社会科学因果推论如何入门?AI如何助力学术写作?丨社会研究方法论坛DAY3

文化   2024-08-01 10:26   贵州  


第九届社会研究方法论坛
圆满落幕!

本篇文章,你将看到活动第三天的:活动总结、嘉宾演讲要点归纳、图书推荐、现场图片、人文分社重点好书、以及会议信息(错过会议没关系,直播回放仍可持续3个月~)

第一日直达:

定性和定量方法如何选择?数字时代如何做田野?丨社会研究方法论坛DAY1

第二日直达:

如何设计优秀的定量研究?如何撰写面向知识生产的学术论文?丨社会研究方法论坛DAY2


day 3


7月31日,为期三天的第九届社会研究方法论坛圆满落幕。

7月31日上午,复旦大学社会发展与公共政策学院教授、博士生导师胡安宁带来题为《社会科学因果推论入门》的主题讲座,胡安宁详细介绍了因果推断的多种方法,包括传统的统计方法和现代的机器学习方法,强调了因果推断在社会科学研究中的关键作用,指出了各种方法的适用场景与优缺点。


胡安宁老师授课现场

下午,南京财经大学公共管理学院副教授、行政管理系副主任、硕士生导师曾迪洋带来题为《赋能与提升:学术写作的 AI智慧实践指南》的讲座。曾迪洋老师以自身在学术写作和科研工作中AI工具的使用经验,剖析了AI工具赋能学术写作的定位与底层逻辑。曾老师提到,要学会用学术思维驾驭AI工具,才能处理好AI使用时的各类问题。 


曾迪洋老师授课现场

讲座结束后,2024年第九届社会研究方法论坛举行闭幕式。中国人民大学出版社人文分社社长杨宗元致闭幕辞。在致辞中,杨宗元介绍了中国人民大学出版社人文分社学术著作和教材产品建设成果,她指出,近日多种图书获得了“教育部第九届高校科研优秀成果奖”,再度彰显了版社在人文社会科学出版领域的重要地位。

杨宗元致闭幕辞


本次研讨会评选出优秀组织奖3名、优秀学员奖5名杨宗元为获奖组织代表颁发荣誉赠书,曾迪洋老师为优秀学员颁奖。优秀学员代表、济南大学教师邢冰分享参会心得。

优秀组织奖:

贵州民族大学传媒学院

云南民族大学文学与传媒学院

河北大学新闻传播学院


优秀学员奖:
贵州民族大学 韩洪雷
济南大学 邢冰
西安交通大学 冯东
四川师范大学 罗莹
贵州师范大学 张弘


优秀组织奖


优秀学员奖


济南大学邢冰老师分享学习心得




干货整理


胡安宁





社会科学因果推论入门

如何确定因果效应


1. 两种混淆因素:


·在因果推断中,混淆因素是指那些既与处理变量相关,又与结果变量相关的第三变量。混淆因素的存在会干扰我们对因果关系的准确估计。因此,识别和控制混淆因素是进行有效因果推断的关键步骤。


·混淆因素通常可以分为两种类型:已知混淆因素和未知混淆因素。



2. 反事实状态:


反事实状态是因果推断中的核心概念之一,它涉及对个体在未接受处理情况下表现的预测。理解和测量反事实状态对于准确估计因果效应至关重要,因为它提供了与实际处理结果进行比较的基准。


3. 因果推断的前提假设:


·单位处理变量值稳定假设 (SUTVA):假设处理和控制组间没有相互影响,且处理效果一致。


·一致性假设 (Consistency):假设同一处理在不同个体上产生一致效果。


·可忽略性假设 (Ignorability):假设处理组和控制组之间的差异可以忽略,即随机分配处理。


·正值假设 (Positivity):假设每个个体都有被分配到处理组或控制组的可能性。


确定因果关系的方法


1. 随机试验


·随机试验的原理:通过随机分配个体到处理组和控制组,以消除混淆因素的影响,确保因果关系的准确估计。


·联合分析 (Conjoint Analysis):通过评估多种因素的组合效应,帮助理解复杂决策过程中的因果关系。


2. 工具变量(慎用该方法)


