Big Data and Social Science

出版者:Chapman and Hall/CRC

页数:376

出版时间:2016-8-9

价格:USD 49.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781498751407

具体描述

Big Data and Social Science: A Practical Guide to Methods and Tools shows how to apply data science to real-world problems in both research and the practice. The book provides practical guidance on combining methods and tools from computer science, statistics, and social science. This concrete approach is illustrated throughout using an important national problem, the quantitative study of innovation.

The text draws on the expertise of prominent leaders in statistics, the social sciences, data science, and computer science to teach students how to use modern social science research principles as well as the best analytical and computational tools. It uses a real-world challenge to introduce how these tools are used to identify and capture appropriate data, apply data science models and tools to that data, and recognize and respond to data errors and limitations.

作者简介

Ian Foster is a professor of computer science at the University of Chicago as well as a senior scientist and distinguished fellow at Argonne National Laboratory. His research addresses innovative applications of distributed, parallel, and data-intensive computing technologies to scientific problems in such domains as climate change and biomedicine. Methods and software developed under his leadership underpin many large national and international cyberinfrastructures. He is a fellow of the American Association for the Advancement of Science, the Association for Computing Machinery, and the British Computer Society. He received a PhD in computer science from Imperial College London.

Rayid Ghani is the director of the Center for Data Science and Public Policy, research director at the Computation Institute, and senior fellow at the Harris School of Public Policy at the University of Chicago. His research focuses on using machine learning and data science for high-impact social good and public policy problems in areas such as education, healthcare, energy, transportation, economic development, and public safety.

Ron S. Jarmin is the assistant director for research and methodology at the U.S. Census Bureau, where he oversees a broad research program in statistics, survey methodology, and economics to improve economic and social measurement within the U.S. federal statistical system. He is the author of many papers in the areas of industrial organization, business dynamics, entrepreneurship, technology and firm performance, urban economics, data access, and statistical disclosure avoidance. He earned a PhD in economics from the University of Oregon.

Frauke Kreuter is a professor at both the University of Maryland and the University of Mannheim. She is also head of the Statistical Methods Group at the Institute for Employment Research in Germany. Among her over 100 publications are several textbooks in survey statistics and data analysis. She established the International Program in Survey and Data Science and is a fellow of the American Statistical Association. She received a PhD from the University of Konstanz.

Julia Lane is a professor at the NYU Wagner Graduate School of Public Service and the NYU Center for Urban Science and Progress. She is also an NYU Provostial Fellow for Innovation Analytics. She co-founded the UMETRICS and STAR METRICS programs at the National Science Foundation, established a data enclave at NORC/University of Chicago, and co-founded the Longitudinal Employer-Household Dynamics Program at the U.S. Census Bureau and the Linked Employer Employee Database at Statistics New Zealand. She is the author/editor of 10 books and the author of over 70 articles in leading journals, including Nature and Science. She is an elected fellow of the American Association for the Advancement of Science and a fellow of the American Statistical Association. She received a PhD in economics from the University of Missouri.

用户评价

这本书为我打开了一扇通往大数据驱动的社会科学研究新世界的大门，它的内容深度和广度都令人赞叹。我一直对人类社会的运作方式、社会群体之间的互动以及信息传播的机制感到着迷，而这本书则提供了一个全新的视角和强大的工具来探索这些领域。作者以一种既宏观又微观的方式，将大数据分析的最新理论与实践相结合，为我呈现了一幅精彩的社会科学研究图景。书中大量的案例研究，从预测犯罪率的提高到分析城市交通拥堵的成因，再到理解消费者购买决策的背后因素，都生动地展示了大数据如何成为理解和解决社会问题的重要利器。我尤其被书中关于“图论”和“网络分析”在社会科学研究中的应用所吸引，它揭示了社会网络结构对个体行为和社会现象的深刻影响，以及如何通过分析这些网络来揭示隐藏的模式和关联。同时，作者也并没有回避大数据分析所带来的挑战，比如数据质量的评估、算法的偏见以及隐私保护的问题，并且提出了切实可行的解决方案。他强调了研究人员在进行大数据研究时，需要具备跨学科的知识背景和批判性思维，这一点我非常认同。这本书的写作风格专业且易于理解，作者擅长用清晰的逻辑和恰当的比喻来解释复杂的概念，让我在阅读过程中不仅获得了知识，也获得了启发，对于我未来在该领域的学习和研究大有裨益。

