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在计算社会科学中整合解释和预测( Integrating explanation and prediction in computational social science )
Jake M. Hofman Duncan J. Watts Susan Athey Filiz Garip Tal Yarkoni
计算社会科学不仅仅是数字数据和构建和分析它们所需的计算方法的大型存储库。它也代表了不同领域的融合，以不同的方式思考和做科学。这一观点的目标是为这些方法之间的区别提供一些清晰的信息，并提出如何有效地整合它们。为此，我们作出两项贡献。第一个是一个从两个方面思考研究活动的图式--工作的解释性程度，侧重于识别和估计因果效应，以及对结果预测的测试的考虑程度--以及这两个优先事项如何相互补充而不是相互竞争。我们的第二个贡献是倡导计算社会科学家将更多的注意力放在预测和解释的结合上，我们称之为集成建模，并为实现这一目标概述了一些实用的建议。霍夫曼和他的同事们认为，计算科学和社会科学的结合需要将解释性和预测性的方法整合到“综合建模”中。
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『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 药物研究中的手性，第33卷下载