计算·模拟·实验：计算社会科学的三大研究方法

发布时间：2024-05-21 19:14

　　计算社会科学致力于运用先进的计算机与信息技术创新社会科学研究方法。从20世纪90年代至今,计算社会科学已经形成了社会数据计算、社会模拟、互联网社会科学实验三种新的研究方法。文章首先回顾三种研究方法产生、发展的历程,系统性地总结其在理论与方法上的成果;其次分析社会数据计算、社会模拟、互联网社会科学实验在社会信息资料的获取与分析、复杂社会系统研究方法与技术实现手段、因果性验证等方面的创新突破、优势局限;最后探讨计算社会科学现阶段所面临的各种困难与挑战,一些重要问题的解决路径,以及近未来的发展方向。

【文章页数】：15 页

【文章目录】：
一、双重动因：实证研究方法的探索与信息通信技术的进步
二、社会数据计算(1)：数据密集时代的计算社会科学
    （一）发展机遇：新一轮信息技术革命与大数据浪潮
    （二）新型资源：社会数据的概念、来源与特征
    （三）认识数据：网络大数据的社会科学特征
        1. 数据完整性。
        2. 数据的代表性。
        3. 数据的质量。
    （四）应对策略：数据互补、样本修正与交叉验证
        1. 应对数据的不完整性。
        2. 应对数据的不具代表性。
        3. 应对数据质量的不均衡性。
    （五）计算范式：理论数据双向驱动的社会科学研究
三、社会模拟：对社会系统复杂性的认识与应对
    （一）应对复杂：对社会系统的再认识与研究方法的困境
    （二）技术引入：计算机仿真技术与社会模拟
    （三）方法创新：基于主体的建模与仿真
        1. 主体。
        2. 环境。
        3. 交互规则。
        4. 时间尺度。
    （四）未来发展：社会模拟尚待解决的问题
        1. 模型转换。
        2. 非实证的参数设置。
        3. 模型验证。
        4. 大规模分布式多主体模拟。
四、互联网社会科学实验：数字时代的因果验证
    （一）数字平台：传统实验方法的困境与线上实验室
    （二）实验方法：融网络信息技术于研究之中
        1. 提出研究假设。
        2. 选择实验平台。
        3. 设计实验方案。
        4. 编写实验程序。
        5. 受试者获取与分组。
        6. 实验实施与管理。
        7. 测量结果分析。
    （三）比较视角：互联网社会科学实验的优势与不足
        1. 样本代表性。
        2. 环境仿真度。
        3. 条件控制力。
        4. 可重复性。
        5. 主试者偏差。
        6. 受试者偏差。
        7. 内在效度。
        8. 外在效度。
    （四）发展方向：扬长补短与降低技术门槛
        1. 研究成本与效率。
        2. 受试者范围。
        3. 异质性分析。
        4. 网络行为心理研究。
五、创新完善：计算社会科学研究方法的未来之路



本文编号：3979807