导语


2021年6月14日（星期一）至2021年6月25日（星期五），第四届芝加哥计算社会科学年度暑期学校（由西北大学提供支持）将完全以线上方式举行。暑期学校旨在聚集对计算社会科学感兴趣的研究生、博士后与青年教师，囊括广义上的社会学家与数据科学家。

 

暑期学校将在北京和芝加哥两地分别展开，均可线上报名参与。申请详情及截止日见后文。

 



分会场一：北京




详情及申请信息见：

https://sicss.io/2021/beijing/

 

本期教学计划包括讲座、阅读小组研讨会和参与者主导的研究项目。还将邀请来自学术界、行业和政府等方面，从事计算社会科学研究的外部讲者。本次活动的关注重点为网络科学。涵盖的主题包括（但不限于）：


  • 网络科学模型，包括但不限于物理、经济和统计模型；

  • 处理网络数据的方法，包括但不限于统计、机器学习和因果推理；

  • 网络科学在社会科学中的应用（广泛构思）。

 

学生将有足够的机会与组织者，其他参与者和演讲者进行探讨。在阅读小组会上，参与者将分享涉及其学科的网络方法的前沿著作。主办方希望参与者们组建团队，在为期两周的活动中创立并进行工作项目。研究所可能以资金方式进行支持。由于主办方致力于开放性和可重复性的研究，因此，教师和学生为暑期学校创建的所有材料都将以开源形式发布。

 

参与仅限于全球的研究生、博士后和青年教师。主办方欢迎来自不同背景和研究领域的申请人，尤其是来自计算社会科学领域，目前较小众方向的申请人。暑期学校计划邀请大约20名参与者，计划参与所有流程。

 

为全面考虑，请在2021年4月1日之前提交申请材料，最晚不超过2021年4月7日。您仍可以在截止日期后提交申请，但不能保证最终入选。

 

由于COVID-19大流行，所有活动都将在线上进行。

 


organizers

 

Yan Leng



冷妍是德克萨斯大学奥斯汀分校McCombs商学院的助理教授。她于2020年5月毕业于麻省理工学院媒体实验室。Yan 拥有麻省理工学院的计算机科学和运输工程硕士双学位。她是一名致力于社会科学问题的网络科学家，研究方向在于机器学习、网络理论和因果推理的交集。她使用大规模的行为数据来了解社交网络上的集体人类行为，并建立用于解决社会和组织问题的计算技术。


Tian Yang



杨天是宾夕法尼亚大学安纳伯格传播学院的博士生。他使用计算社会科学方法，研究全球尤其是中国和美国的政治传播。他尤其着眼于当今的选择媒体环境如何影响公众的信息行为。他的研究采用多种方法，包括网络分析、在线实验、自然实验等。


Yuan Yuan



袁源，麻省理工学院数据、系统和社会研究所（IDSS）的博士生。他将于2021年秋季加入 Purdue Krannert 管理学院。他通过将先进的计算方法（包括机器学习、因果推论和实验设计）应用于大规模网络数据来研究社会和经济网络。他对社会纽带如何形成和稳定以及社会纽带如何介导社会传染、社会交流、亲社会行为和信息传播非常感兴趣。Yuan 的论文导师是桑迪·彭特兰（Sandy Pentland）教授。他将自己定位于一位非常重视研究方法论的计算社会科学家。


 

Speakers

 

Yong-Yeol (YY) Ahn



Yong-Yeol（YY）Ahn是印第安纳大学信息、计算和工程学院的副教授，在加入印第安纳大学之前是麻省理工学院的客座教授。他曾担任东北大学复杂网络研究中心博士后研究助理，在2008年获得KAIST的统计物理学博士学位后，曾担任Dana-Farber 癌症研究所癌症系统生物学中心客座研究员。他主要研究复杂社会、生物系统，将网络科学和机器学习方法广泛应用于各领域，包括大规模社会现象、健康、不平等、神经科学，文化和科学学等领域。他曾获得多个奖项，包括微软研究院奖学金和LinkedIn经济图挑战。


Chris Bail

 


Chris Bail是杜克大学社会学和公共政策教授，领导Ploarization Lab。他还隶属于跨学科数据科学计划，杜克网络分析中心以及杜克人口研究所。他利用计算社会科学领域的工具研究政治极化（political polarization），文化和社会心理学。他是《Terrified: How Anti-Muslim Fringe Organizations Became Mainstream. 》一书的作者 。


Yi Bu

 


步一是北京大学信息管理学院的助理教授。在加入北京大学之前，他是Northwestern Institute on Complex Systems (NICO)科学学与创新中心的研究员，与王大顺博士在西北大学凯洛格管理学院一起工作。步一致力于大数据分析的应用研究，尤其侧重于学术数据挖掘。具体来说，他聚焦于知识传播过程的解释，学术网络及其变量的分析，以及文献计量指标分析。步一拥有北京大学信息管理与系统专业的本科学位，数据科学硕士学位，和印第安纳大学的信息学博士学位。其印第安纳大学的导师为丁颖教授。 

 

Morgan R. Frank

 


