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社會科學因果推論如何入門?AI如何助力學術寫作?丨社會研究方法論壇DAY3

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第九屆社會研究方法論壇

圓滿落幕!

本篇文章,你將看到活動第三天的:活動總結、嘉賓演講要點歸納、圖書推薦、現(xiàn)場圖片、人文分社重點好書、以及會議信息(錯過會議沒關系,直播回放仍可持續(xù)3個月~)

第一日直達:

第二日直達:

day 3

7月31日,為期三天的第九屆社會研究方法論壇圓滿落幕。

7月31日上午,復旦大學社會發(fā)展與公共政策學院教授、博士生導師胡安寧帶來題為《社會科學因果推論入門》的主題講座,胡安寧詳細介紹了因果推斷的多種方法,包括傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法和現(xiàn)代的機器學習方法,強調(diào)了因果推斷在社會科學研究中的關鍵作用,指出了各種方法的適用場景與優(yōu)缺點。

胡安寧老師授課現(xiàn)場

下午,南京財經(jīng)大學公共管理學院副教授、行政管理系副主任、碩士生導師曾迪洋帶來題為《賦能與提升:學術寫作的 AI智慧實踐指南》的講座。曾迪洋老師以自身在學術寫作和科研工作中AI工具的使用經(jīng)驗,剖析了AI工具賦能學術寫作的定位與底層邏輯。曾老師提到,要學會用學術思維駕馭AI工具,才能處理好AI使用時的各類問題。

曾迪洋老師授課現(xiàn)場

講座結束后,2024年第九屆社會研究方法論壇舉行閉幕式。中國人民大學出版社人文分社社長楊宗元致閉幕辭。在致辭中,楊宗元介紹了中國人民大學出版社人文分社學術著作和教材產(chǎn)品的建設成果,她指出,近日多種圖書獲得了“教育部第九屆高校科研優(yōu)秀成果獎”,再度彰顯了出版社在人文社會科學出版領域的重要地位。

楊宗元致閉幕辭

本次研討會評選出優(yōu)秀組織獎3名、優(yōu)秀學員獎5名,楊宗元為獲獎組織代表頒發(fā)榮譽贈書,曾迪洋老師為優(yōu)秀學員頒獎。優(yōu)秀學員代表、濟南大學教師邢冰分享參會心得。

優(yōu)秀組織獎:

貴州民族大學傳媒學院

云南民族大學文學與傳媒學院

河北大學新聞傳播學院

優(yōu)秀學員獎:

貴州民族大學 韓洪雷

濟南大學 邢冰

西安交通大學 馮東

四川師范大學 羅瑩

貴州師范大學 張弘

優(yōu)秀組織獎

優(yōu)秀學員獎

濟南大學邢冰老師分享學習心得

干貨整理

胡安寧

社會科學因果推論入門

如何確定因果效應

1. 兩種混淆因素:

·在因果推斷中,混淆因素是指那些既與處理變量相關,又與結果變量相關的第三變量?;煜蛩氐拇嬖跁蓴_我們對因果關系的準確估計。因此,識別和控制混淆因素是進行有效因果推斷的關鍵步驟。

·混淆因素通??梢苑譃閮煞N類型:已知混淆因素和未知混淆因素。

2. 反事實狀態(tài):

反事實狀態(tài)是因果推斷中的核心概念之一,它涉及對個體在未接受處理情況下表現(xiàn)的預測。理解和測量反事實狀態(tài)對于準確估計因果效應至關重要,因為它提供了與實際處理結果進行比較的基準。

3. 因果推斷的前提假設:

·單位處理變量值穩(wěn)定假設 (SUTVA):假設處理和控制組間沒有相互影響,且處理效果一致。

·一致性假設 (Consistency):假設同一處理在不同個體上產(chǎn)生一致效果。

·可忽略性假設 (Ignorability):假設處理組和控制組之間的差異可以忽略,即隨機分配處理。

·正值假設 (Positivity):假設每個個體都有被分配到處理組或控制組的可能性。

確定因果關系的方法

1. 隨機試驗

·隨機試驗的原理:通過隨機分配個體到處理組和控制組,以消除混淆因素的影響,確保因果關系的準確估計。

·聯(lián)合分析 (Conjoint Analysis):通過評估多種因素的組合效應,幫助理解復雜決策過程中的因果關系。

2. 工具變量(慎用該方法)

定義和應用:工具變量是一種外生變量,能夠幫助解決內(nèi)生性問題。通過工具變量可以識別出因果關系。

3. 回歸斷點設計 (RDD)

