更改

计算社会科学 (查看源代码)

2020年5月13日 (三) 14:47的版本

删除6字节、 2020年5月13日 (三) 14:47

第77行：第77行：

While emergence has had a valuable and important role with the foundation of Computational Sociology, there are those who do not necessarily agree. One major leader in the field, Epstein, doubted the use because there were aspects that are unexplainable. Epstein put up a claim against emergentism, in which he says it "is precisely the generative sufficiency of the parts that constitutes the whole's explanation".<ref name="EACICS"/>

−

~~尽管涌现思想在计算社会学的建立中扮演着重要的角色，却也有人不同意这个思想，代表人物就是~~[https://en.wikipedia.org/wiki/Joshua_M._Epstein 爱泼斯坦（Joshua M. Epstein）]。爱泼斯坦怀疑涌现思想的作用，因为有些方面是无法解释的。他作出了一番反对涌现思想的宣言：“各个部分的生成性自足构成了全部现象的解释（the generative sufficiency of the parts that constitutes the whole's explanation）”<ref name="EACICS"/>

+

尽管[[涌现]]思想在计算社会学的建立中扮演着重要的角色，却也有人不同意这个思想，代表人物就是[https://en.wikipedia.org/wiki/Joshua_M._Epstein 爱泼斯坦（Joshua M. Epstein）]。爱泼斯坦怀疑涌现思想的作用，因为有些方面是无法解释的。他作出了一番反对涌现思想的宣言：“各个部分的生成性自足构成了全部现象的解释（the generative sufficiency of the parts that constitutes the whole's explanation）”<ref name="EACICS"/>

Agent-based models have had a historical influence on Computational Sociology. These models first came around in the 1960s, and were used to simulate control and feedback processes in organizations, cities, etc. During the 1970s, the application introduced the use of individuals as the main units for the analyses and used bottom-up strategies for modeling behaviors. The last wave occurred in the 1980s. At this time, the models were still bottom-up; the only difference is that the agents interact interdependently.<ref name="EACICS"/>

−

[[~~基于主体的建模|基于主体的模型~~]]（Agent-based models）对计算社会学有着历史性的意义。这些模型最早出现在20世纪六十年代，用于模拟组织和城市等的控制和反馈机制。在七十年代时，基于主体的建模引入了个体（individual）作为主要的建模单元进行分析，闭关使用自底向上的策略来对行为建模。八十年代时发生的主要改变则是主体们的交互时独立的。<ref name="EACICS"/>

+

[[基于主体建模]]（Agent-based models）对计算社会学有着历史性的意义。这些模型最早出现在20世纪六十年代，用于模拟组织和城市等的控制和反馈机制。在七十年代时，基于主体的建模引入了个体（individual）作为主要的建模单元进行分析，闭关使用自底向上的策略来对行为建模。八十年代时发生的主要改变则是主体们的交互时独立的。<ref name="EACICS"/>

===Systems theory and structural functionalism===

第88行：第88行：

===系统论和功能主义===

−

在战后时期，万尼瓦尔·布希的微分分析器、约翰·冯·诺伊曼的细胞自动机、诺伯特·维纳的模控学与克劳德·夏农的信息论在技术系统中成为模拟与暸解复杂度具有影响力的典范。相对应地，在像是物理学、生物学、电子学，和经济学等学门的科学家开始表述一种一般性的系统理论，其中所有自然与物理现象皆为一个系统中具有相同模式与性质的相关元素的展现。　　随着艾弥尔·涂尔干以实事求是的方式分析复杂现代社会的呼声<ref>{{cite book|first=Émile |last=Durkheim |title=The Division of Labor in Society |location=New York, NY |publisher=Macmillan}}</ref> ，战后结构功能主义社会学家如塔尔科特·帕森斯利用这些构成元素之间系统化与阶层化互动的理论，来尝试生成宏大而统一的社会学理论，例如四种功能（AGIL paradigm）<ref name="Bailey">{{cite book|first1=Kenneth D. |last1=Bailey |editor=Jonathan H. Turner |chapter=Systems Theory |title=Handbook of Sociological Theory |publisher=Springer Science |year=2006 |location=New York, NY |isbn=978-0-387-32458-6 |pages=379–404}}</ref>。　　如George Homans等社会学家辩称社会理论应该被形式化（正规化）（formalized），成为命题和精确术语的阶层结构，其他的命题与假设可以从中被推演出来并操作化以进行实证研究。<ref name="Blackwell">{{cite encyclopedia|year=2007 |title=Computational Sociology |last=Bainbridge |first=William Sims |encyclopedia=Blackwell Encyclopedia of Sociology |publisher=Blackwell Reference Online |url=http://www.sociologyencyclopedia.com/subscriber/tocnode?id=g9781405124331_chunk_g97814051243319_ss1-85 |doi=10.1111/b.9781405124331.2007.x |hdl=10138/224218 |editor=Ritzer, George|isbn=978-1-4051-2433-1|hdl-access=free }}</ref> 由于电脑算法与程式早在1956年就已用来测试和验证数学定理，<ref>{{cite book|last=Crevier |first=D. |year=1993 |title=AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence |url=https://archive.org/details/aitumultuoushist00crev |url-access=registration |publisher=Basic Books |location=New York, NY}}</ref>例如四色定理，社会科学家与系统动力学家预期类似的计算取径可以类比地“解决”与“证明”正规化的问题，和社会结构与动力的理论。

