大数据与机器学习(复杂社会的政治分析)
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作者董青岭
出版社时事出版社
ISBN9787519501365
出版时间2018-02
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定价80元
货号1201831567
上书时间2024-06-20
商品详情
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导语摘要
当前，大数据及其分析技术的应用已成新的社会进步驱动力量。董青岭著的《大数据与机器学习：复杂社会的政治分析》主要着眼于现代社会的复杂性，重点阐述了现代政治的数据化进程与基于数据的政治分析策略。
本书以复杂社会系统理论为执念，试图通过跨学科的视角来观察以下两个问题：其一，现实政治运行中，数据力量是否正在改变社会权力的基本结构；其二，政治科学研究中，数据科学的进步是否正在颠覆传统的政治理论和研究方法。
目录
绪论 争论中的大数据、机器学习与未来政治
上篇 数据主义
第一章 数据军团：权力政治的算法角逐
第一节 复杂社会的演进：决策的相互扰动
第二节 同意的社会计算：传统民调的罪与罚
第三节 数据较量：美国大选幕后的算法操盘手
第二章 高频统计：选举中的政治预测
第一节 贝叶斯定理：纳特·西尔弗和他的538网站
第二节 预测偏差：538网站的数据陷阱
第三节 另类统计：最高频争议即为最大影响力
第三章 数据外交：一场即将到来的外交革命
第一节 从数字外交到数据外交：数据力量的崛起
第二节 从技术变革到当前争议：外交决策的数据冲击
第三节 从理论假说到案例实践：数据驱动的外交创新
第四节 未来前景与关键障碍：数据外交的拓展空间
下篇 数据原理
第四章 文本分析：情感与意图的自动识别
第一节 分词原理：非结构化数据的结构化处理
第二节 情感分析：挖掘文本叙述中的情绪波动
第三节 主题模型：探索政治文本的隐含语义结构
第五章 社会网络：圈子里的政治文化
第一节 社会网络：以关系为中心的政治度量
第二节 强联系与弱联系：政治系统中的信息传递
第三节 中心性分析：发掘政治网络中的关键节点
第六章 机器学习：暴力冲突的社会感知
第一节 谢林模型：从计算机模拟到机器学习
第二节 学习原理：从有监督学习到无监督学习
第三节 神经网络：仿生人脑与社会情景的模式识别
第四节 预警未来：冲突预测的当前障碍
参考文献
常用数据网站
后记
内容摘要
董青岭著的《大数据与机器学习：复杂社会的政治分析》阐述的是：在一个相互联系而又彼此扰动的复杂世界里，现实政治的数据化进程与基于数据的政治分析技巧，特别是如何利用数据分析技术来洞察政治变动和复杂人际关系的可行性。在研究设计上，本书主要沿着两条线索展开：一条线索立足政治实践，试图通过阐述大数据和机器学习技术在现代政治中的应用。来理解现代政治中信息的生产、聚合和传递规律，以此窥探数据精英的崛起和新的社会权力重组，这部分内容主要涉及政治选举中的高频统计、数据外交和冲突预测；而另外一条线索则关乎跨学科的理论融合与阐释，重点梳理了几个经典数据分析理念和机器学习原理，内容涵括政治文本中的数据挖掘与情感
分析、政治关系中的社交网络与度量，以及基于神经网络的社会感知预测。
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