定义和应用:工具变量是一种外生变量,能够帮助解决内生性问题。通过工具变量可以识别出因果关系。


3. 回归断点设计 (RDD)


·原理介绍:RDD利用一个明确的断点来区分处理组和控制组,通过比较断点两侧个体的差异来估计处理效果。


·应用场景:RDD适用于政策评估、教育研究等领域。


4.  合成控制法


概念和步骤:通过构建一个虚拟的控制组,模拟处理组在未接受处理时的表现,从而估计处理效果。


5. 匹配法


·匹配法的原理:通过匹配相似的个体来减少混淆因素的影响,从而更准确地估计处理效果。


·精确匹配和非精确匹配:根据变量的精确值或范围进行匹配,确保处理组和控制组的可比性。


·距离测量:利用马哈拉诺比斯距离、倾向值距离等方法衡量个体间的相似性,提高匹配精度。


·匹配算法:包括最近邻匹配、贪婪匹配、最优匹配和全匹配等,针对不同研究需求选择合适的匹配算法。


·匹配质量衡量:通过平衡性检查、描述性统计量对比和标准化均值差异等方法,评估匹配效果,确保匹配结果的可靠性。


6. 机器学习方法


·因果树和因果森林 (Causal Tree and Causal Forest):基于树模型的因果推断方法,通过构建因果树和因果森林,处理高维数据和复杂模型。


·反事实回归网络 (CounterFactual Regression Network):是一类深度学习模型,用于在因果推断中估计处理效应。这类模型特别适用于高维和复杂数据集,能够在传统因果推断方法难以奏效的情况下提供有效的解决方案。



曾迪洋





赋能与提升:
学术写作的AI智慧实践指南

AI工具能为学术写作做什么?


AI工具的优势:海量知识大脑、信息串联、逻辑整合与推理    


AI工具赋能学术写作的底层逻辑


反思:

Al是什么?能为学术研究做什么?我们和AI的关系是什么?


对反思的回应:

角色定位:学术助手——弥补短板、提高效率、锦上添花

实质:用学术思维驾驭Al思维,让Al思维学会学术思维

前提:内化学术写作的底层逻辑与思维,才能将其赋予AI


AI工具赋能研究选题


选题的两种典型模式


(1)理论驱动型选题

从理论的验证、修正、拓展、甚至是颠覆出发,形成研究问题。

(2)现实驱动型选题

从现实或实践经验出发(政策、时事、学术现实问题),形成学术论文的研究问题。


AI工具赋能引言写作


经验现象引言法    


         

 

理论缺陷引言法


         

 

困惑-张力引言法



AI工具赋能文献综述写作


AI工具赋能文献综述写作五步法

第一步:告诉AI你的核心研究问题,然后确定论述框架。

第二步:基于已确定的框架进行文献梳理。

第三步:对文献梳理进行优化——投喂文献材料

第四步:对文献进行评论,找出research gap

第五步:对文献的综、述、评进行整合


AI工具赋能学术论文的主体论证


第一步:让AI工具明确编码的方法和规则

第二步:通过对编码规则的明确来进行资料编码与分析


AI工具赋能研究结论写作


研究结论写作三要素    




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人文分社重点好书


会议议程


错过会议:

仍可观看直播回放


文字 | 李欣蔓 杜婷

图片 | 马俊 李兴应


注:以上内容为嘉宾演讲中的部分内容,由会议志愿者共同整理。

请读者朋友们尊重知识产权,引用或使用时,注明原作者。

中国人民大学出版社人文书托邦
【中国人民大学出版社人文分社,新闻、社会、中文、历史、哲学类图书出版】 每天,若有空,我来为你读一首诗、写一篇文字、推荐一本书。 我们相信:“仅凭记录和虚构,仅凭唯一的书,我们仍可怀着向往,向往:固若金汤的城邦,倍感温暖的家国”。
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