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目前，根据使用环境的不同，计算社会科学方法主要分为五个：
目前，根据使用环境的不同，计算社会科学方法主要分为五个：
=== 1、 自动信息提取 ===
=== 1.自动信息提取 ===
自动信息提取技术由于可以挖掘实时的数据流，如新闻广播或其他电子报告，不仅可用于异常检测和预警，同时也可用于监测趋势和评估干预和项目执行等，是计算社会科学数据收集的一个重要方式。
自动信息提取技术由于可以挖掘实时的数据流，如新闻广播或其他电子报告，不仅可用于异常检测和预警，同时也可用于监测趋势和评估干预和项目执行等，是计算社会科学数据收集的一个重要方式。
=== 2、 社交网络分析（SNA） ===
=== 2.社交网络分析（SNA） ===
将人或者社区看作一个点，用边表示人和人之间或者社区和社区之间可能存在的相互依赖关系，这样就可以构成一个社会网络，利用网络科学的方法对社会网络进行分析，挖掘出背后的逻辑，就是社交网络分析。联盟、恐怖组织、贸易体系、认知信仰体系和国家社会体系本身都是常见的社会网络，是社会科学家们感兴趣的研究对象。
将人或者社区看作一个点，用边表示人和人之间或者社区和社区之间可能存在的相互依赖关系，这样就可以构成一个社会网络，利用网络科学的方法对社会网络进行分析，挖掘出背后的逻辑，就是社交网络分析。联盟、恐怖组织、贸易体系、认知信仰体系和国家社会体系本身都是常见的社会网络，是社会科学家们感兴趣的研究对象。
=== 3、地理空间分析（又被称为社会地理信息系统、地理信息系统、社会GIS] ===
=== 3.地理空间分析（又被称为社会地理信息系统、地理信息系统、社会GIS] ===
地理信息系统（GIS）最初是社会地理学家和制图员研究地理现象的可视化工具和空间分析的工具。目前在社会科学中有了许多应用，比如在犯罪学和区域经济学应用社会GIS可以有效的量化冲突，与其他的量化技术结合在一起可以产生一些使用数学和统计模型无法获得的有趣的见解。
地理信息系统（GIS）最初是社会地理学家和制图员研究地理现象的可视化工具和空间分析的工具。目前在社会科学中有了许多应用，比如在犯罪学和区域经济学应用社会GIS可以有效的量化冲突，与其他的量化技术结合在一起可以产生一些使用数学和统计模型无法获得的有趣的见解。
=== 4.复杂系统建模 ===
复杂系统建模是指采用复杂系统的基本方法，比如神经网络建模、基于主体的建模方法、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法应用在社会科学网络中，为社会科学中的非均衡系统的动态分析提供了理论支持。如恐怖袭击、发展中国家的财富和贫困，政治不稳定，外国援助分布和国内和国际冲突等。
复杂系统建模是指采用复杂系统的基本方法，比如神经网络建模、基于主体的建模方法、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法应用在社会科学网络中，为社会科学中的非均衡系统的动态分析提供了理论支持。如恐怖袭击、发展中国家的财富和贫困，政治不稳定，外国援助分布和国内和国际冲突等。
=== 5、 社会仿真模型===
=== 5.社会仿真模型===
因为很多社会事件是无法在系统上进行实验的， 所以采用仿真模拟的办法来对研究分析某一特定的系统和策略，从而达到分析社会现象的办法，成为社会仿真模型。
因为很多社会事件是无法在系统上进行实验的， 所以采用仿真模拟的办法来对研究分析某一特定的系统和策略，从而达到分析社会现象的办法，成为社会仿真模型。