计算社会学:数据时代的社会研究pdf

计算社会学:数据时代的社会研究pdf

作者:马修·萨尔加尼克

译者:赵红梅,赵婷

内容简介

我们已经见证了社交媒体、智能手机以及其他科技奇迹的诞生与进化,这些科技工具让我们能够以前所未见的规模和深度采集并处理有关人类行为的数据,从而为研究人类社会提供了一个全新的路径。这本书是一部里程碑式的作品,它将彻底改变下一代社会科学家和数据科学家探索世界的方式。
数据的10个共同特征是什么?
如何通过数据预测美国总统大选的结果?
如何在短时间内对100万个星系进行分类?
大规模数据采集面临着怎样的道德伦理困境?
科技公司是否在监视我们的行为,数字时代是不是将我们带进了“全景监狱”呢?
在计算社会学这一新兴领域,作者阐述了数字革命如何扭转了社会科学家和数据科学家观察行为、提出问题、开展实验和进行大规模协作的方式,详细描述了大批真实的案例,并且划定了面临伦理挑战时需要遵循的4项原则。 这本书用全新的数据模式解锁了社会学。对社会科学家来说,它是一本跨界指南之书;对数据科学家来说,它是一本素养提升之作。

编辑推荐

1. 这本书站在数据科学与社会科学的十字路口,教你利用数据方法增强科学洞察力;
2. 收录了大量多样化的案例,用每个人都能听懂的语言描述了一套测量世界的全新思维工具;
3. 这是一本社会科学家的“跨界指南之书”、数据科学家的“素养提升之作”。不论你是想了解大数据的10个共同特征,还是想理解大公司的道德伦理困境,这本书都值得反复翻阅;
4. 《科学》杂志、《福布斯》杂志赞誉有加。哈佛大学教授加里•金,微软研究院首席研究员邓肯•瓦茨,脸谱网数据科学家肖恩•泰勒,北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江,鼎力推荐!

作者简介

[美] 马修•萨尔加尼克(Matthew J. Salganik)
普林斯顿大学社会学教授,同时任职于该校的信息技术政策中心、数据与机器学习中心等。《科学》杂志评价他是“纯然的计算社会学家”。他的研究方向是社会网络、计算社会学。他的研究曾被微软、脸谱网和谷歌资助,并被《纽约时报》《华尔街日报》《经济学人》《纽约客》等主流媒体报道,美国公共广播电台还专题报道过他的研究成果。


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