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出版者:

作者:Jackson, Sherri

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2007-2

价格:$ 143.45

装帧:

isbn号码:9780495098904

丛书系列:

图书标签:

• 研究方法
• 科研方法
• 社会科学
• 数据分析
• 统计学
• 实验设计
• 文献综述
• 定量研究
• 定性研究
• 学术写作

跨越边界：当代社会科学研究的理论与实践前沿 本书旨在为读者提供一个全面、深入、且具有高度批判性的视角，审视当前社会科学领域中，那些尚未被传统“研究方法”范式完全涵盖或充分探讨的、新兴的研究范式、复杂挑战与伦理困境。 我们生活在一个信息爆炸、社会结构急速变迁的时代。传统的量化统计模型与单一的定性叙事，在解释日益碎片化、多层次、跨学科的社会现象时，正显现出其局限性。本书聚焦于那些推动社会科学向前发展的、需要超越既有方法论框架的新兴领域与方法论的探索。 第一部分：范式转向与复杂性挑战 本部分深入探讨了社会科学内部正在发生的深刻范式转变，以及如何应对当代研究对象内在的复杂性。 第一章：后实证主义的幽灵与方法论多元化 本章不再讨论基本的实证主义假设，而是剖析后实证主义思潮如何挑战了“客观性”的传统定义。重点分析了“解释性”（Interpretivism）与“批判理论”（Critical Theory）在当代语境下的再定义。我们着重考察了“具身认知”（Embodied Cognition）如何影响社会学和心理学的数据收集与分析，以及现象学如何被重新应用于理解数字生活中的“在场感”缺失与重构。此外，本章还探讨了“方法论的自我反思”——研究者自身的意识形态、权力结构如何不可避免地渗透到研究设计和数据解释的全过程中，并提出更精细的“行动者-网络理论”（ANT）式的方法论介入策略，用以追踪知识生产的非线性路径。 第二章：涌现现象与复杂系统思维 现代社会现象往往表现出高度的非线性和涌现性，单个变量的线性分析难以捕捉其全貌。本章全面介绍复杂系统科学如何为社会科学研究提供新的工具箱。我们详细阐述了“分形几何”在分析城市空间分布和社交网络结构中的应用，而非仅仅停留在传统的中心度或密度指标。重点讲解了基于代理人的建模（Agent-Based Modeling, ABM）如何用于模拟大规模社会规范的扩散与抵抗，以及如何通过“相变理论”来识别社会临界点——即社会系统可能发生不可逆转变化的阈值。本章强调，理解“涌现”要求研究者从静态的结构分析转向动态的过程追踪。 第三章：时间、尺度与纵向研究的深度挖掘 传统的横断面研究往往牺牲了对“发生”（becoming）过程的关注。本部分着重探讨如何构建和分析具有足够时间深度和多尺度特征的纵向研究。我们区分了“历时性”（Diachronic）研究与“生命历程”（Life Course）研究的理论差异。讨论了如何有效整合高频微观数据（如传感器数据）与宏观的历史事件，以揭示“时间滞后效应”（Time-Lag Effects）和“代际影响”（Intergenerational Effects）。此外，本章还批判性地考察了“同期性偏差”（Synchronicity Bias）在跨文化比较研究中的陷阱，提倡使用更具情境化的时间框架。 第二部分：新兴数据形态与分析的伦理前沿 本部分聚焦于大数据时代下新兴数据源的有效利用，并严肃探讨由此引发的伦理困境。 第四章：非结构化数据的深度挖掘与文本的“未言之语” 随着数字档案、社交媒体文本、政府公开报告的爆炸式增长，分析的焦点从预设变量转向从海量非结构化数据中发现“未知问题”。本章详述了超越基础词频统计的先进技术，例如基于Transformer模型的“语境化嵌入”（Contextual Embeddings）在识别细微情感极性与意识形态倾向中的应用。我们重点讨论了“主题模型”（Topic Modeling）在高维文本空间中的局限性，并介绍了“论述网络分析”（Discourse Network Analysis）如何绘制不同社会群体间的知识权力地图。关键在于，如何从文本的“表面意义”挖掘其背后的“结构性偏见”。 第五章：传感器、追踪数据与“幽灵式在场” 移动设备、可穿戴设备和物联网传感器正在生成无处不在的“行为足迹”。本章探讨了如何将这些高精度、高频率的追踪数据转化为有意义的社会学指标。我们分析了“地理时空数据”（Geospatial Temporal Data）在揭示社会隔离与机会获取方面的新潜力。然而，核心在于伦理审查：当“行为”成为数据点时，如何平衡研究的洞察力与个体隐私的“数字尊严”？本章引入了“数据去身份化”的局限性分析，并提出了“临时匿名化”和“知情同意的动态化”的新尝试。 第六章：研究伦理的“灰色地带”与干预式研究的边界 当代研究方法论的进步，使得研究者更容易在现实世界中进行“微观干预”。本章不讨论既有的IRB标准，而是深入探讨那些挑战现有规范的灰色地带。这包括在匿名论坛中进行“参与式观察”的伦理困境、如何处理研究干预可能带来的“意外后果”（Unintended Consequences），以及“数据主权”在跨国合作研究中的归属问题。我们特别关注了“计算民族志学”（Computational Ethnography）中，将自动识别的群体标签应用到特定个体的风险，并呼吁建立更具“后果意识”的研究设计框架。 第三部分：跨学科融合与知识的再定位 本部分着眼于社会科学与其他知识体系的交汇点，探讨如何通过跨界合作产生突破性的理解。 第七章：从社会科学到认知神经科学的桥梁构建 本章探讨了如何将严谨的社会结构分析与神经科学的机制解释相结合。重点分析了“社会神经科学”（Social Neuroscience）如何解释压力、归属感等社会因素的生物学中介作用，而非简单地将社会现象“还原”为生物学。我们考察了如何设计“生态效度”（Ecological Validity）更高的实验范式，确保实验室中的认知测量能够准确反映真实社会情境下的行为。本章还讨论了如何避免“神经还原论”的诱惑，保持社会学解释的层次性。 第八章：方法论的“翻译”与跨学科交流的障碍 不同学科（如经济学、人类学、计算机科学）对同一术语（如“信任”、“理性”、“网络”）可能持有根本不同的操作性定义。本章聚焦于“跨学科翻译”的困难，提出了一套系统性的方法来识别和调和这些潜在的语义冲突。我们分析了“元分析”（Meta-Analysis）在整合异质性研究发现时的内在偏差，并提出了一种基于“概念映射”的混合方法论框架，旨在促进不同知识体系间的有效对话，而非简单的技术嫁接。 结论：迈向“情境化、反思性”的未来研究 本书的最终目的是激发读者对方法论的“持续怀疑”精神。未来的社会科学研究，必须是一种高度情境化、深刻反思自身权力位置、并勇于在不确定性中设计有效路径的实践。它要求研究者不仅掌握工具，更要理解工具背后的哲学假设，并时刻准备好在面对新现象时，主动放弃旧有的舒适区。

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