第6卷特稿邀請(qǐng)了北京大學(xué)人口研究所喬曉春教授、中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院吳喜之教授和北京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院林紹福教授從多學(xué)科的視角圍繞人工智能對(duì)社會(huì)科學(xué)的影響展開專題筆談；收錄了盧暉臨教授訪談實(shí)錄田野調(diào)查的道與術(shù)。 方法前沿討論和反思了整體網(wǎng)分析、群體差異的率分解和回歸分解方法、家鄉(xiāng)作為田野等研究方法。 論文探討了線上訪談中的欺詐行為、被害易感性的界定與測量、后殖民理論下社會(huì)科學(xué)實(shí)證的表征轉(zhuǎn)向、敘事治療干預(yù)老年人情緒障礙等問題。 新知與書評(píng)收錄了對(duì)唐娜·哈拉維《靈長類視覺：現(xiàn)代科學(xué)世界中

本書關(guān)注社會(huì)不平等的定量評(píng)估，旨在提供從分布屬性的角度來測量不平等的基本原理。本書回顧了一系列被廣泛使用的概要不平等測量和不為大家所熟悉的相對(duì)分布方法，介紹每一個(gè)測量和方法的基本原理，并對(duì)它們的聯(lián)系進(jìn)行討論。本書還介紹了一項(xiàng)技術(shù)，以分位數(shù)回歸來對(duì)時(shí)間維度上的不平等進(jìn)行基于模型的分解，使得研究人員能夠?qū)�兩個(gè)時(shí)點(diǎn)之間引發(fā)不平等變化的兩個(gè)不同因素進(jìn)行評(píng)估。此外，本書結(jié)合實(shí)際案例，對(duì)可用于相關(guān)分析的計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行了詳盡的介紹。

這本手冊(cè)將帶你踏上一場數(shù)據(jù)探險(xiǎn)之旅。從描述性統(tǒng)計(jì)出發(fā)，你會(huì)逐漸揭開概率論、隨機(jī)變量、分布等統(tǒng)計(jì)概念的神秘面紗，漸次掌握統(tǒng)計(jì)推斷的精髓參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)，再慢慢深入數(shù)據(jù)分析的腹地，通過學(xué)習(xí)變量間的相關(guān)性、方差分析以及簡單線性回歸等，在實(shí)踐中錘煉統(tǒng)計(jì)技能。我們還將Stata17.0軟件融入手冊(cè)。通過詳細(xì)的操作指南和代碼示例，你將學(xué)會(huì)駕馭Stata這個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，讓自己的數(shù)據(jù)探險(xiǎn)之旅更加高效、有趣。

本書將各種關(guān)聯(lián)模型整合到一個(gè)全面的、系統(tǒng)的框架內(nèi)，帶領(lǐng)讀者探索了不同形式的關(guān)聯(lián)模型，如行效應(yīng)模型、列效應(yīng)模型、行列效應(yīng)模型、行列乘法效應(yīng)模型和其他多種不同的模型，并討論了定類數(shù)據(jù)分析的最新進(jìn)展。本書還提供了來自綜合社會(huì)調(diào)查的豐富實(shí)例，直觀地演示了如何將關(guān)聯(lián)模型有效地應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)研究。

當(dāng)代思想家齊格蒙特·鮑曼，曾與塔林大學(xué)首任校長、人文學(xué)院教授瑞恩·羅德郵件往來，探討“現(xiàn)代人的自我”。在鮑曼眼中，自我是理解人類存在處境的關(guān)鍵詞，也是我們每個(gè)人存在于世界的一種切身狀態(tài)。某種程度上，“現(xiàn)代史”是一部“自我”的歷史。在本書中，鮑曼與羅德全面探討了“自我”這一熱門話題，詳細(xì)描述了21世紀(jì)定義“自我”的文化、哲學(xué)和社會(huì)條件。他們結(jié)合各自的社會(huì)學(xué)、哲學(xué)、文化理論、心理學(xué)方面的知識(shí)，展開了廣闊的對(duì)話。這一場持續(xù)的智識(shí)交鋒，啟發(fā)了我們關(guān)于“當(dāng)代人如何做自己，如何與現(xiàn)代世界互動(dòng)”的思考。