《大数据与社会科学》这本书是一次对数据驱动社会科学研究的全面而深刻的探索，它为我打开了理解社会的新维度。我一直对人类群体行为的复杂性、社会制度的演变以及信息传播的动态过程着迷，而这本书则提供了一个强大的新视角和新工具来解析这些议题。作者以一种引人入胜的方式，将大数据分析的最新进展与社会科学的核心问题紧密结合。书中对不同类型大数据（如文本数据、地理空间数据、网络数据等）的来源、特点和分析方法进行了详尽的介绍，并辅以丰富的案例研究。我尤其对书中关于“大规模在线实验”的部分印象深刻，它展示了如何利用互联网平台进行严谨的因果推断，从而更有效地研究社会干预措施的效果。同时，作者并没有回避大数据分析可能带来的伦理和社会挑战，他深刻地探讨了数据隐私、算法偏见、信息茧房以及数字鸿沟等问题，并提出了相应的应对策略。他强调了研究者在利用大数据时，需要具备批判性思维和伦理意识，这一点我非常认同。这本书的结构安排非常合理，论述层层递进，使得我在阅读过程中能够逐步深入地理解大数据在社会科学研究中的核心价值和应用场景。

这本书为我提供了一个前所未有的机会，让我得以窥探大数据如何重塑我们对社会现象的理解。作者以其深厚的学识和独到的见解，将大数据这一看似遥不可及的技术，与我们日常生活中触手可及的社会科学问题紧密地联系起来。我一直以来都对社会动态、群体行为以及信息传播机制有着浓厚的兴趣，而这本书则像一个指南针，指引我如何在海量信息中找到有意义的模式。书中对因果推断、统计建模以及机器学习算法在社会科学研究中的应用进行了详细的阐述，并且通过大量的案例，生动地展示了这些方法如何帮助我们揭示隐藏在数据背后的社会规律。例如，书中关于城市规划与居民幸福感之间关系的分析，以及如何利用大数据来优化公共服务和资源分配，都给我留下了深刻的印象。作者在讨论大数据分析的局限性时，也显得尤为审慎和负责任。他强调了数据本身的质量、算法的透明度以及研究者自身的潜在偏见，这些都是在进行社会科学研究时必须警惕的因素。我特别欣赏书中关于“数据伦理”的讨论，它提醒我们，在大数据时代，保护个人隐私、防止算法歧视是研究者不可推卸的责任。这本书的阅读体验非常愉悦，作者的语言通俗易懂，但又不失严谨性，让我在享受阅读乐趣的同时，也收获了丰富的知识。

《大数据与社会科学》这本书为我提供了关于如何利用大数据来理解和解决社会科学领域复杂问题的深刻见解。我一直对人类行为的内在机制、社会群体的互动模式以及信息在社会中的传播方式抱有浓厚的兴趣，而这本书正好契合了我对这些议题的探索。作者以一种极具洞察力的方式，将大数据这一强大的分析工具，与社会科学中的核心问题进行了巧妙的融合。书中提供的案例研究，从对城市规划影响的研究到对健康政策有效性的评估，再到对教育公平性的探究，都生动地展示了大数据在揭示隐藏的社会规律和推动社会进步方面的巨大潜力。我特别对书中关于“情感分析”在理解公众情绪和舆论变化方面的应用印象深刻，它揭示了如何通过分析大量的文本数据来把握社会情绪的脉搏。此外，作者对数据伦理和社会责任的强调，让我深刻认识到，在大数据时代，研究者不仅要关注技术的应用，更要关注其可能带来的社会影响。他提出的“参与式数据科学”和“共识性算法”等理念，为我们构建更具包容性和公正性的数据驱动社会提供了重要的指导。这本书的阅读体验非常流畅，作者的叙述逻辑清晰，观点鲜明，让我在短时间内就对大数据在社会科学领域的应用有了全面而深入的认识，也激发了我对未来研究方向的思考。

