Вычислительная социальная наука

Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Более широкий охват этой темы см. в разделе «Количественные социальные исследования» .

Вычислительная социальная наука — это междисциплинарная академическая область, занимающаяся вычислительными подходами к социальным наукам . Это означает, что компьютеры используются для моделирования, моделирования и анализа социальных явлений. Он применялся в таких областях, как вычислительная экономика , вычислительная социология , компьютерный медиаанализ, клиодинамика , культуромика , некоммерческие исследования . [1] Основное внимание уделяется исследованию социальных и поведенческих отношений и взаимодействий с использованием подходов науки о данных (таких как машинное обучение или анализ на основе правил), сетевого анализа , социального моделирования и исследований с использованием интерактивных систем. [2]

Определения [ править ]

Существует две терминологии, которые связаны друг с другом: социальные науки ( SSC ) и вычислительные социальные науки ( CSS ). В литературе CSS относят к области социальных наук, использующей вычислительные подходы при изучении социальных явлений. С другой стороны, SSC — это область, в которой создаются вычислительные методологии, помогающие объяснять социальные явления.

Вычислительная социальная наука революционизирует обе фундаментальные основы научного метода : эмпирические исследования , особенно с помощью больших данных , путем анализа цифрового следа , оставленного в результате социальной онлайн-деятельности; и научная теория , особенно посредством построения компьютерных симуляционных моделей посредством социального моделирования . [3] [4] Это междисциплинарный и комплексный подход к социальному опросу, ориентированный на обработку информации с помощью передовых информационных технологий. Вычислительные задачи включают анализ социальных сетей, социальных географических систем, [5] контент социальных сетей и контент традиционных СМИ.

Работа в области вычислительных социальных наук все больше полагается на большую доступность больших баз данных, которые в настоящее время создаются и поддерживаются в рамках ряда междисциплинарных проектов, в том числе:

  • Сешат : банк данных глобальной истории , который систематически собирает самые современные отчеты о политической и социальной организации человеческих групп и о том, как общества развивались с течением времени, в авторитетный банк данных. [6] Сешат также связан с Институтом эволюции , некоммерческим аналитическим центром, который «использует эволюционную науку для решения реальных проблем».
  • D-PLACE : база данных мест, языков, культуры и окружающей среды, которая предоставляет данные о более чем 1400 человеческих социальных формациях. [7]
  • Атлас культурной эволюции , археологическая база данных, созданная Питером Н. Перегрином. [8] [9]
  • CHIA: Совместная информация для исторического анализа , междисциплинарная совместная инициатива, организованная Питтсбургским университетом с целью архивирования исторической информации и объединения данных, а также академических/исследовательских учреждений по всему миру. [10]
  • Международный институт социальной истории , который собирает данные о глобальной социальной истории трудовых отношений, рабочих и труда. [11]
  • Файлы области человеческих отношений Археология eHRAF [12]
  • Файлы области человеческих отношений eHRAF ​​Мировые культуры [13]
  • Clio-Infra - база данных показателей экономической эффективности и других аспектов общественного благосостояния на глобальной выборке обществ с 1800 г. н.э. по настоящее время.
  • Google Ngram Viewer — онлайн-поисковик, который отображает частоты наборов поисковых строк, разделенных запятыми, используя годовой подсчет n-грамм, обнаруженный в крупнейшем онлайн-хранилище человеческих знаний — корпусе Google Книги .
  • Консорциум лингвистических данных — открытый консорциум университетов, компаний и правительственных исследовательских лабораторий, организованный Пенсильванским университетом . Он создает, собирает и распространяет речевые и текстовые базы данных, словари и другие ресурсы для целей лингвистических исследований и разработок.

