Survey Research Methodology 1990-1999 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Walden, Graham R. 编

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2002-9

价格:$ 135.54

装帧:

isbn号码:9780313305979

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• 调查研究
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• 社会科学
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现代社会科学研究方法论：2000年至今的演进与展望 本书聚焦于21世纪以来社会科学研究范式的深刻变革、方法论的创新与应用，旨在为当代研究者提供一套全面、深入且具有前瞻性的研究工具箱。 本书摒弃了对既往特定历史时期（如1990-1999年）方法论回顾的局限性，而是着眼于全球化、数字化和信息爆炸背景下，社会科学研究如何应对新挑战、利用新技术，并提升其解释力和预测力的前沿实践。 第一部分：范式转型与研究基础的重塑 (2000-2010) 本部分探讨了进入新千年以来，社会科学研究在认识论和本体论层面经历的重大转向，特别是对后实证主义和多元方法论的接纳。 第一章：21世纪的知识论挑战与研究伦理的更新 随着研究对象复杂度的增加，传统假设检验框架受到质疑。本章深入剖析了后现代、后结构主义思潮对定量范式的冲击，以及定性研究在解释微观经验和文化结构方面的角色强化。特别关注了研究伦理在网络化社会中的新维度，包括数据隐私（GDPR等法规的影响）、知情同意的重新定义，以及跨文化研究中对文化敏感性的严格要求。 第二章：从抽样到大数据：数据源的革命性变化 本章系统梳理了2000年后社会科学数据获取方式的根本性转变。重点分析了传统问卷调查（CATI/CAPI向CAWI/PAPI的迁移）的局限性与改进，以及新兴的“无干预”数据源的兴起： 网络抓取与文本挖掘基础： 介绍如何合法、有效地从社交媒体平台、论坛、新闻档案中提取非结构化文本数据，并讨论了文本的情感分析（Sentiment Analysis）和主题建模（Topic Modeling）的早期应用。 行政记录与“大数据”的整合： 探讨政府、医疗、教育机构产生的海量记录（Administrative Records）如何被用于社会学和经济学研究，以及如何处理这些数据的“大而空”的特征，实现有效推断。 第三章：混合方法研究（Mixed Methods）的成熟与规范化 本书强调，21世纪研究的主流范式是混合方法。本章详细阐述了混合方法的设计逻辑，超越了简单的“相加”： 序列与并行设计： 深入比较了探索性序列设计（Qual $ ightarrow$ Quan）、解释性序列设计（Quan $ ightarrow$ Qual）以及三角测量设计（Triangulation）。 整合的艺术： 讨论了数据转换（Data Transformation）技术，即将定性发现编码为定量变量，或将定量结果作为定性访谈的引子，实现跨越范式鸿沟的深度融合。 第二部分：定量分析的前沿技术与模型深化 (2010-2020) 本部分聚焦于计算能力显著提升后，定量研究工具的精度、复杂度和解释力的提升。 第四章：因果推断的现代挑战与准实验设计 在追求更强因果识别的驱动下，本章详尽分析了超越经典回归分析的先进工具： 倾向得分匹配（PSM）的精细化应用： 讨论了协变量选择的敏感性分析、共同支撑域的检验，以及对PSM在处理高维度数据时的局限性。 断点回归（RDD）的严格化： 细致解读了清晰断点（Sharp RDD）与模糊断点（Fuzzy RDD）的估计原理，并强调了带宽选择和局部线性回归的必要性。 