我怀着极大的期待阅读了《大数据与社会科学》，这本书果然没有辜负我的期望，它为我揭示了大数据在理解社会各个层面所带来的革命性变革。我一直对社会学、政治学以及经济学等领域充满了浓厚的兴趣，尤其关注如何利用新的工具和方法来更精准地分析和解释社会现象。这本书正好提供了一个完美的平台，让我能够深入了解大数据如何被应用于解决这些领域中的关键问题。作者通过翔实的案例，展示了大数据分析如何帮助研究者识别新的社会趋势、量化复杂的社会关系，甚至预测未来的社会走向。例如，书中关于利用社交媒体数据来理解公众情绪和政治动员的分析，以及如何通过分析大规模交易数据来洞察经济活动的模式，都给我留下了深刻的印象。我非常赞赏作者在强调大数据强大能力的同时，也审慎地指出了其潜在的风险和挑战，比如数据的质量问题、分析方法的局限性以及由此可能产生的伦理道德问题。他对于“数据治理”和“算法透明度”的讨论，让我认识到在利用大数据解决问题的过程中，必须建立起完善的规则和监管体系。这本书的语言风格既专业又不失亲和力，作者擅长用清晰的逻辑和生动的比喻来解释复杂的技术原理，让我在阅读中不仅学到了知识，也获得了启发。

《大数据与社会科学》这本书如同一场思想的盛宴，为我揭示了数据驱动的社会科学研究的无限可能。我一直对人类社会的复杂性和多样性充满好奇，尤其关注如何通过新的方法和技术来更深入地理解个体行为、群体动态以及社会结构的演变。这本书正好满足了我对这些问题的探究欲望。作者以一种非常直观且富有说服力的方式，将大数据这一强大的工具，与社会科学的各个分支进行了有机的结合。书中提供的案例研究，覆盖了从经济学中的市场行为分析到政治学中的选民行为研究，再到心理学中的用户体验评估，都生动地展示了大数据在揭示隐藏在海量数据中的社会规律方面的独特价值。我特别对书中关于“自然语言处理”在社会科学研究中的应用印象深刻，它展示了如何通过分析大量的文本数据，来理解公众舆论、文化变迁以及信息传播的规律。此外，作者对数据伦理和社会责任的强调，让我深刻认识到，在大数据时代，研究者不仅要关注技术的应用，更要关注其可能带来的社会影响。他所提出的“可解释性AI”和“公平性算法”等概念，为我们构建更负责任、更普惠的数据驱动社会提供了重要的指导。这本书的阅读体验非常流畅，作者的叙述逻辑清晰，观点鲜明，让我在短时间内就对大数据在社会科学领域的应用有了全面而深入的认识。

《大数据与社会科学》这本书如同一扇窗户，让我得以窥见数据世界如何深刻地影响并重塑着我们对社会运作机制的认知。我一直以来对人类行为的复杂性、社会群体的互动模式以及信息如何在社会中流动和传播等议题抱有极大的热情，而这本书正是满足了我对这些深层问题的探索欲。作者以一种极其清晰且富有洞察力的方式，将大数据这一复杂的技术概念，与社会科学中各种引人入胜的研究问题巧妙地融合在一起。书中所涵盖的案例研究，从对选举结果的预测到对城市化进程的分析，再到对流行病传播模式的追踪，都展现了大数据在理解和解决现实社会挑战方面的巨大潜力。我尤其被书中关于“社交网络分析”的部分所吸引，它揭示了隐藏在人际关系中的结构性力量，以及这些力量如何影响信息的传播速度、群体决策的形成，甚至社会运动的兴起。同时，作者并没有回避大数据分析所伴随的伦理困境和挑战，例如数据隐私的保护、算法偏见的规避以及对个体行为的潜在操控。他对“负责任的数据使用”的强调，让我深刻认识到，在追求数据价值的同时，必须始终将人性和社会福祉置于首位。这本书的写作风格流畅而富有逻辑，作者擅长将抽象的理论概念转化为具体的、易于理解的论述，让我在享受阅读的过程中，获得了对大数据在社会科学领域应用的全面而深刻的认识。

