不只計算世界,更學會向世界提問
在生成式AI全面滲透學術與實務界的2025年,本書不僅是一本方法論教科書,
更是一部「數位時代的研究生存指南」。
本書旨在將資訊科學技術與社會科學相結合,透過數據分析與機器學習等方法,探討當前人文社會科學領域中的各種研究課題。每章節將選取代表性期刊論文,這些論文展現了如何運用計算社會科學方法來解決實際的社會問題。
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不只計算世界,更學會向世界提問
在生成式AI全面滲透學術與實務界的2025年,本書不僅是一本方法論教科書,
更是一部「數位時代的研究生存指南」。
本書旨在將資訊科學技術與社會科學相結合,透過數據分析與機器學習等方法,探討當前人文社會科學領域中的各種研究課題。每章節將選取代表性期刊論文,這些論文展現了如何運用計算社會科學方法來解決實際的社會問題。
序
本書所收錄之各章,主要為筆者近年於計算社會科學領域所進行之研究成果。各篇雖曾以論文形式發表,然因主題涵蓋廣泛、方法多樣,故擇其具代表性者彙編成冊,冀能提供有志於社會資料分析之研究者一個系統性參照之起點。各章內容雖各自成篇,然於整體架構上仍試圖保留一定之進程脈絡與技術邏輯,所涉技術包括文字探勘、主題模型、社會網絡分析、模擬實驗與語言生成模型等,應用範圍涵蓋中國大陸研究、傳播內容分析、國會研究、東亞國際關係等議題。
計算社會科學為一跨領域取向之方法體系,其基本精神在於結合傳統社會科學之問題意識與特徵學習技術之運算能力,藉由數據挖掘與語料分析方式,揭示群體行為、語言結構與制度邏輯之潛在模式。然需指出者,方法本身並非目的,其價值仍應取決於對理論架構之呼應與對實證結果之詮釋深度。若僅止於資料操作與圖表呈現,未必能有效轉化為社會知識。
當前學界對計算社會科學之接納與應用尚屬漸進階段,其一方面為回應大數據與AI帶來之挑戰;另一方面亦反映傳統研究方法處理複雜文本與非結構資料的侷限性。本書呈現一系列學術研究與應用實例,藉以展現不同技術於具體研究議題中的操作方式與詮釋潛力。若能提供同道以參照,或對初入此途者有所啟發,則為筆者之所望。可預見的是,研究者在操作過程中,會耗去大部分時間在技術上,但仍應保有對方法適用性與知識結構之批判性反思,應為本領域進一步深化之方向,本書冀能引導讀者思索資料背後之社會意涵與方法選擇之侷限。
這本書寫給研究者,也寫給像筆者自身一樣在學術與技術之間來回摸索的人。願我們不只計算世界,更持續向世界提問。如讀者所見,本書內容有較長時間跨度,中間也是筆者的學術成長歷程,其中有賴多位學界先進之參與和提攜;也特別感謝曾共同參與研究計畫、技術工作以及文字工作的助理。此外,數章內容曾於不同場合獲得寶貴意見,亦感謝與會學者與審查人之批評與建議,蒙惠者眾,無法一一列名,謹此致謝。最後,感謝承擔出版工作的編輯團隊,使本書得以順利付梓,誠為學術工作過程中不可或缺的合作夥伴。
邵軒磊 謹識
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