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活動(dòng)提要

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)在社會(huì)科學(xué)研究中的運(yùn)用變得越發(fā)常見。這一趨勢(shì)，一方面歸功于大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)在最近十幾年的突飛猛進(jìn)，另一方面則歸功于越來越多的社會(huì)現(xiàn)象及人類行為通過電子化的手段保存了下來（如社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、手機(jī)遷移數(shù)據(jù)、政府公文數(shù)據(jù)等等）。

值得注意的是，這些紛繁復(fù)雜的社會(huì)現(xiàn)象和人類行為，相當(dāng)大比例是以文字為載體的。從分析新冠疫情對(duì)公民情緒的影響，到識(shí)別社交媒體上的意識(shí)形態(tài)分野，再到理解政治家演講中的關(guān)鍵議題，這些有趣的任務(wù)都可以通過大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的量化文本分析技術(shù)去實(shí)現(xiàn)。

本次活動(dòng)就以量化文本分析技術(shù)為例，探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在社會(huì)科學(xué)研究的運(yùn)用。

主講嘉賓介紹

肖詩陽

肖詩陽，雪城大學(xué)馬克斯維爾公民與公共事務(wù)學(xué)院(Maxwell School of Citizenship and Public Affairs)社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目(Social Science Program)博士五年級(jí)學(xué)生，清華大學(xué)公共管理碩士，北京大學(xué)哲學(xué)學(xué)士和經(jīng)濟(jì)學(xué)雙學(xué)士。

研究方向：產(chǎn)業(yè)政策、高等教育、公共政策過程，以及大數(shù)據(jù)研究方法。

其部分研究已經(jīng)發(fā)表于Journal of Public Administration Research and Theory等高水平國際期刊上。

課程安排

第一天（11月13日）早9:30-11:30

1.大數(shù)據(jù)在社會(huì)科學(xué)研究中的基本使用框架及范例

2.文本預(yù)處理及中文分詞工具Jieba的使用方法

3.詞頻統(tǒng)計(jì)與字典法（Dictionary Method）

4.詞袋模型（Bag-of-Words）及其變式（N-gram, TF-IDF）

5.基于詞袋模型的文本分類任務(wù)（Classification）

第二天（11月14日）早9:30-11:30

1.詞向量模型（Word Embedding）的邏輯

2.基于詞向量模型的相似度（Similarity）計(jì)算

3.主題模型（Topic Model）：LDA與STM

4.運(yùn)用主題模型考察政策文本對(duì)各類議題的關(guān)注度

備注：講座分享內(nèi)容主要基于Python語言，主題模型部分會(huì)涉及R語言的使用。

報(bào)名方式

本次講座將通過騰訊會(huì)議形式進(jìn)行，請(qǐng)同學(xué)們點(diǎn)擊文末閱讀原文或者掃描下方二維碼填寫問卷，完成問卷后掃碼添加講座微信群獲取相關(guān)信息。

供稿丨研工組