+

在战后时期，万尼瓦尔·布希的微分分析器、[[约翰·冯·诺伊曼]] John von Neumann的细胞自动机、[[诺伯特·维纳]]的模控学与[[香农]]的[[信息论]]在技术系统中成为模拟与了解复杂度具有影响力的典范。相对应地，在像是物理学、生物学、电子学，和经济学等学门的科学家开始表述一种一般性的系统理论，其中所有自然与物理现象皆为一个系统中具有相同模式与性质的相关元素的展现。随着艾弥尔·涂尔干以实事求是的方式分析复杂现代社会的呼声<ref>{{cite book|first=Émile |last=Durkheim |title=The Division of Labor in Society |location=New York, NY |publisher=Macmillan}}</ref> ，战后结构功能主义社会学家如塔尔科特·帕森斯利用这些构成元素之间系统化与阶层化互动的理论，来尝试生成宏大而统一的社会学理论，例如四种功能（AGIL paradigm）<ref name="Bailey">{{cite book|first1=Kenneth D. |last1=Bailey |editor=Jonathan H. Turner |chapter=Systems Theory |title=Handbook of Sociological Theory |publisher=Springer Science |year=2006 |location=New York, NY |isbn=978-0-387-32458-6 |pages=379–404}}</ref>。　　如George Homans等社会学家辩称社会理论应该被形式化（正规化）（formalized），成为命题和精确术语的阶层结构，其他的命题与假设可以从中被推演出来并操作化以进行实证研究。<ref name="Blackwell">{{cite encyclopedia|year=2007 |title=Computational Sociology |last=Bainbridge |first=William Sims |encyclopedia=Blackwell Encyclopedia of Sociology |publisher=Blackwell Reference Online |url=http://www.sociologyencyclopedia.com/subscriber/tocnode?id=g9781405124331_chunk_g97814051243319_ss1-85 |doi=10.1111/b.9781405124331.2007.x |hdl=10138/224218 |editor=Ritzer, George|isbn=978-1-4051-2433-1|hdl-access=free }}</ref> 由于电脑算法与程式早在1956年就已用来测试和验证数学定理，<ref>{{cite book|last=Crevier |first=D. |year=1993 |title=AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence |url=https://archive.org/details/aitumultuoushist00crev |url-access=registration |publisher=Basic Books |location=New York, NY}}</ref>例如四色定理，社会科学家与系统动力学家预期类似的计算取径可以类比地“解决”与“证明”正规化的问题，和社会结构与动力的理论。

===Macrosimulation and microsimulation===

第101行：第101行：

然而，这些微观模拟模型并未允许个体进行互动或适应，其目的也非基本理论研究<ref name="MW">{{cite journal|doi=10.1146/annurev.soc.28.110601.141117|title=From Factors to Actors: Computational Sociology and Agent-Based Modeling |first1=Michael W. |last1=Macy |first2=Robert |last2=Willer |journal=Annual Review of Sociology |volume=28 |pages=143–166 |jstor=3069238|year=2002}}</ref>。

−

===~~元胞自动机与基于主体的建模~~===

+

===[[元胞自动机]]与基于主体的建模===

−

20世纪七十到八十年代，数学家和物理学家尝试建模和分析怎样从简单的单元，比如原子中，产生全局现象，比如复杂材料才低温、磁场、和湍流中的属性。<ref>{{cite book|title=Cellular automata machines: a new environment for modeling |url=https://archive.org/details/cellularautomata00toff |url-access=registration |first1=Tommaso |last1=Toffoli |first2=Norman |last2=Margolus | author2-link = Norman Margolus |year=1987 |publisher=MIT Press |location=Cambridge, MA}}</ref>

