社会科学面临的大数据挑战：从社会与舆论到复制
社会与信息网络
2016-07-19 v1
摘要
处理社会领域的大数据为品牌和网络平台带来了预测性关联。在本文所梳理的“社会”与“舆论”谱系之外，出现了“痕迹”，社会科学必须将其理论化为“复制”，才能从实体广泛可追溯性的不确定状态中获益。作为一种集体现象，高频复制在数字网络出现之前就已存在，但现在它们留下了可计算的痕迹。当前正在兴起的第三代社会科学必须把握数字网络所创造的数据世界的特殊性质，而不能将其简化为“社会”科学或“舆论”科学的范畴。近期关于Twitter和其他数字语料库的研究实例表明，尽管关于传播、病毒式传播和模因学的洞见可能有助于构建新的理论框架，但对结构效应或市场式权衡的探寻仍占主导地位。
引用
@article{arxiv.1607.05034,
title = {Big data challenges for the social sciences: from society and opinion to replications},
author = {Dominique Boullier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.05034},
year = {2016}
}
备注
40 pages