Анализ огромного количества исторических газет [14] и содержание книги [15] были впервые проведены в 2017 году, в то время как другие исследования с аналогичными данными [16] показал, как периодические структуры могут быть автоматически обнаружены в исторических газетах. Аналогичный анализ был проведен в социальных сетях и снова выявил сильно периодические структуры. [17]

Подходы [ править ]

Поскольку это междисциплинарная область, в нее входят ученые из самых разных устоявшихся областей. Тем не менее, похоже, среди них есть общий идеал, согласно которому эта область должна интегрировать знания, выходящие за рамки традиционных научных границ. [18] [19] Однако Нелимаркка [20] предлагает пять различных архетипических подходов к вычислительной социальной науке:

  • Подход, основанный на данных, воспринимает вычислительную социальную науку через доступ к новым типам источников данных, включая данные из социальных сетей или смартфонов.
  • Подход, основанный на методах, подчеркивает новые методы и методологическую строгость как основную область вычислительной социальной науки.
  • Подход, основанный на моделях, фокусируется на построении моделей и поиске универсальных законов, которые управляют поведением человека в обществе, например, социальные симуляции или социальная физика .
  • Подход, ориентированный на цифровое общество , при котором ученые-вычислители-социологи стремятся решить проблемы, возникающие в алгоритмическом обществе, такие как алгоритмическая предвзятость .
  • Перспектива социальной теории , где целью вычислительных методов является развитие социальной теории , то есть помощь в поиске доказательств существующих теорий или предложении альтернативных концептуализаций для раскрытия нашего общества.

В целом, вычислительная социальная наука представляет собой разнообразное академическое предприятие. Есть некоторые научные работы, особенно в области компьютерных наук , которые, кажется, объединяют эту дисциплину, но помимо этого существуют более разнообразные сообщества. [21]

публикаций Пути академических ​

Статьи по вычислительным социальным наукам публикуются в нескольких журналах, таких как New Media & Society , Social Science Computer Review , PNAS , Political Communication , EPJ Data Science , PLOS One , Sociological Methods & Research and Science . [22]

Однако есть несколько направлений, посвященных только вычислительным социальным наукам:

  • Международная конференция по вычислительным социальным наукам IC 2 С 2
  • Журнал вычислительной социальной науки
  • Серия книг Springer по вычислительной социальной науке

