311
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
第265行：
第265行： + + 第277行：
第279行： + + + + + + + + + + + + + +
→Areas of application
在21世纪的第一个十年，随着方法的发展应用领域也在不断增加。 社会复杂性理论应用于社会研究的各个方面，包括社会合作和公共产品的研究，利他主义，投票行为，教育，全球社会动乱，集体行动和社会运动，社会不平等，劳动力和失业，经济地理和经济社会学，政策分析，卫生健康系统，创新和社会变革等等。 当前的一个国际科学研究项目，Seshat: 全球历史数据库，被明确地设计用来分析从新石器革命到工业革命的社会复杂性的变化。
在21世纪的第一个十年，随着方法的发展应用领域也在不断增加。 社会复杂性理论应用于社会研究的各个方面，包括社会合作和公共产品的研究，利他主义，投票行为，教育，全球社会动乱，集体行动和社会运动，社会不平等，劳动力和失业，经济地理和经济社会学，政策分析，卫生健康系统，创新和社会变革等等。 当前的一个国际科学研究项目，Seshat: 全球历史数据库，被明确地设计用来分析从新石器革命到工业革命的社会复杂性的变化。
以下部分内容来自中文wiki：繁体字的部分主要用于插入文献即可
計算社會科學日益依賴逐漸增加的大型[[資料庫]]，目前正由幾個跨領域計畫建置中或維護中的資料庫有：
計算社會科學日益依賴逐漸增加的大型[[資料庫]]，目前正由幾個跨領域計畫建置中或維護中的資料庫有：
* [https://www.clio-infra.eu/ Clio-Infra]：從公元前1800年到現在的全球社會樣本的經濟績效和社會福利其他方面的資料庫。
* [https://www.clio-infra.eu/ Clio-Infra]：從公元前1800年到現在的全球社會樣本的經濟績效和社會福利其他方面的資料庫。
對大量歷史報紙內容的分析率先顯示了如何自動發現週期性結構<ref>{{Cite journal|title=Content analysis of 150 years of British periodicals|url=http://www.pnas.org/content/early/2017/01/03/1606380114|last=Lansdall-Welfare|first=Thomas|last2=Sudhahar|first2=Saatviga|date=2017-01-09|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|doi=10.1073/pnas.1606380114|pages=201606380|language=en|issn=0027-8424|pmid=28069962|last3=Thompson|first3=James|last4=Lewis|first4=Justin|last5=Team|first5=FindMyPast Newspaper|last6=Cristianini|first6=Nello}}</ref><ref>{{Cite journal|title=Discovering Periodic Patterns in Historical News|url=http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0165736|last=Dzogang|first=Fabon|last2=Lansdall-Welfare|first2=Thomas|date=2016-11-08|journal=PLOS ONE|issue=11|doi=10.1371/journal.pone.0165736|volume=11|pages=e0165736|issn=1932-6203|pmc=5100883|pmid=27824911|last3=Team|first3=FindMyPast Newspaper|last4=Cristianini|first4=Nello}}</ref> ，對社群媒體進行類似的分析，也能看到明顯的週期性結構<ref>Seasonal Fluctuations in Collective Mood Revealed by Wikipedia Searches and Twitter Posts F Dzogang, T Lansdall-Welfare, N Cristianini - 2016 IEEE International Conference on Data Mining, Workshop on ''Data Mining'' in Human Activity Analysis</ref>。
對大量歷史報紙內容的分析率先顯示了如何自動發現週期性結構<ref>{{Cite journal|title=Content analysis of 150 years of British periodicals|url=http://www.pnas.org/content/early/2017/01/03/1606380114|last=Lansdall-Welfare|first=Thomas|last2=Sudhahar|first2=Saatviga|date=2017-01-09|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|doi=10.1073/pnas.1606380114|pages=201606380|language=en|issn=0027-8424|pmid=28069962|last3=Thompson|first3=James|last4=Lewis|first4=Justin|last5=Team|first5=FindMyPast Newspaper|last6=Cristianini|first6=Nello}}</ref><ref>{{Cite journal|title=Discovering Periodic Patterns in Historical News|url=http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0165736|last=Dzogang|first=Fabon|last2=Lansdall-Welfare|first2=Thomas|date=2016-11-08|journal=PLOS ONE|issue=11|doi=10.1371/journal.pone.0165736|volume=11|pages=e0165736|issn=1932-6203|pmc=5100883|pmid=27824911|last3=Team|first3=FindMyPast Newspaper|last4=Cristianini|first4=Nello}}</ref> ，對社群媒體進行類似的分析，也能看到明顯的週期性結構<ref>Seasonal Fluctuations in Collective Mood Revealed by Wikipedia Searches and Twitter Posts F Dzogang, T Lansdall-Welfare, N Cristianini - 2016 IEEE International Conference on Data Mining, Workshop on ''Data Mining'' in Human Activity Analysis</ref>。
计算社会科学日益依赖大型的资料库，目前正由几个跨领域计划或维护中的资料库：
Seshat：全球历史的资料库，内容系统性的收集了关于内容群体政治社会组织的资讯，以及社会如何演化等。Seshat隶属于演化研究所，演化研究所为非营利智库，目标为“利用演化科学来解决现实世界问题”。
[https://web.archive.org/web/20160818082017/https://d-place.org/home D-PLACE]：地方、语言、文化和环境资料库，提供超过1400个人类社会形态的资料[5]。
文化演化图集：是由彼得·百富勤（Peter N. Peregrie）所建立的考古资料库[6]。
CHIA：即历史分析的协作资讯（Collaborative Information for Historical Analysis），是由匹兹堡大学主持的多学科合作项目，旨在将历资讯资讯建档，将数据与全球各地的研究机构连结起来。
国际社会历史研究所（International Institute of Social History）：收集关于劳动关系，工人和劳动的全球社会历史的资料。
Human Relations Area Files eHRAF Archaeology[7]。
Human Relations Area Files eHRAF World Cultures[8]。
[https://www.clio-infra.eu/ Clio-Infra]：从公元前1800年到现在的全球社会样本的经济绩效和社会福利其他方面的资料库。
对大量历史报纸内容的分析率先显示了如何自动发现周期性结构[9][10] ，对社群媒体进行类似的分析，也能看到明显的周期性结构[11]。
==See also==
==See also==