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绪论 争论中的大数据、机器学习与未来政治1

上篇 数据主义15

第一章 数据军团：权力政治的算法角逐15

第一节 复杂社会的演进：决策的相互扰动16

第二节 同意的社会计算：传统民调的罪与罚24

第三节 数据较量：美国大选幕后的算法操盘手41

第二章 高频统计：选举中的政治预测49

第一节 贝叶斯定理：纳特·西尔弗和他的538网站50

第二节 预测偏差：538网站的数据陷阱57

第三节 另类统计：最高频争议即为最大影响力64

第三章 数据外交：一场即将到来的外交革命68

第一节 从数字外交到数据外交：数据力量的崛起69

第二节 从技术变革到当前争议：外交决策的数据冲击72

第三节 从理论假说到案例实践：数据驱动的外交创新75

第四节 未来前景与关键障碍：数据外交的拓展空间85

下篇 数据原理93

第四章 文本分析：情感与意图的自动识别93

第一节 分词原理：非结构化数据的结构化处理94

第二节 情感分析：挖掘文本叙述中的情绪波动110

第三节 主题模型：探索政治文本的隐含语义结构119

第五章 社会网络：圈子里的政治文化129

第一节 社会网络：以关系为中心的政治度量130

第二节 强联系与弱联系：政治系统中的信息传递135

第三节 中心性分析：发掘政治网络中的关键节点141

第六章 机器学习：暴力冲突的社会感知152

第一节 谢林模型：从计算机模拟到机器学习154

第二节 学习原理：从有监督学习到无监督学习161

第三节 神经网络：仿生人脑与社会情景的模式识别166

第四节 预警未来：冲突预测的当前障碍176

参考文献180

常用数据网站198

后记202