编者按
北京大学全球风险政治分析实验室设“全球风险量斗士”（Global Risk Quantifighters）自主学习机制。第一阶段学习主要以培养数据思维、理解数据分析原理和掌握基本方法技能为主。通过初步探索和经验总结后，我们发现这一打基础的阶段不能完全采取小组自学的方式，因此提供了一门系统化课程《社会科学数据思维和分析方法》，采取教师集中讲授、助教课下辅导、小组自主学习、小型数据项目任务驱动和实验室学生研究员提供项目指导相结合的方式。2023-2024春季学期共16名Quantifighters参加和完成了课程（即第一节阶段的学习），团队合作完成8份高质量的研究项目，以海报形式进行呈现。在刚进入课程学习时，这些Quantifighters大多从未接触过数据分析或研究项目，但通过积极利用多样性学习资源、深入集中探索研究问题和组内及组间交流协作，取得了超出预期的进步，期末海报以易见的形式反映了Quantifighers的付出和收获。
海报简介
题目：Determinants of National Positions on Global Climate Agreements: Industry Position, GDP Capita, and Climate Risk
作者：
李佳怡，北京大学国际关系学院
张涵一，北京大学历史系
课程海报
本课程适用于社会科学领域的本科生以及对社会科学量化分析感兴趣的其他专业本科学生。课程着重于教授和训练学生掌握理解和运用数据的科学原理和基本技能,从而能够对现实现象和相关问题进行基于证据的批判性分析和理解。课程主要由三大部分组成：1）通过理解数据培养社会科学思维；2）通过分析数据掌握如何系统描述真实世界并从中推论出具有一定普遍性和相对稳定性的关系；3）通过学习编程基础知识进行数据思维和分析方法的实操训练。这三个部分在课程中相互交织,相辅相成。课程的目标是为学生提供坚实的基础,让他们能够在其学习和未来工作中累积性地掌握和提高数据分析能力，也能够更为有效和批判性地接受来自新闻媒体、政策报告和学术研究中的信息,对其中的实证证据以及在此基础上提出的论点进行独立判断,具备在信息时代去伪存真、去粗取精的必要能力。学生在课程中将结合政治学、国际关系和其他社会科学中的真实数据和实际问题来进行数据思维、分析方法和编程能力的学习和训练。课程授课工作语言为中文，学生作业和海报可根据编程软件和文本编辑器的语言选择偏好使用中文或英文。
编辑：邵志成
审校：庞珣
