Advances in Political Psychology

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出版者:Lightning Source Inc
作者:Hermann, Margaret 编
出品人:
页数:192
译者:
出版时间:2004-11
价格:$ 157.01
装帧:HRD
isbn号码:9780080439891
丛书系列:
图书标签:
  • 社会
  • 政治学
  • 政治心理学
  • 政治行为
  • 政治态度
  • 决策制定
  • 认知心理学
  • 社会心理学
  • 情绪与政治
  • 群体动力学
  • 公共舆论
  • 政治传播
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具体描述

In volume 1 of the series, the focus is on political psychology as a perspective or way of exploring politics. The volume shows how political psychology provides a window on the world by exploring issues of identity, political participation and framing as well as showing how world leaders, institutions and governments do it politically. A myriad of methods are used in studying these topics ranging from surveys to experiments to case studies. Chapters focus on the US experience as well as that of a number of other countries. This Series is sponsored by the International Society of Political Psychology.

跨越藩篱:社会科学前沿的理论整合与方法革新 本书聚焦于当代社会科学研究中日益凸显的跨学科趋势,旨在为读者提供一个关于当前理论整合前沿、研究方法创新以及核心议题复杂性的深度剖析。我们摈弃单一学科的局限性,转而探索心理学、社会学、经济学、人类学乃至神经科学等领域知识的交汇点,以期构建更具解释力的分析框架,应对二十一世纪社会面临的复杂挑战。 --- 第一部分:认知、文化与行为的动态交互 本部分深入探讨了人类认知过程如何在具体的社会文化环境中被塑造、表达和实现。我们首先回顾了经典认知心理学(如信息处理模型)的局限性,并引入了建构主义和具身认知(Embodied Cognition)的最新进展。重点分析了文化维度(如个体主义与集体主义)如何系统性地影响感知、记忆和决策的结构与内容。 核心议题: 1. 文化神经科学的拓扑学: 探讨跨文化研究中神经影像学(fMRI, EEG)数据的解释框架,关注文化对大脑功能连接模式的长期塑造效应。我们批判性地考察了“通用模块”与“文化特异性”之间的张力,并提出了一种基于动态系统理论的交互模型。 2. 叙事的力量与现实的构建: 分析个人和群体的叙事(Narratives)如何作为认知工具,在解释过去、指导未来行动中扮演核心角色。特别关注集体创伤记忆、历史重述(Revisionism)在社会认同形成中的作用,以及叙事在社会化过程中的传播机制。 3. 情绪的社会性: 超越将情绪视为纯粹内部状态的传统观点,本书详细论述了情绪表达、体验和规范(Display Rules)在社会互动中的调控功能。引入了情感社会学(Sociology of Emotions)的理论,并结合实验社会心理学的方法,分析了情感传染(Emotional Contagion)在群体极化和集体行动中的驱动作用。 第二部分:社会结构的重塑与不平等的再生产 本部分将焦点从个体认知转移至宏观社会结构,探讨了权力、地位和资源分配的复杂机制,以及这些机制如何通过制度和互动层面得以维持或颠覆。我们关注传统社会分层理论(如阶级分析)如何与新兴的身份政治(Identity Politics)和结构性偏见分析相结合。 核心议题: 1. 资本的多元形式与社会流动性: 借鉴布迪厄的场域理论,我们超越了纯粹的经济资本视角,详细考察了文化资本(Cultural Capital)、社会资本(Social Capital)和符号资本(Symbolic Capital)在当代社会中的转化率与边际效用。分析了教育系统和精英圈层如何系统性地再生产不平等。 2. 制度性偏见与算法歧视: 考察了制度设计和组织惯例中隐含的偏见如何固化社会分层。特别关注了大数据分析和人工智能在招聘、信贷审批、司法判决中的应用,如何无意中(或有意地)放大历史遗留的种族、性别和社会阶层差异,形成了“技术性不平等”。 3. 社会资本的网络拓扑: 运用社会网络分析(SNA)工具,探讨了不同网络结构(如小世界网络、无标度网络)对信息流动、资源获取和集体效能的影响。详细分析了“弱联系”和“强联系”在职业发展和危机应对中的差异化功能。 第三部分:研究范式的前沿整合与方法论的挑战 本部分是全书的方法论核心,旨在推动研究者超越单一方法论的舒适区,拥抱复杂系统的建模思维和混合研究设计。我们强调严谨的因果推断和对测量有效性的不懈追求。 核心议题: 1. 因果推断的计量经济学转向: 详细介绍了在非实验性研究中应用准实验方法(Quasi-Experimental Designs)的最新进展,包括断点回归(RDD)、倾向得分匹配(PSM)和工具变量(IV)方法的应用边界和潜在陷阱。强调了理论模型对识别策略选择的重要性。 2. 大规模数据与行为追踪: 探讨了“大数据”的兴起对社会科学研究范式带来的机遇与挑战。分析了如何利用数字足迹(Digital Traces)、自然语言处理(NLP)技术从非结构化数据中提取社会学和心理学变量,并讨论了数据隐私、样本代表性和可复现性问题。 3. 跨层次建模(Multilevel Modeling, HLM): 深入讲解了如何同时分析嵌套在不同层次(个体、群体、国家)的效应,解决“生态谬误”问题。提供了在具体案例中,如何根据研究问题选择合适的层次结构和随机效应模型的实践指导。 4. 实验范式的拓展: 超越传统的实验室范式,本书介绍了田野实验(Field Experiments)的伦理考量和设计复杂性,以及模拟建模(Agent-Based Modeling, ABM)在探索宏观模式涌现机制中的应用潜力。 结语:走向复杂性科学的社会研究 本书最终倡导一种“复杂性科学”的视角来审视社会现象。我们认为,未来的社会科学研究必须建立在跨学科对话、方法论的深度融合以及对本土文化和历史背景的敏感性之上。通过整合认知、结构与方法论的最新成果,本书旨在为研究者提供一套工具和思维框架,以应对当下社会图景的碎片化与高度互联性所带来的挑战,从而推动社会科学向更具预测力和解释力的方向发展。

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里面也有一章欧洲身份认同,内容大同小异。

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turning point一篇重要。

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