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从社会科学到数据科学 - 中国高校教材图书网

	书名：	从社会科学到数据科学
	ISBN：	978-7-5654-5610-7	责任编辑：
	作者：	[英] 伯尼·霍根著郭顺利译相关图书	装订：	平装
	印次：	1-1	开本：	16开
	定价：	￥99.00　折扣价：￥89.10 折扣：0.90 节省了9.9元	字数：
	出版社：	东北财经大学出版社	页数：
	出版日期：	2025-11-01	每包册数：
	国家规划教材：		省部级规划教材：
	入选重点出版项目：		获奖信息：
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内容简介：
本书是伯尼·霍根在数据研究方法方面的力作。他认为并非所有数据都能被谨慎、恰当地使用，有时数据可能受政治化、隐瞒、审查或篡改的影响，因此对数据持谨慎态度。算法既可能导致错误信息的“过滤气泡”效应，又可能引发“信息回声室”现象。在该研究领域，关键问题依然是如何探讨用户及其数据，特别是社会影响、身份认同、错误信息、健康和福祉等相互交织的议题，对这些问题的探讨往往依赖于有关社交媒体平台自身的数据，而不仅仅局限于传统调查或统计表格的分析。本书的技术核心在于有效描述数据。在社会科学（乃至整个科学）领域，最具影响力的论断往往来自利用观察到的数据更新对世界的预期。这些预期可能受到先前研究的启发，可能基于统计属性，也可能源于规范性价值的引导，并反过来加剧其所揭示问题的不公，尤其是在讨论人工智能的合法应用时，而本书通过案例对于数据伦理进行了生动讨论。本书还填补了在涉及Python、Stata或R的论文和入门课程之间缺乏系统探讨如何实际思考数据、如何将数据从一种形式处理并转化为另一种形式的空白。本书从实践角度切入，在教会读者掌握获取非结构化数据的核心技能的同时，旨在将这些非结构化数据转化为能够有效代表社会结构中某些重要方面的数据对象。本书的目标是让读者在进一步深入社会科学时能够自如应用数据分析方法。其初衷是作为探索社会数据科学这一跨学科领域（或类似领域，如计算社会科学）的基础性导论，特别聚焦于在线数据资源的解析与应用。不同于传统社会科学统计学著作，本书以Python为工具，探讨数据分析在社会科学中的应用。本书在编程过程中融入了许多社会科学概念，同时涵盖经济学、传播学、政治学和心理学等领域尤其是社会学的相关概念，所以也适合相关专业的学生在做数据分析时参考。
作者简介：
著译者简介伯尼·霍根（Bernie Hogan），博士，牛津互联网研究院（Oxford Internet Institute）资深研究员，拥有社会学与计算机科学双重学术背景，是"实名网络（real name web)"概念早期提出者之一，先后合作开发Facebook网络可视化工具Name-GenWeb、资源挖掘工具College Connect及开源软件Network Canvas，发表论文70余篇，出版学术著作多部，同时担任《社交媒体与社会》《计算机媒介传播杂志》《社交网络》编辑委员会成员。其研究方向为社会网络与社交媒体设计，以及通过技术手段强化个人与社区的社会联结，主要集中在运用计算工具为社会科学核心问题提供创新性解决方案，近年通过开发Network Canvas推动个人社会网络捕捉与分析的发展，最广为人知的研究成果是对戈夫曼（Goffman）“线下舞台表演”隐喻的重新思考和对“算法策展”概念的深入探讨。郭顺利，管理学博士，南京大学博士后，曲阜师范大学副教授，硕士生导师，国内多所高校客座教授和兼职专家，研究方向为信息资源管理、文本挖掘与分析。先后主持或参与国家社科、省自然、教育科学规划重点等项目10多项。在《图书情报工作》《情报理论与实践》等期刊发表CSSCI来源论文50余篇，出版学术专著2部。国内多家核心期刊审稿专家和青年编委。在国内多家知名学术自媒体平台开设课程和讲座1000余场，主讲量化实证研究方法、AI大模型赋能科研等。
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