工具变量（IV）的新发展： 重点探讨了“弱工具变量”问题，以及在多处理效应背景下，如何使用“间接最小二乘估计”等工具识别特定组的因果效应。 第五章：高维数据与机器学习在社会科学中的角色 本章探讨了计算社会科学（Computational Social Science）的崛起，将预测模型引入解释性研究： 预测性建模而非解释性建模： 区分了经典回归（目标是估计$eta$系数）和机器学习模型（目标是最小化预测误差）在社会科学中的不同目标。 特征重要性与模型可解释性（XAI）： 介绍了Lasso, Ridge回归在变量选择中的应用，以及SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME 等方法，用于解释复杂非线性模型的预测结果，使“黑箱”模型具有可解释性。 第六章：空间计量与网络分析的深入拓展 空间计量学： 关注空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）的最新发展，特别是如何处理大规模地理数据中的空间异质性（Geographically Weighted Regression, GWR）。 复杂系统与社会网络分析（SNA）： 不再局限于传统的中心性指标，本章探讨了动态网络建模（如Stochastic Actor-Oriented Models, SAOM），以及网络嵌入（Network Embedding）技术在发现隐性社群结构中的应用。 第三部分：定性与计算研究的深度融合与未来趋势 (2020至今) 本部分聚焦于后疫情时代和人工智能快速发展背景下，研究方法的最新迭代方向。 第七章：高级文本分析与人工智能辅助研究 本章是理解当前研究前沿的关键。它详细介绍了超越词频统计的深度学习在定性分析中的应用： 自然语言处理（NLP）的深度应用： 探讨了词嵌入技术（Word Embeddings, 如Word2Vec, BERT）如何捕捉词汇间的语义关系，从而实现对历史文本、法律文件或政治话语的精细测量。 主题建模的迭代： 比较了LDA（Latent Dirichlet Allocation）与更先进的基于神经网络的主题模型（如Topical BERT），后者能更好地处理上下文依赖性。 “人机协作”的访谈分析： 讨论研究者如何使用AI工具辅助初步编码、识别模式，但强调最终解释权和理论建构仍需人类研究者的批判性介入。 第八章：实验设计的演化：生态瞬时评估与在线群体研究 本章关注研究环境的自然化与规模化： 生态瞬时评估（EMA）与日记研究： 介绍如何利用智能手机技术，在自然环境中、高频次地收集个体的情绪、行为和情境数据，以克服回忆偏差。 大规模在线实验的信效度： 探讨利用众包平台（如Prolific, MTurk）进行实验的优势与风险，重点分析了如何使用“注意力检查”和“平台溯源”技术，确保数据质量和样本代表性。 第九章：研究的开放性、可重复性与科学文化 本书以对当代科学实践的反思作结。本章强调了研究方法论的实践层面： 开放科学（Open Science）的实践： 详细介绍了数据共享、代码开放（使用GitHub等平台）、预注册（Preregistration）的必要性，以及这些实践如何增强研究的透明度和可信度。 计算脚本的可重复性： 强调使用R Markdown, Jupyter Notebook等工具进行报告与分析的同步，确保方法的可追踪性。 本书通过对2000年后方法论的系统性梳理，为读者提供了一个清晰的路径图，指导其在信息爆炸的时代，设计出既严谨（Rigorous）又贴近现实（Relevant）的社会科学研究。 --- 本书特色： 1. 聚焦当代应用： 所有案例和技术均围绕21世纪的实际研究问题展开。 2. 计算思维融入： 强调统计软件（R/Python）的最新包和高级计算方法。 3. 跨学科视角： 整合了社会学、政治学、心理学及计算科学的前沿方法论成果。 4. 实践指导性强： 每章末尾提供关键概念总结和实践步骤建议。

