Вычислительная социология - Computational social science

Вычислительная социология относится к академическим дисциплинам, связанным с вычислительными подходами к социальные науки. Это означает, что компьютеры используются для моделирования, моделирования и анализа социальных явлений. Поля включают вычислительная экономика, вычислительная социология, клиодинамика, культуромика, а также автоматизированный анализ контента в социальных и традиционных СМИ. Основное внимание уделяется изучению социальных и поведенческих отношений и взаимодействий посредством социальная симуляция, моделирование, сетевой анализ и медиа-анализ.[1]

Определения

Есть две терминологии, которые связаны друг с другом: Социальные науки (SSC) и вычислительные социальные науки (CSS). В литературе CSS относится к области социальных наук, которая использует 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 оба фундаментальных аспекта научный метод: эмпирическое исследование особенно через большое количество данных, анализируя цифровой след оставленные из-за социальной активности в Интернете; и научная теория особенно через компьютерное моделирование построение модели через социальная симуляция.[2][3] 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,[4] контент социальных сетей и контент традиционных СМИ.

Вычислительная социальная наука все больше полагается на большую доступность больших баз данных, которые в настоящее время создаются и поддерживаются рядом междисциплинарных проектов, в том числе:

Анализ огромного количества исторической газеты[10] и содержание книги[11] были впервые проведены в 2017 году, в то время как другие исследования схожих данных[12] показал, как периодические структуры могут быть автоматически обнаружены в исторических газетах. Аналогичный анализ был проведен в социальных сетях, снова выявив сильно периодические структуры.[13]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Официальный сайт Общества вычислительных социальных наук Америки».
  2. ^ DT&SC 7-1: . Введение в электронную науку: Из DT&SC онлайн-курс в Калифорнийском университете
  3. ^ Гильберт, М. (2015). Электронная наука для цифрового развития: ICT4ICT4D (PDF). Центр развития информатики, SEED, Манчестерский университет. ISBN  978-1-905469-54-3. Архивировано из оригинал (PDF) на 2015-09-24.
  4. ^ Чоффи-Ревилья, Клаудио (2010). «Вычислительная социология». Междисциплинарные обзоры Wiley: вычислительная статистика. 2 (3): 259–271. Дои:10.1002 / wics.95.
  5. ^ Турчин, Петр; Бреннан, Роб; Карри, Томас Э .; Фини, Кевин С.; Франсуа, Питер; Хойер, Дэниел; Manning, J. G .; Марчиньяк, Аркадиуш; Маллинз, Дэниел; Пальмизано, Алессио; Перегрин, Питер; Тернер, Эдвард А. Л .; Белый дом, Харви (2015). "Сешат: база данных глобальной истории" (PDF). Клиодинамика. 6: 77. https://escholarship.org/uc/item/9qx38718
  6. ^ Кирби, Кэтрин Р .; Грей, Рассел Д.; Гринхилл, Саймон Дж .; Jordan, Fiona M .; Гомес-Нг, Стефани; Бибико, Ханс-Йорг; Blasi, Damián E .; Ботеро, Карлос А .; Бауэрн, Клэр; Эмбер, Кэрол Р .; Лехр, Дэн; Низкий, Bobbi S .; Маккартер, Джо; Divale, Уильям (2016). "D-PLACE: Глобальная база данных о культурном, языковом и экологическом разнообразии". PLOS One. 11 (7): e0158391. Bibcode:2016PLoSO..1158391K. Дои:10.1371 / journal.pone.0158391. ЧВК  4938595. PMID  27391016.
  7. ^ Питер Н. Перегрин, Атлас культурной эволюции, Мировые культуры 14(1), 2003
  8. ^ "Археология eHRAF". Файлы области человеческих отношений.
  9. ^ "Мировые культуры eHRAF". Файлы области человеческих отношений.
  10. ^ Lansdall-Welfare, Томас; Судхахар, Саатвига; Томпсон, Джеймс; Льюис, Джастин; Команда, газета FindMyPast; Кристианини, Нелло (9 января 2017 г.). «Контент-анализ 150-летия британской периодики». Труды Национальной академии наук. 114 (4): E457 – E465. Дои:10.1073 / pnas.1606380114. ISSN  0027-8424. ЧВК  5278459. PMID  28069962.
  11. ^ Рот, Штеффен; и другие. (2017). «Будущее распределенной памяти. Измерение глобальной мозговой волны (1800-2000)». Технологическое прогнозирование и социальные изменения. 118: 307–323. Дои:10.1016 / j.techfore.2017.02.031.
  12. ^ Дзоганг, Фабон; Lansdall-Welfare, Томас; Команда, газета FindMyPast; Кристианини, Нелло (8 ноября 2016 г.). «Обнаружение периодических закономерностей в исторических новостях». PLOS One. 11 (11): e0165736. Bibcode:2016PLoSO..1165736D. Дои:10.1371 / journal.pone.0165736. ISSN  1932-6203. ЧВК  5100883. PMID  27824911.
  13. ^ Сезонные колебания коллективного настроения, выявленные с помощью поиска в Википедии и сообщений в Twitter Ф. Дзоганг, Т. Лансдалл-Велфар, Н. Кристианини - Международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных, 2016 г., семинар по Сбор данных в анализе человеческой деятельности

внешняя ссылка