SMP 2017 计算社会科学论坛


论坛概况

论坛时间:2017年9月17日下午 14:00-16:00

论坛简介:大数据时代的到来,既向传统的社会科学分野及其方法论范式提出了挑战,又为全新的学科发展及其方法论范式的突破准备了基础条件;“计算社会科学”(computational social science)应运而生,形象地概括了社会科学在大数据时代所呈现出的新发展、新动态和新前景。计算社会科学旨在探讨如何立基于海量数据和大数据方法的发展,以研究人类社会的结构、行为和关系,社会运行的属性和规律等涉及社会科学基本范畴的问题,对于构建有中国特色的社会科学具有极其重要的意义。计算社会科学立足于“第四范式”,强调在科学研究和技术应用方面,要更多地利用数据,要在科研领域发展并推广数据采集、数据存储、机器学习、数据可视化等方面的技术,促进数据和科研成果的分享和更加广泛的使用,推动定性研究和定量研究的融合。本论坛将集中展示多位计算社会科学领域的专家,利用社交媒体数据、政务数据和行政记录数据等多元数据集,探析大数据在社会学、政治学、经济学和公共管理等领域的应用。内容包括:网络媒体大数据中的用户建模研究;基于网络问政平台开展公众网络反腐败参与的大数据研究;基于广州政务论坛探讨地方政府在线回应现状及影响因素;基于行政数据开展老年人共病对北京市城镇职工医疗保险支出的影响的卫生大数据研究。

论坛主席:孟天广 副教授(清华大学)

主席简介:清华大学社会科学学院政治学系副教授,苏世民书院兼职教授,仲英青年学者。北京大学政治学学士、政治学博士。兼任清华大学数据治理研究中心主任、北京大学中国社会调查中心兼职研究员。研究领域包括中国政府与政治、大数据与网络治理、计算社会科学等,近期致力于在社会科学领域开展大数据和实验研究的方法创新和实践应用。他在国内外知名学术期刊Comparative Political Studies、Global Environmental Change、Social Science Research、International Journal of Public Opinion Research、《政治学研究》等发表过30多篇中英文论文。


论坛嘉宾

太原理工大学  王莉  教授


报告主题:网络媒体大数据中的用户建模研究
报告摘要:人是技术进步的驱动者、使用者和终极服务目标,了解用户是政府管理与决策、商业服务、教育培训等各领域的重要内容。用户建模就是对用户的人口特征、兴趣偏好、关系结构、行为模式等不同维度属性进行标签化,网络媒体大数据为用户建模提供了新的契机和挑战。本报告将针对网络媒体大数据环境中多源异构数据汇合带给用户建模的新契机、新挑战以及相关研究工作、解决策略进行汇报和讨论。
嘉宾简介:教授,博导,中国计算机学会高级会员,中国计算机学会大数据专家委委员,中国计算机学会人工智能与模式识别专家委委员,中国计算机学会协同计算专委委员,人工智能学会服务智能专委委员,通信学会云计算专家组成员。先后在美国德克萨斯大学达拉斯分校、中国科学院计算技术研究所进行访学交流 。主要研究领域为网络媒体大数据计算与分析、知识图谱、数据挖掘等。承担和参与973、863、国家重点基金、国家基金、博士后基金、山西省科学基金、省留学基金、省国际合作、科技基础条件平台等国家省部级项目20余项,在Expert system and applications,Chin. Phys. B , Journal of Combinatorial Optimization ,《计算机学报》《计算机研究与发展》等国内外期刊和重要学术会议上发表学术论文60余篇,被SCI、EI收录30余篇,在科学出版社和电子工业出版社出版专著2部。主持承办了2015年全国协同计算学术会议,2014、2016年国际MoI workshop,担任了2014、2015、2016、2017年CCF大数据学术会议的出版主席,2016年全国大数据创新创业竞赛评委,2016年大数据技术会议“推荐系统”论坛合作主席,2014年全国数据库会议宣传主席,是CCDM、DASFFA2016、MSN、CoSnet、COCOON、大数据、全国人工智能、数据挖掘等多个国际国内会议程序委员。


中山大学  郑跃平  研究员


报告主题:地方政府在线回应现状及影响因素探究:基于广州市政务讨论板的大数据分析
报告摘要:随着信息技术与互联网的快速发展,网络参与逐渐兴起,地方政府越来越多地采用政务讨论板来鼓励公民参与并提升政民互动水平。然而数据表明,地方政府在回应公民网络参与方面的表现不佳,阻碍了政府与公民之间的良性互动。现有文献试图从技术、预算、人力资源等政府能力视角来解释地方政府在线回应不足,但公民参与对政府在线回应的影响并未充分讨论。为此,本研究选取广州市政务讨论板作为研究对象。使用Python对2.7万条市民咨询投诉数据进行分析,并将文本转化为相关变量通过回归模型来检验公民网络参与对政府在线回应的影响。研究结果表明,公民参与会显著影响地方政府的在线回应,参与主题及形式的差异会带来政府在线回应的不同。
嘉宾简介:郑跃平,美国罗格斯大学博士,中山大学政治与公共事务管理学院讲师,中山大学中国公共管理研究中心研究员,研究领域包括数字治理、大数据与公共治理、移动政务、智慧城市等。在Government Information Quarterly, Administration & Society, International Review of Administrative Science, Public Performance & Management Review等刊物上发表多篇论文。


北京大学  陈鹤  博士


报告主题:老年人共病及其对北京市城镇职工医疗保险支出的影响:一项公共卫生大数据研究
报告摘要:共病(即患有至少两种慢性病)是老年患者中的普遍问题,越来也受到各国医疗政策制定者的重视。但是,关于中国老年人共病的研究比较稀少。以北京市城镇职工医疗保险在2015年具有支付记录的参保人为总体,本研究采取系统抽样抽取2%的参保人,即按照年龄对受访人排序后,每50人抽取1个样本。针对被选择的参保人,提取所有的医保支付记录。进一步,再从中选取年龄为60岁及以上的参保人的医保记录进行分析。共得到193.64万支付记录。基于共病测量的方法论综述以及全球疾病负担2013结果,选取对老年人疾病负担重要的33种疾病,包括肿瘤、脑血管病、缺血性心脏病、糖尿病、抑郁等。基于此,本研究计算了共病在北京市城职保老年参保患者中的现患率、分布情况以及对医保支出的影响。
嘉宾简介:陈鹤,北京大学人口学博士。自2013年,在北京大学公共卫生学院工作,目前在全球卫生学系担任讲师。研究方向主要为老龄化与健康、全球卫生治理。她不仅关注中国,也进行国际比较研究。例如,亚太地区的长期照护筹资制度比较研究、金砖国家的健康预期寿命。目前,她已经在国内外同行评审杂志发表论文20余篇。例如,Accident Analysis & Prevention, Journal of Aging and Health, Health & Place,《人口学刊》,《人口与发展》。目前开设或参与的课程包括《全球老龄化问题与治理》、《全球卫生治理》、《社会医学》。目前,承担国家自科基金1项,担任联合国人口基金咨询专家等。