+

20世纪七十到八十年代，数学家和物理学家尝试建模和分析怎样从简单的单元，比如原子中，产生全局现象，比如复杂材料才低温、磁场、和[[湍流]]中的属性。<ref>{{cite book|title=Cellular automata machines: a new environment for modeling |url=https://archive.org/details/cellularautomata00toff |url-access=registration |first1=Tommaso |last1=Toffoli |first2=Norman |last2=Margolus | author2-link = Norman Margolus |year=1987 |publisher=MIT Press |location=Cambridge, MA}}</ref>

科学家们使用[[元胞自动机]]（Celluer Automata），设定了一个只由方格组成的系统，每个方格就是一个“元胞（cell）”。每个元胞只能有有限个状态，元胞在各个状态间的转换条件只由紧贴着该元胞的周围元胞状态决定。元胞自动机与人工智能技术和微型计算机的所获得的进步一同为[[混沌理论]]和[[复杂系统]]等研究领域的建立做出重大贡献，同时也重新唤起了人们在理解交叉学科的复杂物理和社会系统的兴趣。众多致力于研究复杂科学的科研组织也是建立于这个时候：[[圣塔菲研究所]]由一群来自[https://www.lanl.gov/ 洛斯阿拉莫斯国家实验室]的物理学家在1984年发起，密歇根大学的[https://lsa.umich.edu/cscs/about-us/history.html BACH小组]也是在八十年代中期成立的。

−

~~这一轮元胞自动机的研究范式催生了使用基于主体建模（Agent~~-based Modeling）的第三次社会模拟浪潮。和宏观模拟类似，这些模型强调了自底向上的设计思想，但采用了四个不同于宏观建模的假设：自主（autonomy）、独立（interdependency）、简单规则（simple rules）、和适应性行为（adaptive behavior）。<ref name="MW"/> 相比于预测的准确度，基于主体的建模更加强调理论的建立。<ref>{{cite journal |title=A simulation of the structure of academic science |journal=Sociological Research Online |volume=2 |issue=2 |pages=1–15 |year=1997 |first=Nigel |last=Gilbert |url=http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |doi=10.5153/sro.85 |access-date=2009-12-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/19980524062306/http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |archive-date=1998-05-24 |url-status=dead }}</ref>

+

这一轮元胞自动机的研究范式催生了使用[[基于主体建模]]（Agent-based Modeling）的第三次社会模拟浪潮。和宏观模拟类似，这些模型强调了自底向上的设计思想，但采用了四个不同于宏观建模的假设：自主（autonomy）、独立（interdependency）、简单规则（simple rules）、和适应性行为（adaptive behavior）。<ref name="MW"/> 相比于预测的准确度，基于主体的建模更加强调理论的建立。<ref>{{cite journal |title=A simulation of the structure of academic science |journal=Sociological Research Online |volume=2 |issue=2 |pages=1–15 |year=1997 |first=Nigel |last=Gilbert |url=http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |doi=10.5153/sro.85 |access-date=2009-12-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/19980524062306/http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |archive-date=1998-05-24 |url-status=dead }}</ref>

在1981年，数学家与政治学家[[罗伯特·阿克塞尔罗德]]与演化生物学家[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%A8%81%E5%BB%89%C2%B7%E5%94%90%E7%B4%8D%C2%B7%E6%BC%A2%E5%BD%8C%E7%88%BE%E9%A0%93 威廉·汉密尔顿]一同在《Science》杂志上发表了一篇名为《合作的进化（The Evolution of Cooperation）》的经典论文，其中使用了基于主体的建模来展示了在囚徒困境的博弈中，当主体们（agents）只遵循简单的、自利的规则时，也可以在互惠的原则上建立稳定的社会合作。<ref name="Cooperation">{{cite journal|title=The Evolution of Cooperation |first1=Robert |last1=Axelrod |first2=William D. |last2=Hamilton |journal=Science |volume=211 |issue=4489 |pages=1390–1396 |doi=10.1126/science.7466396|pmid=7466396 |date=March 27, 1981|bibcode=1981Sci...211.1390A }}</ref>

阿克塞尔罗德和汉密尔顿展示了每个主体只要遵循（1）第一轮时选择合作（2）下一轮重复上一轮对方的做法这两条简单规则，就可以在没有社会权威的情况下建立起合作与惩罚的规范。<ref name="Cooperation"/> 九十年代学者们如William Sims Bainbridge, Kathleen Carley, Michael Macy,和John Skvoretz建立起了广义互惠、偏见、社会影响和组织信息处理等主题的基于主体的模型。在1999年，Nigel Gilbert发表了第一本关于社会模拟的教科书《Simulation for the social scientist》，并创立了与其相关的期刊《Journal of Artificial Societies and Social Simulation》。

