Simulation for the Social Scientist pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Open University Press

作者:G. Nigel Gilbert

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-04

价格:USD 115.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780335197453

丛书系列:

图书标签:

• 社会学|人类学
• 社会学
• Simulation
• Gilbert
• ABM
• 社会科学
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• 研究方法
• 统计建模
• 数据分析
• 社会科学研究
• 计算机模拟
• 量化研究

好的，下面是为您的图书《Simulation for the Social Scientist》撰写的一份详细的、不包含该书内容的图书简介。 --- 跨界整合与复杂系统：社会科学的模拟与建模新范式 导言：探寻隐藏的结构与动态 在当今瞬息万变的全球化背景下，社会现象的复杂性、非线性和相互依赖性已成为研究的核心挑战。从宏观的经济周期波动到微观的个体决策互动，传统分析工具在捕捉系统的动态演化和涌现行为时常显不足。《跨界整合与复杂系统：社会科学的模拟与建模新范式》旨在提供一套前沿、务实且富有洞察力的理论框架和方法论，用以解析人类社会这一复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）。 本书并非对既有社会科学分支的简单罗列，而是专注于展示如何通过跨学科的视角，特别是借鉴物理学、计算机科学和生态学中的复杂性科学思想，来构建能够反映真实世界非线性逻辑的分析工具。我们深入探讨了从底层微观机制出发，如何自下而上地涌现出宏观的社会模式，以及这些模式如何反过来约束和影响个体的行为。 第一部分：复杂性科学的基石与方法论的转型 本部分为读者奠定了理解现代社会模拟所需的基本理论功底，并强调了方法论上的深刻转变。 第一章：从线性到非线性：社会科学的范式转移 本章追溯了自启蒙运动以来，社会科学如何从追求可预测的线性模型（如早期经济学中的均衡理论）转向接受系统的固有不确定性和路径依赖性。我们探讨了蝴蝶效应、临界点、以及不可逆性在社会变迁中的作用。重点讨论了“突变理论”在解释社会革命和制度快速更迭中的潜力与局限。 第二章：复杂适应系统（CAS）的内涵与外延 系统地界定复杂适应系统的核心特征：数量众多的异质性代理人、局部互动规则、环境反馈、以及自我组织能力。通过对生物生态系统（如蚁群、微生物群落）的案例分析，提炼出适用于社会现象（如市场泡沫形成、流行病传播、规范扩散）的通用结构。本章强调代理人之间的“异质性”——即个体差异——是驱动系统复杂性的关键引擎。 第三章：网络科学：结构与功能的桥梁 现代社会在本质上是相互连接的。本章全面介绍了社会网络分析（SNA）的理论基础。内容涵盖了经典指标（中心性、密度、集群系数）的计算方法，并深入探讨了动态网络模型（如BA无标度模型、随机游走模型）如何解释信息传播、技术采纳和社会影响力在不同网络拓扑结构下的差异表现。着重分析了弱连接的价值（“弱连接的强度”）在社会资本积累中的关键作用。 第二部分：构建模型：方法论的实战指南 这一部分是本书方法论的核心，详细介绍了构建和验证社会模拟模型的技术路径。 第四章：基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）：构建虚拟实验室 ABM被视为研究社会系统动态行为的黄金标准。本章系统地介绍了ABM的构建流程：从定义代理人类型（需求、偏好、认知边界）、设定交互规则（局部通信、模仿学习、冲突解决），到设计模拟环境（空间结构、资源限制）。我们通过具体的“隔离与融入”模型示例，展示如何通过调整个体规则来观察宏观的社会隔离现象。重点探讨了模型的参数校准与敏感性分析，确保模型的经验有效性。 第五章：演化博弈论：规则的自然选择 演化博弈论（Evolutionary Game Theory, EGT）是理解社会规范和策略稳定性的强大工具。本章首先复习了经典的囚徒困境、协调博弈，然后转向演化视角，关注策略是如何在人口中“演化”的。讨论了“互惠利他行为”的涌现机制、群体选择的理论，以及如何使用重复博弈模型来解释契约精神和信任机制的形成。 第六章：系统动力学（System Dynamics, SD）：反馈回路的追踪 对于那些涉及长时间尺度、库存与流量的宏观社会经济现象（如城市化进程、资源枯竭、政策滞后效应），系统动力学提供了独特的分析视角。本章详细解释了存量、流量、反馈回路（增强与调节）的概念，并演示如何利用因果回路图（Causal Loop Diagrams）来识别系统中的权力和杠杆点。通过一个跨代际公平性的SD模型案例，展示如何揭示短期决策对长期结构的影响。 第三部分：模拟的整合与社会科学的未来方向 本部分着眼于方法的融合应用，并展望未来研究的可能路径。 第七章：混合建模的必要性：整合ABM与SD/EGT 现实中的社会系统往往不能仅用单一方法捕获。本章倡导“混合建模”策略：例如，使用ABM模拟微观决策的异质性，然后将这些微观结果输入SD模型以评估宏观政策的系统级影响。探讨了如何将演化博弈的结果作为ABM中代理人学习规则的输入，从而实现多尺度、多层次的模拟整合。 第八章：处理大数据的挑战：从观察到生成 随着大数据时代的来临，社会科学家面临的不仅是分析海量数据的能力，更重要的是如何利用这些数据来“生成”或“校准”更真实的社会模拟模型。本章探讨了如何利用高频交易数据、社交媒体流动数据等来校准ABM中的交互参数。同时，讨论了验证（Validation）与确认（Verification）的最新标准，特别是针对那些缺乏完全可观察基准的复杂社会系统的评估方法。 第九章：伦理、政策与可操作性 模拟研究的最终价值在于其对现实世界的指导意义。本章讨论了复杂系统模拟在政策制定中的“能做什么”和“不应做什么”。重点关注模拟结果的解释偏差、模型的可解释性（Explainability），以及如何将复杂的模型发现转化为政策制定者能够理解和信任的叙事。探讨了在模拟中植入伦理约束（如公平性、隐私保护）的必要性。 结论：通往更具韧性的社会科学 本书的最终目标是装备读者，使其能够超越描述性分析，进入到解释和预测的层次。通过跨界整合复杂性科学的工具，社会科学家可以更好地理解社会系统的固有脆弱性、潜在的稳定状态以及变革发生的非预期路径。本书提供了一个起点，鼓励研究者们将数学的严谨性与社会科学的深刻洞察力相结合，共同构建一个更加理解自身复杂性的社会科学新领域。 --- 目标读者： 社会学、政治学、经济学、公共管理、城市规划等领域的研究生和青年学者。 关注复杂系统、计算社会科学、数据科学应用的跨学科研究人员。 希望将高级定量方法应用于社会研究的从业人员。 关键词： 复杂适应系统（CAS）、基于主体的建模（ABM）、网络科学、演化博弈论、系统动力学、计算社会科学、非线性动力学、方法论整合。

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