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社会计算驱动的社会科学研究方法

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英文标题: Social Science Research Methods Driven by Social Computing
摘要:

社会计算(social computing)的方法论以社会科学理论为导引,并结合大数据与人工智能算法解决社会问题。本文从大量文献中提炼出融合大数据与社会科学理论的五种研究类型:基于大数据的探索性研究、基于大数据的验证性研究、大数据与结构化数据整合下的探索性或验证性研究、基于大型互联网实验的验证性研究和基于大数据(或结合结构化数据)先探索后验证的整合研究。本文针对上述五种研究进行了典型研究示例和若干相关研究成果展示。

英文摘要:

The methodology of social computing is based on social science theory as a guide, and combines big data and artificial intelligence algorithms to solve social problems. In this paper, five types of research that integrate big data and social science theories are extracted from a large amount of literature: exploratory research based on big data, confirmatory research based on big data, exploratory or confirmatory research with the integration of big data and structured data, confirmatory research based on large Internet experiments, and integration research based on big data (or combined with structured data) for first exploration and then confirmation. Typical research examples and several related research results are also presented and elaborated for the above five types of research.

作者: 周涛、高馨、罗家德
作者单位: 电子科技大学计算机科学与工程学院、大数据研究中心(周涛);清华大学社会科学学院(高馨);清华大学社会科学学院、公共管理学院(罗家德)
期刊: 社会学研究
年.期:页码 2022.5:
中图分类号:
文章编号:
关键词: 大数据;人工智能;社会计算;研究方法论
英文关键词:
项目基金:

感谢国家自然科学基金“基于海量企业和人才等数据的社会经济态势感知与预测”(11975071)、清华大学社会网络研究中心以及清华大学校内自主科研项目“基于通讯数据的关系强度与社会资本挖掘”(20182001706)、腾讯研究院“基于QQ大数据意见领袖识别研究”(20182001706)的资金支持。

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