第115行：第115行：

和其他社会系统计算模型的发展轨迹不同，社交网络分析（Social Network Analysis）诞生自20世纪七十到八十年代，是图论、统计学和社会结构研究等科研进展所催生出来的分析方法，被许多社会学家，如 James Samuel Coleman, Harrison White, Linton Freeman, J. Clyde Mitchell, Mark Granovetter, Ronald Burt, and Barry Wellman等采用。<ref>{{cite book|title=The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science |first=Linton C. |last=Freeman |publisher=Empirical Press |location=Vancouver, BC |year=2004}}</ref>

−

八十到九十年代计算和通信技术的持续普及呼唤着[[~~网络分析|~~网络科学]]，[[多层次建模]]等可以适用于越来越复杂和大体量数据集的分析技术。最近的计算社会学浪潮并没有使用计算机模拟，而是使用了网络分析和高级统计技术对计算机数据库里的行为数据做分析。电子邮件、即时通信消息、万维网上的超链接、手机使用数据、新闻组内的讨论内容等电子记录让社会学家们得以在多时间点多个层面上直接观察和分析社会行为，避免了访谈、参与观察等传统实证方法（traditional empirical methods）的约束。<ref>{{cite journal|title=Life in the network: the coming age of computational social science|first9=J|last10=Gutmann|first10=M.|last11=Jebara|first11=T.|last12=King|first12=G.|last13=Macy|first13=M.|last14=Roy|first14=D.|last15=Van Alstyne|first15=M.|last9=Fowler|first8=N|last8=Contractor|first7=N|last7=Christakis|first6=D|last6=Brewer|first5=AL|last5=Barabasi|first4=S |journal=Science|last4=Aral |date=February 6, 2009|first3=L |volume=323|pmid=19197046 |issue=5915|last3=Adamic |pages=721–723|pmc=2745217 |doi=10.1126/science.1167742 |first1=David |last1=Lazer |first2=Alex |last2=Pentland |display-authors=8}}</ref>

+

八十到九十年代计算和通信技术的持续普及呼唤着[[网络科学]]，[[多层次建模]]等可以适用于越来越复杂和大体量数据集的分析技术。最近的计算社会学浪潮并没有使用计算机模拟，而是使用了网络分析和高级统计技术对计算机数据库里的行为数据做分析。电子邮件、即时通信消息、万维网上的超链接、手机使用数据、新闻组内的讨论内容等电子记录让社会学家们得以在多时间点多个层面上直接观察和分析社会行为，避免了访谈、参与观察等传统实证方法（traditional empirical methods）的约束。<ref>{{cite journal|title=Life in the network: the coming age of computational social science|first9=J|last10=Gutmann|first10=M.|last11=Jebara|first11=T.|last12=King|first12=G.|last13=Macy|first13=M.|last14=Roy|first14=D.|last15=Van Alstyne|first15=M.|last9=Fowler|first8=N|last8=Contractor|first7=N|last7=Christakis|first6=D|last6=Brewer|first5=AL|last5=Barabasi|first4=S |journal=Science|last4=Aral |date=February 6, 2009|first3=L |volume=323|pmid=19197046 |issue=5915|last3=Adamic |pages=721–723|pmc=2745217 |doi=10.1126/science.1167742 |first1=David |last1=Lazer |first2=Alex |last2=Pentland |display-authors=8}}</ref>

[[机器学习]]算法的持续进步则更进一步允许社会学家和企业发现大规模数据集中隐藏的社会交互和演化的模式。

<ref>{{cite journal|first1=Jaideep |last1=Srivastava |first2=Robert |last2=Cooley |first3=Mukund |last3=Deshpande |first4=Pang-Ning |last4=Tan |journal=Proceedings of the ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining |title=Web usage mining: discovery and applications of usage patterns from Web data|volume=1 |year=2000 |pages=12–23 |doi=10.1145/846183.846188|issue=2}}</ref><ref>{{cite journal|doi=10.1016/S0169-7552(98)00110-X|title=The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine |first1=Sergey |last1=Brin |first2=Lawrence |last2=Page |journal=Computer Networks and ISDN Systems |volume=30 |issue=1–7 |pages=107–117 |date=April 1998|citeseerx=10.1.1.115.5930 }}</ref>

18621066378

311

个编辑