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Machine Learning in Social Science
Yunsong Chen, Zhuo Chen, Wen Ma, Guodong Ju (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This open access book explores how machine learning can enhance both quantitative and qualitative research in sociology. By developing algorithms tailored to specific data, machine learning enables social scientists to uncover patterns, generate new theories, calibrate indicators, and strengthen causal inference. The book offers an accessible introduction to the principles and applications of… supervised and unsupervised learning (Part I), followed by empirical case studies across key areas of sociological research. In the social prediction section (Parts II–IV), it illustrates how supervised learning can 1) impute missing indicators, 2) derive theories directly from data, and 3) improve causal inference through counterfactual construction. In the culture modeling section (Parts V–VI), it shows how unsupervised machine learning can map the structure of large-scale cultural texts—such as online novels and film databases—making complex cultural patterns visible across time and space. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
13.03.2026
Sprache
Englisch
EAN
9789819564644
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Yunsong Chen, Zhuo Chen, Wen Ma, Guodong Ju
Seitenanzahl
365
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Applications and Advances
Schlagwörter
Open Access, Computational sociology, digital humanities, topic modeling, causal inference using machine learning, text mining, social prediction, sentiment analysis
Thema-Inhalt
UXJ - Computer-Anwendungen in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften
UXA - Computer-Anwendungen in Kunst und Geisteswissenschaften
UYQ - Künstliche Intelligenz
JHB - Soziologie
JBCC - Kulturwissenschaften
Höhe
210 mm
Breite
14.8 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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