Tóm tắt nội dung
Sổ tay truy cập mở này mô tả các vấn đề cơ bản, cách tiếp cận phương pháp luận và ví dụ về cách phân tích và lập mô hình dữ liệu bằng Khoa học xã hội tính toán (CSS) để hỗ trợ chính sách. Mục đích của cuốn sổ tay này là lấp đầy khoảng trống này bằng cách khám phá các cách phân tích và lập mô hình dữ liệu để hỗ trợ chính sách, đồng thời ủng hộ việc áp dụng các giải pháp CSS cho chính sách bằng cách nâng cao nhận thức về việc triển khai CSS hiện có trong các lĩnh vực liên quan đến chính sách. Để đạt được mục tiêu này, cuốn sách khám phá các ứng dụng của các phương pháp và phương pháp tính toán như dữ liệu lớn, học máy, học thống kê, phân tích tình cảm, khai thác văn bản, mô hình hệ thống và phân tích mạng cho các vấn đề khác nhau trong khoa học xã hội. Cuốn sách được cấu trúc thành ba Phần: các chương đầu tiên về các vấn đề cơ bản mở đầu bằng phần trình bày và mô tả về các lĩnh vực hoạch định chính sách quan trọng mà CSS có thể cung cấp thông tin và hiểu biết sâu sắc. Cụ thể, các chương đề cập đến chính sách công, quản trị, công bằng dữ liệu và các vấn đề đạo đức khác. Phần hai bao gồm các chương về các khía cạnh phương pháp luận giải quyết các vấn đề như mô hình hóa độ phức tạp, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tính hợp lệ và thiếu dữ liệu cũng như sự đổi mới trong thống kê chính thức. Cuối cùng, Phần ba mô tả việc áp dụng các phương pháp tính toán, những thách thức và cơ hội trong các lĩnh vực khoa học xã hội khác nhau, bao gồm kinh tế, xã hội học, nhân khẩu học, di cư, biến đổi khí hậu, dịch tễ học, địa lý và quản lý thiên tai.
Abstract:
This open access handbook describes foundational issues, methodological approaches and examples on how to analyse and model data using Computational Social Science (CSS) for policy support. The aim of this handbook is to fill this gap by exploring ways to analyse and model data for policy support, and to advocate the adoption of CSS solutions for policy by raising awareness of existing implementations of CSS in policy-relevant fields. To this end, the book explores applications of computational methods and approaches like big data, machine learning, statistical learning, sentiment analysis, text mining, systems modelling, and network analysis to different problems in the social sciences. The book is structured into three Parts: the first chapters on foundational issues open with an exposition and description of key policymaking areas where CSS can provide insights and information. In detail, the chapters cover public policy, governance, data justice and other ethical issues. Part two consists of chapters on methodological aspects dealing with issues such as the modelling of complexity, natural language processing, validity and lack of data, and innovation in official statistics. Finally, Part three describes the application of computational methods, challenges and opportunities in various social science areas, including economics, sociology, demography, migration, climate change, epidemiology, geography, and disaster management.
Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)