Machine Learning in Social Science

Langue : anglais

Edité par Springer Verlag, Singapore, SG, 2026

9819564646 / 9789819564644

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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.

Titre
Machine Learning in Social Science
Auteur
Yunsong Chen, Zhuo Chen, Wen Ma, Guodong Ju
Éditeur
Springer Verlag, Singapore, SG
Année de publication
2026
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
9819564646
ISBN à 13 chiffres
9789819564644

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