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Opportunities and Challenges for Computational Social Science Methods - Couverture souple

 
9781799885542: Opportunities and Challenges for Computational Social Science Methods

Synopsis

We are living in a digital era in which most of our daily activities take place online. This has created a big data phenomenon that has been subject to scientific research with increasingly available tools and processing power. As a result, a growing number of social science scholars are using computational methods for analyzing social behavior. To further the area, these evolving methods must be made known to sociological research scholars. Opportunities and Challenges for Computational Social Science Methods focuses on the implementation of social science methods and the opportunities and challenges of these methods. This book sheds light on the infrastructure that should be built to gain required skillsets, the tools used in computational social sciences, and the methods developed and applied into computational social sciences. Covering topics like computational communication, ecological cognition, and natural language processing, this book is an essential resource for researchers, data scientists, scholars, students, professors, sociologists, and academicians.

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À propos de l?auteur

Enes Abanoz is an assistant professor in the School for Communication at Ondokuz Mayıs University, Turkey, where he has been a faculty member since 2018. He had worked as an assistant professor at Woosong University, South Korea, in the 2018-2019 academic year. Enes Abanoz completed his Ph.D. at Marmara University and his undergraduate studies at Istanbul Commerce University. During his Ph.D. education, he was a visiting researcher in Digital Media, Networks & Political Communication (DiMeNet) at the University of Pennsylvania and Social Media & Political Participation (SMaPP) at New York University. His research interests lie in the area of Graph Theory, Computational Communication, and Social Media, ranging from theory to implementations.

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9781799885535: Opportunities and Challenges for Computational Social Science Methods

Edition présentée

ISBN 10 :  1799885534 ISBN 13 :  9781799885535
Editeur : Business Science Reference, 2022
Couverture rigide

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Abanoz, Enes (EDT)
ISBN 10 : 1799885542 ISBN 13 : 9781799885542
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Abanoz, Enes (EDT)
ISBN 10 : 1799885542 ISBN 13 : 9781799885542
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Abanoz, Enes (EDT)
ISBN 10 : 1799885542 ISBN 13 : 9781799885542
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Edité par IGI Global, 2022
ISBN 10 : 1799885542 ISBN 13 : 9781799885542
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Focuses on the implementation of social science methods and the opportunities and challenges of these methods. The book sheds light on the infrastructure that should be built to gain required skillsets, the tools used in computational social sciences, and t. N° de réf. du vendeur 847489887

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Enes Abanoz
ISBN 10 : 1799885542 ISBN 13 : 9781799885542
Neuf Taschenbuch
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne

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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - We are living in a digital era in which most of our daily activities take place online. This has created a big data phenomenon that has been subject to scientific research with increasingly available tools and processing power. As a result, a growing number of social science scholars are using computational methods for analyzing social behavior. To further the area, these evolving methods must be made known to sociological research scholars. Opportunities and Challenges for Computational Social Science Methods focuses on the implementation of social science methods and the opportunities and challenges of these methods. This book sheds light on the infrastructure that should be built to gain required skillsets, the tools used in computational social sciences, and the methods developed and applied into computational social sciences. Covering topics like computational communication, ecological cognition, and natural language processing, this book is an essential resource for researchers, data scientists, scholars, students, professors, sociologists, and academicians. N° de réf. du vendeur 9781799885542

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