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Ма, Джи; Эбейд, Ислам Акеф; де Вит, Арьен; Сюй, Мэйин; Ян, Юнчжэн; Беккерс, Рене; Випкинг, Памала (февраль 2023 г.). «Вычислительная социология для некоммерческих исследований: разработка набора инструментов и базы знаний для этой области» . Волунтас . 34 (1): 52–63. дои : 10.1007/s11266-021-00414-x . hdl : 1805/31787 . ISSN   0957-8765 .
  2. ^ Нелимаркка, М. (2023). Вычислительное мышление и социальные науки: сочетание программирования, методологий и фундаментальных концепций. Издательство SAGE.
  3. ^ DT&SC 7-1: . Введение в электронную науку DT&SC : из онлайн-курса в Калифорнийском университете.
  4. ^ Гильберт, М. (2015). Электронная наука для цифрового развития: ICT4ICT4D (PDF) . Центр информатики развития SEED, Манчестерский университет. ISBN  978-1-905469-54-3 . Архивировано из оригинала (PDF) 24 сентября 2015 г.
  5. ^ Чоффи-Ревилла, Клаудио (2010). «Вычислительная социальная наука». Междисциплинарные обзоры Wiley: вычислительная статистика . 2 (3): 259–271. дои : 10.1002/wics.95 .
  6. ^ Турчин, Петр; Бреннан, Роб; Карри, Томас Э.; Фини, Кевин С.; Франсуа, Питер; Хойер, Дэниел; Мэннинг, Дж. Г.; Марчиняк, Аркадиуш; Маллинз, Дэниел; Пальмизано, Алессио; Перегрин, Питер; Тернер, Эдвард А.Л.; Уайтхаус, Харви (2015). «Сешат: Банк данных глобальной истории» (PDF) . Клиодинамика . 6 : 77. https://escholarship.org/uc/item/9qx38718 .
  7. ^ Кирби, Кэтрин Р.; Грей, Рассел Д.; Гринхилл, Саймон Дж.; Джордан, Фиона М.; Гомес-Нг, Стефани; Бибико, Ханс-Йорг; Блази, Дамиан Э.; Ботеро, Карлос А.; Бауэрн, Клэр; Эмбер, Кэрол Р.; Лир, Дэн; Лоу, Бобби С.; Маккартер, Джо; Дивейл, Уильям (2016). «D-PLACE: Глобальная база данных культурного, языкового и экологического разнообразия» . ПЛОС ОДИН . 11 (7): e0158391. Бибкод : 2016PLoSO..1158391K . дои : 10.1371/journal.pone.0158391 . ПМЦ   4938595 . ПМИД   27391016 .
  8. ^ Питер Н. Перегрин, Атлас культурной эволюции , World Cultures 14 (1), 2003 г.
  9. ↑ Атлас культурной эволюции. Архивировано 15 декабря 2019 г. в Wayback Machine.
  10. ^ http://www.chia.pitt.edu/
  11. ^ «Исследования | МИСГ» .
  12. ^ «Археология eHRAF» . Файлы области человеческих отношений .
  13. ^ «Мировые культуры eHRAF» . Файлы области человеческих отношений .
  14. ^ Лансдалл-Велфэр, Томас; Судхахар, Саатвига; Томпсон, Джеймс; Льюис, Джастин; Команда газеты FindMyPast; Кристианини, Нелло (9 января 2017 г.). «Контент-анализ британских периодических изданий за 150 лет» . Труды Национальной академии наук . 114 (4): Е457–Е465. Бибкод : 2017PNAS..114E.457L . дои : 10.1073/pnas.1606380114 . ISSN   0027-8424 . ПМЦ   5278459 . ПМИД   28069962 .
  15. ^ Рот, Штеффен; и другие. (2017). «Будущее распределенной памяти. Глобальное измерение мозговых волн (1800-2000)». Технологическое прогнозирование и социальные изменения . 118 : 307–323. doi : 10.1016/j.techfore.2017.02.031 . S2CID   67011708 .
  16. ^ Дзоганг, Фабон; Лансдалл-Велфэр, Томас; Команда газеты FindMyPast; Кристианини, Нелло (08.11.2016). «Обнаружение периодических закономерностей в исторических новостях» . ПЛОС ОДИН . 11 (11): e0165736. Бибкод : 2016PLoSO..1165736D . дои : 10.1371/journal.pone.0165736 . ISSN   1932-6203 . ПМК   5100883 . ПМИД   27824911 .
  17. ^ Сезонные колебания коллективного настроения, выявленные в результате поиска в Википедии и публикаций в Твиттере Ф. Дзоганг, Т. Лансдалл-Велфэр, Н. Кристианини - Международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных 2016 г., семинар по интеллектуальному анализу данных в анализе человеческой деятельности
  18. ^ Уоллах, Х. (2018). Вычислительная социология ≠ информатика + социальные данные. Сообщения ACM, 61 (3), 42–44. https://doi.org/10.1145/3132698
  19. ^ Лазер, Д., Пентланд, А., Адамик, Л., Арал, С., Барабаси, А.-Л., Брюэр, Д., Кристакис, Н., Контрактор, Н., Фаулер, Дж., Гутманн. М., Джебара Т., Кинг Г., Мэйси М., Рой Д. и Ван Олстайн М. (2009). Социальная наука. Вычислительная социальная наука. Наука, 323, 721–723. https://doi.org/10.1126/science.1167742
  20. ^ Нелимаркка, М. (2023). Вычислительное мышление и социальные науки: сочетание программирования, методологий и фундаментальных концепций. Издательство SAGE.
  21. ^ Ван, X., Сун, Ю., и Су, Ю. (2023). Менее фрагментировано, но сильно централизовано: библиометрический анализ исследований в области вычислительных социальных наук. Компьютерное обозрение социальных наук, 41 (3), 946–966. https://doi.org/10.1177/08944393211058112
  22. ^ На основе обзоров литературы см., например, Wang, X., Song, Y. и Su, Y. (2023). Менее фрагментировано, но сильно централизовано: библиометрический анализ исследований в области вычислительных социальных наук. Компьютерное обозрение социальных наук, 41 (3), 946–966. https://doi.org/10.1177/08944393211058112 и Эдельманн А., Вольф Т., Монтань Д. и Бейл, Калифорния (2020). Вычислительная социология и социология. Ежегодный обзор социологии, 46(1), annurev-soc-121919-054621. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-121919-054621

Внешние ссылки [ править ]

Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Computational_social_science&oldid=1222886668"