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从学术史的角度来看，这本书的价值在于它清晰地勾勒出了九十年代社会科学研究的“黄金标准”与“技术瓶颈”。例如，书中对追踪研究（Panel Study）设计优缺点的分析，几乎完全聚焦于如何应对“样本流失”（Attrition）这一核心难题，当时的解决方案，如激励机制的设计、联系信息维护的细致程度，都展示了研究者们在面对长期数据维持上的巨大投入。它对纵向数据分析的侧重，也反映了那个时期学术界对于探究变化过程的强烈兴趣。不过，读到后期，你会发现它在处理互联网生成数据或大数据方面的空白是显而易见的，这恰恰是这本书的历史定位所在。它完完全全是一部面向“传统”实地调研的指南。我感觉，这本书就像一个时间胶囊，里面装满了对实证研究黄金时代的精确记录——那种依赖于纸张、电话线和面对面交流的时代。它对传统统计软件的默认设置的引用，也精确地锚定了那个时期的技术环境，让后来的研究者能清晰地看到方法论演进的脉络。

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这本书的装帧设计，说实话，挺有那个年代的味道的。封面那种略显沉闷的深蓝色背景，配上那种标准衬线字体，一下子就把人拉回了上世纪九十年代初的学术氛围里。我翻开目录，首先注意到的是它对抽样技术的详尽分类。比如，它花了相当大的篇幅去讨论系统抽样和分层抽样在那个十年间的实际应用案例，特别是结合了当时美国社会学界和市场调研机构的数据收集实践。书中对“抽样框误差”的讨论尤其深刻，作者似乎非常强调在资源有限的情况下，如何通过精巧的规划来最小化这种系统性偏差。我记得有一章专门分析了电话调查在九十年代中期的普及对数据质量的影响，对比了邮寄问卷和面访的优劣，那种对技术细节的执着，简直让人汗颜。对于任何试图理解那个时期社会科学研究范式如何演变的人来说，这本书提供了一个极佳的切片视角，它不是在谈论理论的宏大叙事，而是在“动手做研究”的层面，详细拆解了每一个环节的权衡与取舍。它就像一本研究人员的实战手册，记录了无数个在数据收集现场与现实妥协的痕迹，这种“接地气”的实在感，远比空泛的理论探讨来得珍贵。

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读完这本书的中间部分，我最大的感受是，九十年代的研究人员在面对新兴技术挑战时，展现出了一种近乎“工匠精神”的坚持。尤其是在问卷设计那一块，作者对开放式问题编码和李克特量表效度的探讨，简直是一门艺术。书中提供了一系列详尽的案例研究，展示了如何通过预测试（Pilot Testing）来打磨问题措辞，以避免提问引导性或模糊性。我尤其欣赏它对“文化敏感性”的早期关注，虽然那时候“文化适应”的概念还没有现在这么流行，但书中已经开始警示跨文化研究中，即使是翻译后的词汇也可能蕴含着不同的社会认知权重。这种前瞻性让人印象深刻。再者，书中对数据清洗和初步分析流程的描述，充分体现了当时计算资源的局限性。那时的研究者更多地依赖SPSS或SAS的早期版本，对多重共线性、异常值处理的讨论，都带着那个时代特有的审慎与保守。它不是一本教你如何使用最新AI工具的书，而是一本让你理解数据背后“人”的努力和挣扎的教科书，那种对基础功的打磨，是现代速成教程里难以觅得的。

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这本书的结构安排，虽然遵循了传统教科书的逻辑，但在不同章节间的衔接上，却流露出一种非常“实用主义”的编排风格。它很少进行跨越式的理论跳跃，而是倾向于在讨论完一个技术点（比如信度检验）后，立刻紧接着提供一个应用案例，哪怕这个案例的社会背景差异较大。这种“模块化”的教学方式，使得读者可以根据自己的研究需求，快速定位到最相关的章节。我特别留意到，关于“调查报告撰写”的部分，它对结果呈现的清晰度和图表的规范性有着近乎苛刻的要求，强调图表标题必须足够信息量，并且要警惕任何可能误导决策者的视觉呈现。这种对最终产出质量的强调，体现了当时研究成果服务于政策制定或商业决策的强烈导向。对于今天的学生而言，这本书或许在软件操作层面上已经过时，但它对于“如何讲好一个基于数据的科学故事”的核心原则，那种对逻辑严密性和表达克制的追求，却是永恒的，值得我们反复揣摩和学习。

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这本书在方法论上的严谨性，体现在它对研究伦理的冗长讨论上。在那个互联网尚未全面渗透的年代，个人隐私和知情同意的界定，似乎比现在要单纯一些，但也因此暴露了更多当时社会对研究边界的认知局限。作者花了整整一章的篇幅，详细阐述了在街头拦截访问和机构内部调查中，如何平衡研究效率与受访者权利。更耐人寻味的是，书中对数据存储和保密性的论述，几乎都是围绕着物理文件柜和加密磁带展开的，这让今天的读者读起来，颇有一种“物证时代”的沧桑感。它不仅仅是方法论的讲解，更像是一份对那个十年间学术规范演变的侧面记录。例如，对于敏感主题的调查，书中推荐的“冷却期”处理机制，以及如何通过研究人员的非语言沟通技巧来建立信任，这些细节都显示出当时社会调查工作的复杂性和对研究者情商的高要求。这种对“人与人互动”的关注，是纯粹的量化模型难以替代的宝贵财富。

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