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序言1

前言1

第一篇 理论篇3

第一章 社会科学3

第一节 社会科学3

第二节 社会科学的研究方法10

本章小结13

第二章 社会科学研究范式的变革15

第一节 社会科学量化研究的发展历程15

第二节 社会科学量化研究存在难点18

第三节 社会科学研究范式变革的动力机制20

本章小结21

第三章 数据学与数据科学24

第一节 数据科学的基本概念24

第二节 数据科学的研究内容27

第三节 社会科学与自然科学的桥梁30

第四节 社会科学和自然科学的交叉31

第五节 基于CiteSpace的大数据与社会计算实验的交叉研究32

本章小结34

第二篇 方法篇39

第四章 文本可视化分析39

第一节 文本可视化概念39

第二节 主要研究方法和发展现状41

本章小结45

第五章 社会网络分析47

第一节 社会网络分析基本概述47

第二节 数据驱动的社会网络分析52

本章小结54

第六章 社会计算实验58

第一节 社会科学的可计算性58

第二节 社会计算59

第三节 社会计算实验60

第四节 社会科学计算实验平台72

第五节 研究现状81

本章小结83

第七章 众包86

第一节 众包的涵义86

第二节 众包平台分类88

第三节 众包大数据的应用90

第四节 基于网络分析法的众包效果研究92

本章小结96

第三篇 应用篇101

第八章 数据科学对社会科学的影响——基于科学计量方法101

第一节 研究背景101

第二节 数据收集与分析方法102

第三节 研究过程与发现108

第四节 数据科学对社会科学研究的影响和未来研究趋势121

本章小结126

第九章 数据科学对社会科学研究对象的影响128

第一节 大数据是社会科学研究对象128

第二节 大数据对社会科学研究目标的影响132

本章小结133

第十章 基于社会网络分析的微博信息传播机制135

第一节 研究背景135

第二节 微博信息传播网络结构测量流程136

第三节 微博信息传播机制分析138

本章小结148

第十一章 数据科学对社会科学应用研究的影响150

第一节 数据科学在企业层面的应用150

第二节 数据科学应用的主要形式、对象以及相关数据技术153

第三节 数据科学与企业的创新研究158

第四节 数据科学在企业不同维度应用的研究161

本章小结162

第十二章 数据科学对社会科学研究方法的影响167

第一节 数据科学与传统量化研究的区别167

第二节 数据科学与传统社会科学量化研究的整合170

第三节 大数据时代社会科学研究范式的变革方向172

第四节 大数据时代社会科学未来的研究趋势174

第五节 大数据与社会科学计算实验的结合176

本章小结183

第十三章 移动App网络可见性实证研究186

第一节 研究背景186

第二节 理论背景与文献回顾187

第三节 概念模型及研究内容190

第四节 变量测量195

第五节 管理启示与研究局限197

本章小结199

第十四章 社交化App网络可见性代理仿真建模研究203

第一节 研究背景203

第二节 理论背景与文献回顾206

第三节 社交化App市场的建模212

第四节 实验设计与结果输出226

第五节 讨论与对App的建议235

第六节 本章的局限性以及未来的发展方向238

本章小结240

第十五章 基于计算仿真的社会化媒体信息传播研究243

第一节 研究背景243

第二节 社会化媒体概述244

第三节 信息传播251

第四节 理论基础254

第五节 计算实验模型设计259

第六节 类似twitter的社会化媒体中信息传播机制研究263

本章小结281

第十六章 关于数据科学对社会科学研究影响的未来发展趋势284

第一节 数据科学给社会科学带来的机遇284

第二节 数据科学给社会科学带来的挑战288

第三节 数据科学应用于社会科学研究的未来发展趋势290

本章小结293

后记296