暫無

統(tǒng)計(jì)學(xué)的書已經(jīng)夠多了，為何還要再來一本？更何況，作者還不是統(tǒng)計(jì)學(xué)家！ 統(tǒng)計(jì)學(xué)家很友善，統(tǒng)計(jì)學(xué)很有趣，但是他們想解決的難題和你想解決的難題不是一碼事。事實(shí)上，我們將在本書中看到，很多時(shí)候，他們針對(duì)他們的難題而提出的解決方案，往往會(huì)使你的難題變得更加不可解決。 為什么會(huì)這樣？因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)家的任務(wù)是確定參數(shù)估計(jì)與總體推斷過程中的難題，然后盡可能解決。他們可以保證給你一個(gè)最佳的答案，但前提是你必須已經(jīng)知道正確的模型。但是，在社會(huì)學(xué)里（以及多數(shù)社會(huì)科學(xué)里），我們并不知道正確的模型我們并未完全掌握這個(gè)世界中發(fā)

社會(huì)研究方法是社會(huì)科學(xué)的重要基礎(chǔ)。社會(huì)研究方法的發(fā)展和進(jìn)步貫穿于社會(huì)科學(xué)發(fā)展的全部歷史過程。當(dāng)今，大數(shù)據(jù)、人工智能等科技的發(fā)展帶來了深刻的社會(huì)影響，社會(huì)研究方法的發(fā)展也隨之迎來了一個(gè)關(guān)鍵的歷史時(shí)刻。中國社會(huì)科學(xué)院社會(huì)學(xué)研究所社會(huì)調(diào)查與方法研究室決定出版《社會(huì)研究方法評(píng)論》(SocialResearchMethodsReview)叢書，對(duì)已有的方法或方法實(shí)踐進(jìn)行總結(jié)和評(píng)論，對(duì)正在發(fā)展的方法做綜述和推進(jìn)，以及對(duì)未來可能的研究方法進(jìn)行設(shè)想和探索。希望通過這一叢書推動(dòng)方法研究的進(jìn)一步繁榮，并為中國的社會(huì)

本書首先介紹圖論及機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，進(jìn)而對(duì)典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法如線性回歸、聚類算法和分類算法，以及代表性的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)等)進(jìn)行基礎(chǔ)性介紹，最后從網(wǎng)絡(luò)基本理論(三元閉包、聚集系數(shù)等)出發(fā)介紹了強(qiáng)關(guān)系和弱關(guān)系的應(yīng)用和聯(lián)系，從選擇和社會(huì)影響兩個(gè)角度闡述了同質(zhì)化的形成原理，并且闡述了網(wǎng)絡(luò)極化的形成機(jī)理與度量方法，進(jìn)而從節(jié)點(diǎn)權(quán)力的角度闡述社會(huì)權(quán)力的核心內(nèi)涵。

問卷調(diào)查是作為工商管理領(lǐng)域頗為普遍的一種數(shù)據(jù)收集方法，問卷設(shè)計(jì)并非管理學(xué)研究工作的終結(jié)，而是研究工作的基礎(chǔ)，研究人員可以通過面對(duì)面訪談、電話訪談、在線訪談等形式向被訪者提出一系列調(diào)研問句，以收集數(shù)據(jù)，為后續(xù)調(diào)研增加數(shù)據(jù)支撐。本書分步驟講解了問卷設(shè)計(jì)從準(zhǔn)備到完成的方法以及需要注意的內(nèi)容，幫助學(xué)生理解如何設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)用、簡潔的問卷，以便學(xué)生在調(diào)查研究中使用。書中還提供了大量案例和可操作的方法便于學(xué)生學(xué)習(xí)。