Simulation for the Social Scientist

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出版者:McGraw-Hill
作者:Nigel Gilbert
出品人:
页数:312
译者:
出版时间:2005-2
价格:$ 59.89
装帧:Pap
isbn号码:9780335216000
丛书系列:
图书标签:
  • 社会科学
  • 模拟
  • 计算方法
  • 建模
  • 研究方法
  • 统计建模
  • 数据分析
  • 社会科学研究
  • 计算机模拟
  • 量化研究
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具体描述

What can computer simulation contribute to the social sciences? Which of the many approaches to simulation would be best for my social science project? How do I design, carry out and analyse the results from a computer simulation? Interest in social simulation has been growing rapidly worldwide as a result of increasingly powerful hardware and software and also a rising interest in the application of ideas of complexity, evolution, adaptation and chaos in the social sciences. "Simulation for the Social Scientist" is a practical textbook on the techniques of building computer simulations to assist understanding of social and economic issues and problems. This authoritative book details all the common approaches to social simulation, to provide social scientists with an appreciation of the literature and allow those with some programming skills to create their own simulations.New for this edition are a new chapter on designing multi-agent systems, to support the fact that multi-agent modelling has become the most common approach to simulation, and new examples and guides to current software Updated throughout to take new approaches into account. The book is an essential tool for social scientists in a wide range of fields, particularly sociology, economics, anthropology, geography, organizational theory, political science, social policy, cognitive psychology and cognitive science. It will also appeal to computer scientists interested in distributed artificial intelligence, multi-agent systems and agent technologies.

《社会科学家模拟指南》 本书旨在为社会科学家提供一套全面而实用的模拟方法论,涵盖从基础概念到高级应用的各个层面。我们深刻理解社会现象的复杂性、动态性及其内在的不确定性,而模拟作为一种强大的分析工具,能够帮助研究者洞察这些复杂的系统。本书致力于将抽象的模拟理论转化为具体的研究实践,赋能社会科学家们更有效地理解、预测并干预社会进程。 核心内容聚焦: 模拟方法的基石: 我们将从模拟的核心概念入手,深入剖析不同类型的模拟技术,包括基于智能体(Agent-Based Modeling, ABM)、离散事件模拟(Discrete-Event Simulation, DES)、系统动力学(System Dynamics, SD)以及基于网络的模拟(Network Simulation)等。本书将详细解释每种方法的适用场景、优缺点以及其背后的数学和逻辑原理,帮助读者根据自身研究问题选择最合适的模拟范式。 模型构建的艺术与科学: 构建一个有效的模拟模型是成功的关键。本书将提供一套系统性的模型构建流程,从问题定义、概念模型设计、数据收集与预处理、模型实现,到模型验证与校准。我们将重点讲解如何将社会理论转化为可操作的模型组件,如何处理现实世界数据的局限性,以及如何运用统计学和计量经济学技术来确保模型的准确性和可靠性。 案例研究的深度解析: 为了充分展示模拟在社会科学研究中的应用潜力,本书精选了一系列来自不同子领域的经典案例。这些案例涵盖了但不限于: 社会网络动力学: 如何模拟信息传播、意见形成、群体行为和网络结构演变。 城市与区域发展: 如何模拟人口迁移、交通模式、房地产市场波动以及城市扩张对环境和社会经济的影响。 经济与金融行为: 如何模拟市场交易、经济危机传导、消费者行为以及政策干预的经济效应。 公共卫生与疾病传播: 如何模拟传染病的扩散、疫苗接种策略的有效性以及公共卫生干预措施的效果。 政治与政策分析: 如何模拟选举行为、选民投票模式、政策实施的社会影响以及政治决策的后果。 本书对每个案例都将进行细致的分析,包括模型设计思路、参数设置、仿真结果解读以及研究结论的社会学意义,旨在为读者提供可借鉴的实践经验。 数据驱动的模拟: 在大数据时代,如何有效地利用数据来驱动模拟模型是提升研究价值的关键。本书将探讨数据挖掘、机器学习在模拟模型构建中的应用,包括从观测数据中学习模型规则、参数估计、模型校准和预测。同时,我们也会讨论如何处理和整合异构数据源,以创建更贴近现实的模拟环境。 结果的解读与传播: 模拟的价值不仅在于生成数据,更在于如何从中提取有意义的洞见并将其有效传达给同行、政策制定者和公众。本书将指导读者如何进行敏感性分析、情景分析和鲁棒性检验,以评估模型结果的稳健性。此外,还将提供可视化技巧和报告撰写指南,帮助读者清晰、准确地展示其研究成果。 进阶主题与未来展望: 随着计算能力和算法的不断发展,模拟研究也面临着新的机遇和挑战。本书将对一些前沿的模拟技术进行介绍,例如机器学习与模拟的融合、复杂适应系统(Complex Adaptive Systems, CAS)的模拟方法、以及增强现实(Augmented Reality)和虚拟现实(Virtual Reality)在模拟中的应用前景。我们还将探讨模拟研究在伦理、可解释性和可复现性方面需要关注的问题。 本书的目标读者: 本书适合所有希望运用模拟技术来深化社会科学研究的研究生、博士后研究人员、以及经验丰富的学者。无论您是来自社会学、经济学、政治学、地理学、公共管理、心理学还是其他相关领域,只要您对理解和解决复杂的社会问题感兴趣,本书都将为您提供宝贵的知识和工具。 《社会科学家模拟指南》不仅仅是一本操作手册,更是一次关于如何以全新视角审视社会世界的探索之旅。我们相信,通过掌握和运用本书介绍的模拟方法,社会科学家们能够以前所未有的深度和广度揭示社会运作的奥秘,为应对当代社会挑战提供更具洞察力的解决方案。

作者简介

目录信息

Chapter 1 Simulation and social science 1
Chapter 2 Simulation as a method 15
Chapter 3 System dynamics and world models 28
Chapter 4 Microanalytical simulation models 57
Chapter 5 Queuing models 79
Chapter 6 Multilevel simulation models 100
Chapter 7 Cellular automata 130
Chapter 8 Multiagent models 172
Chapter 9 Developing multiagent systems 199
Chapter 10 Learning and evolutionary models 217
Appendix A Web sites 256
Appendix B Linear stability analysis of the dovehawklawabider model 267
Appendix C Random number generators 272
References 275
Author index 287
Subject index 291
Back cover 296
Copyright
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