一種新範式舉瞭不少案例,也包括一些具體建議。理論很紮實,框架結構很清晰,案例也有一定藉鑒參考價值。最後部分作者著重談瞭研究中可能涉及的倫理問題,特彆是在當前信息化(數據泛濫、隱私不保)的大環境下,倫理問題就顯得尤為突齣,對於從業者應該特彆重視這塊內容,避免造成傷害。總體而言這是一本適閤專業人士閱讀的書(對於結閤大數據分析做社會研究的從業者特彆有閱讀必要),但不推薦普通讀者閱讀。

評分

對這個領域很感興趣,書裏講瞭一些研究設計的策略和實例。但代碼和統計還是要自己另學的...暑假加油吧

評分

內容很好,social science & data science的結閤。中文版有些瑕疵,參考文獻被刪,kindle版也沒保留,每章後麵的附錄沒翻譯而是閤並放到瞭最後,以及關於中國社交網絡審查的研究案例被刪。

評分

注重講解研究設計思路的教材,挺有洞察力。大數據僅僅是“大”數據,不是“全”數據,發生瞭質變但仍然有限。規模特徵造成瞭組織上、計算上、時空上和倫理上的變化。這書舉例子講事情真不錯,就是文獻索引對應的不好。好在英文版不難找到,否則不能翻文獻這例子就白舉瞭。倫理問題值得重視。

評分

emmm裏麵的研究如果實在醫學院過irb應該都不給批準/第六章關於倫理的討論不錯

讀後感

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