Machine Learning in Social Science (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Springer Verlag, Singapore, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde el 12 de octubre de 2005
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Hardcover. 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 IIIV), 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 VVI), it shows how unsupervised machine learning can map the structure of large-scale cultural textssuch as online novels and film databasesmaking complex cultural patterns visible across time and space. In the culture modeling section (Parts VVI), it shows how unsupervised machine learning can map the structure of large-scale cultural textssuch as online novels and film databasesmaking complex cultural patterns visible across time and space. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9789819564644
- Título
- Machine Learning in Social Science (Hardcover)
- Autor
- Yunsong Chen
- Editorial
- Springer Verlag, Singapore
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9819564646
- ISBN 13
- 9789819564644
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.
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Acerca del autor
Yunsong Chen is Changjiang Distinguished Professor of sociology at the Department of Sociology, Nanjing University. He earned a D.Phil. in sociology from University of Oxford, Nuffield College.
Zhuo Chen is Postdoctoral Research Fellow in sociology at the Department of Sociology, Nanjing University. She earned a Ph.D. in sociology from Nanjing University.
Wen Ma is Research Associate at the School of Journalism and Communication, Nanjing University. She earned a Ph.D. in sociology from Nanjing University.
Guodong Ju is Postdoctoral Research Fellow in social attitudes at the China Institute, University of Alberta. He earned a Ph.D. from London School of Economics and Political Science (LSE).
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