一本引人入胜的书，深入探讨了大数据在社会科学领域日益增长的影响力。我一直对如何利用海量数据来理解和改善人类行为、社会结构和文化模式感到着迷，而这本书正好满足了我对这一主题的强烈好奇心。作者以一种极其引人入胜的方式，将复杂的技术概念与深刻的社会洞察力相结合，使得即使是像我这样背景相对非技术性的读者，也能轻松地跟随他的论述。书中的案例研究非常具有启发性，它们展示了大数据如何被应用于预测犯罪模式、分析城市发展趋势、理解消费者行为，甚至如何影响政治选举。我特别喜欢作者在讨论数据分析方法时，强调了伦理考量的重要性。在当今信息爆炸的时代，如何负责任地收集、使用和解读数据，避免偏见和歧视，是一个至关重要的问题。这本书并没有回避这些挑战，反而积极地提出了潜在的解决方案和思考框架。例如，在分析社交媒体数据时，如何区分真实的民意表达和被操纵的信息，如何保护个人隐私，以及如何确保算法的公平性，这些都是书中深入探讨的内容。作者的叙述风格流畅自然，仿佛在与一位经验丰富的导师进行对话，他不断抛出问题，引导读者进行独立的思考，而不是仅仅灌输知识。读完这本书，我感觉自己对大数据在社会科学中的应用有了更全面、更深入的认识，也更加期待未来大数据能够为解决我们社会面临的各种复杂问题带来新的突破。这本书不仅仅是一本学术著作，更像是一本关于我们如何理解和塑造未来社会的指南。

这本书为我提供了一个宝贵的机会，让我能够系统地了解大数据如何正在改变着社会科学的研究范式和方法论。我一直对社会问题的根源、人类行为的驱动因素以及社会变革的机制抱有强烈的探究欲，而这本书则为我提供了强大的分析工具和新的研究思路。作者以其卓越的学术造诣，将大数据这一前沿技术，与社会学、政治学、经济学等传统社会科学领域进行了巧妙的融合。书中所探讨的案例，从对城市贫困模式的识别到对气候变化社会影响的评估，再到对公共卫生政策有效性的衡量，都展示了大数据在解决现实社会问题方面的巨大潜力。我特别欣赏书中关于“预测性分析”的应用，它揭示了如何通过对历史数据的深度挖掘，来预测未来可能发生的社会事件，从而为政策制定者提供预警和决策支持。同时，作者在讨论大数据分析的局限性时，也表现出极高的审慎和责任感。他强调了数据本身的代表性问题、算法的黑箱效应以及研究结果的解释性挑战，这些都是进行有效社会科学研究时必须高度重视的因素。这本书的写作风格严谨而清晰，作者善于用生动形象的语言来解释抽象的理论，让我在享受阅读乐趣的同时，也对大数据在社会科学领域的应用有了更深刻的理解。

我最近有幸拜读了《大数据与社会科学》这本巨著，这本书极大地拓展了我对数据在理解人类社会方面的潜力认识。作者巧妙地将理论框架与实际应用相结合，为我打开了一个全新的视角。我一直对社会学、心理学以及人类行为的复杂性充满兴趣，而这本书则为我提供了一个强大的新工具箱来探索这些领域。书中对不同数据来源的分析，从政府公开数据到社交媒体上的用户生成内容，再到传感器收集的物联网数据，都进行了细致的剖析。作者并没有仅仅罗列这些数据，而是深入探讨了它们背后隐藏的含义以及如何从中提取有价值的见解。我尤其对书中关于“集体智慧”的研究印象深刻，它展示了如何通过分析大量个体行为的模式来预测群体性的决策和趋势。例如，在金融市场预测、疾病传播模型构建以及交通流量管理等方面，大数据都展现出了惊人的预测能力。同时，作者也清晰地指出了大数据分析中存在的挑战，例如数据的不完整性、偏差以及隐私泄露的风险。他提出的“负责任的数据科学”理念，强调了在追求数据价值的同时，必须兼顾伦理和社会责任，这一点我深以为然。这本书的结构清晰，逻辑严谨，使得我对复杂的概念也能理解得游刃有余。对于任何对社会科学、数据分析或人工智能感兴趣的读者来说，这本书都是一本不可或缺的读物，它不仅提供了知识，更激发了对未来社会发展的深刻思考。

CS大法好（于是我用的算法都是他们十年前开发出来的吧

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不得不说…写得真的是 晦涩难懂又不实用主义

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