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《作为数据的文本:机器学习和社会科学新框架》
2021年12月01日 08:51 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:王悠然 字号
2021年12月01日 08:51
来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:王悠然
关键词:数据;机器;社会科学

内容摘要:该书聚焦于文本研究项目的核心任务——表现、发现、测量、预测、因果推断,并为研究设计了具有连续性、重复性、归纳性的路径,弥合了计算机科学与社会科学、定性研究与定量研究、产业界与学术界之间的裂缝。

关键词:数据;机器;社会科学

作者简介:

  美国普林斯顿大学出版社将于2022年3月出版该校社会学助理教授布兰登·M.斯特尔特(Brandon M. Stewart)和美国斯坦福大学政治学教授贾斯汀·格里莫(Justin Grimmer)、美国加州大学圣地亚哥分校政治学副教授玛格丽特·E.罗伯茨(Margaret E. Roberts)合著的新书《作为数据的文本:机器学习和社会科学新框架》。该书介绍了如何将新的数据、机器学习工具和社会科学研究设计结合起来,以研发和评估新研究模式与新见解。

  布兰登·M.斯特尔特、贾斯汀·格里莫、玛格丽特·E.罗伯茨/合著

  如今,科研人员需要面对社交媒体、短信息、电子文档等大量文本,这些文本可以使人们全面了解社会科学、人文科学及其他各行业重大问题的最新见解。同时,新的机器学习工具也正在快速改变科学和商业运作方式。

  该书聚焦于文本研究项目的核心任务——表现、发现、测量、预测、因果推断,并为研究设计了具有连续性、重复性、归纳性的路径,弥合了计算机科学与社会科学、定性研究与定量研究、产业界与学术界之间的裂缝。

 

  (王悠然/编译)

 

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姓名:王悠然 工作单位:

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