·原理介紹:RDD利用一個明確的斷點來區(qū)分處理組和控制組,通過比較斷點兩側個體的差異來估計處理效果。

·應用場景:RDD適用于政策評估、教育研究等領域。

4. 合成控制法

概念和步驟:通過構建一個虛擬的控制組,模擬處理組在未接受處理時的表現(xiàn),從而估計處理效果。

5. 匹配法

·匹配法的原理:通過匹配相似的個體來減少混淆因素的影響,從而更準確地估計處理效果。

·精確匹配和非精確匹配:根據(jù)變量的精確值或范圍進行匹配,確保處理組和控制組的可比性。

·距離測量:利用馬哈拉諾比斯距離、傾向值距離等方法衡量個體間的相似性,提高匹配精度。

·匹配算法:包括最近鄰匹配、貪婪匹配、最優(yōu)匹配和全匹配等,針對不同研究需求選擇合適的匹配算法。

·匹配質(zhì)量衡量:通過平衡性檢查、描述性統(tǒng)計量對比和標準化均值差異等方法,評估匹配效果,確保匹配結果的可靠性。

6. 機器學習方法

·因果樹和因果森林 (Causal Tree and Causal Forest):基于樹模型的因果推斷方法,通過構建因果樹和因果森林,處理高維數(shù)據(jù)和復雜模型。

·反事實回歸網(wǎng)絡 (CounterFactual Regression Network):是一類深度學習模型,用于在因果推斷中估計處理效應。這類模型特別適用于高維和復雜數(shù)據(jù)集,能夠在傳統(tǒng)因果推斷方法難以奏效的情況下提供有效的解決方案。

曾迪洋

賦能與提升:

學術寫作的AI智慧實踐指南

AI工具能為學術寫作做什么?

AI工具的優(yōu)勢:海量知識大腦、信息串聯(lián)、邏輯整合與推理

AI工具賦能學術寫作的底層邏輯

反思:

Al是什么?能為學術研究做什么?我們和AI的關系是什么?

對反思的回應:

角色定位:學術助手——彌補短板、提高效率、錦上添花

實質(zhì):用學術思維駕馭Al思維,讓Al思維學會學術思維

前提:內(nèi)化學術寫作的底層邏輯與思維,才能將其賦予AI

AI工具賦能研究選題

選題的兩種典型模式

(1)理論驅(qū)動型選題

從理論的驗證、修正、拓展、甚至是顛覆出發(fā),形成研究問題。

(2)現(xiàn)實驅(qū)動型選題

從現(xiàn)實或?qū)嵺`經(jīng)驗出發(fā)(政策、時事、學術現(xiàn)實問題),形成學術論文的研究問題。

AI工具賦能引言寫作

經(jīng)驗現(xiàn)象引言法

理論缺陷引言法

困惑-張力引言法

AI工具賦能文獻綜述寫作

AI工具賦能文獻綜述寫作五步法

第一步:告訴AI你的核心研究問題,然后確定論述框架。

第二步:基于已確定的框架進行文獻梳理。

第三步:對文獻梳理進行優(yōu)化——投喂文獻材料

第四步:對文獻進行評論,找出research gap

第五步:對文獻的綜、述、評進行整合

AI工具賦能學術論文的主體論證

第一步:讓AI工具明確編碼的方法和規(guī)則

第二步:通過對編碼規(guī)則的明確來進行資料編碼與分析

AI工具賦能研究結論寫作

研究結論寫作三要素

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本書是專為社會科學領域的青年研究者量身打造的工具書,旨在幫助讀者學習和掌握社會科學研究設計這一關鍵技能。本書沿著基礎理論—設計方法—實例解析的邏輯,詳細講解了社會科學常用研究方式中的研究設計問題、突出特點和應用范圍等內(nèi)容,并通過研究設計實例解析,幫助讀者了解社科研究設計的方法,掌握設計的策略和技巧。

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掃碼試讀

現(xiàn)場圖片來了~~

刷屏三日、循環(huán)播放的圖書滾動視頻

“怎么說呢”

結業(yè)證書??

“被你抓到了!”

留在記憶中

人文分社重點好書

會議議程

錯過會議:

仍可觀看直播回放

文字 | 李欣蔓 杜婷

圖片 | 馬俊 李興應

注:以上內(nèi)容為嘉賓演講中的部分內(nèi)容,由會議志愿者共同整理。

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