匹兹堡大学计算与信息学院助理教授，麻省理工学院媒体实验室助理研究员，及斯坦福大学人工智能研究所研究员。他的主要研究兴趣为人工智能中的复杂性、未来工作以及技术变革带来的社会/经济影响。他近期的研究探讨了基因型技能水平对人工智能的影响，并结合了劳工研究、人工智能研究、与人工智能应用与社会研究，来帮助人们了解人工智能的影响。他于麻省理工学院媒体实验室获得博士学位，并曾在麻省理工学院IDSS和IDE进行博士后工作。


Zhiyuan Liu

 


刘知远，清华大学计算机科学与技术学院副教授。他于2011年获得清华大学计算机科学博士学位。他的研究兴趣包括表征学习，知识图谱和社交计算，并在AI和NLP的顶级会议和期刊（包括ACL，IJCAI和AAAI）上发表了90多篇论文，谷歌学术引用量13,000余。他曾获得清华大学优秀博士学位论文，CAAI（中国人工智能协会）优秀博士学位论文，MIT Technology Review Innovators Under 35 China (MIT TR-35 China)，BAAI年轻科学家。他担任ACL，EMNLP，COLING，IJCNLP等区域主席。  


Mohsen Mosleh

 


埃克塞特大学商学院科学、创新、技术和创业系讲师(助理教授)，麻省理工学院媒体实验室助理研究员。他的研究兴趣为计算/数据科学和认知/社会科学的交叉领域，关注信息和虚假信息在社交媒体上的传播过程，集体决策，和合作。他曾在麻省理工学院斯隆管理学院和耶鲁大学心理学系进行博士后工作。他获得了史蒂文斯理工学院系统工程博士，辅修数据科学。

 

Alex(Sandy)Pentland

 


Alex Pentland教授领导麻省理工学院的连接科学和人类动力学实验室（ MIT Connection Science and Human Dynamics labs），并曾在印度协助创建和指导麻省理工学院媒体实验室和亚洲媒体实验室。他是世界上被引用次数最多的科学家之一，《福布斯》最近宣布他与Google创始人及美国首席技术官一起，成为“世界上最强大的7位数据科学家”之一。他共同领导了达沃斯世界经济论坛，该论坛孕育了欧盟隐私法规GDPR，并且在建立联合国可持续发展目标中的透明度和问责机制方面发挥了核心作用。他获得过无数奖项，例如哈佛商业评论的麦肯锡奖，DARPA的互联网40周年奖以及布兰代斯奖。他是Google，AT＆T，Nissan和联合国秘书长顾问委员会的创始成员，也是一位企业家，与他人共同创立了十几家公司，包括诸如数据透明性实验室（Data Transparency Lab）和Harvard-ODI-MIT DataPop联盟等社会企业。DataPop联盟。他是美国国家工程院院士，也是世界经济论坛的负责人。  


 



分会场二：芝加哥




详情及申请信息见：

https://sicss.io/2021/chicago/

 

本期教学计划包含讲座、阅读小组研讨会和参与者主导的研究项目。同时还将邀请参与者之外、来自学术界，行业和政府等不同背景的、从事计算社会科学研究的学者。部分讲者来自芝加哥。他们演讲的主题涵盖数据文本、网站抓取、数字现场实验、机器学习和道德规范等类别。学生将有足够的机会与组织者、其他参与者以及演讲者进行交流沟通。主办方致力于开放性和可重复性的研究，因此，教师和学生为暑期学校创建的所有材料都将以开源形式发布。

 

主办方欢迎拥有博士、博士后、博后履历七年内的研究人员，以及非终身制教师提出申请。SICSS-Chicago致力于在计算社会科学中实现多样性和包容性，主办方欢迎当前在计算社会科学中新兴团体的申请者。活动将邀请大约20名参与者。预计参与者将参加该暑期学校两周的活动。

 

社会科学研究经验背景匮乏的参与者要求提前完成研究所的阅读，而缺乏编码经验的参与者将被要求完成一套有关R或Python编程语言的在线学习模块。进行这项准备工作的学生将得到助教的支持，助教将在学校召开前几小时开始线上办公。

 

申请材料应在2021年3月30日之前发送到sicss.chicago@gmail.com。

 

由于COVID-19大流行，所有活动都将线上进行。



Faculty

 

Kat Albrecht



Kat Albrecht是西北大学社会学的法学博士生，西北普利兹克法学院的法律与科学研究员，巴菲特学院的全球影响研究员。Kat的工作兼有计算机科学与法律的交叉。在其中，她使用创新的计算机技术来研究恐惧、暴力与数据监视。研究成果已在《法律与政策》、《自然人类行为》以及《法律、技术与人类》等杂志上发表。这是她组织SICSS Chicago的第4年；同时她也是2017 SICSS Alum。

 

Carrie Stallings



Carrie Stallings 是西北大学的博士生，也是一位土著研究学者。她的研究兴趣包括不平等、种族和民族，以及计算和殖民主义方法论。她目前的研究重点是不平等，特别是政府和教育机构在黑人和土著人民的生活成果中扮演的角色。

 

Yian Yin



殷裔安是一名西北大学工业工程与管理科学专业的博士生。他还与西北复杂系统研究所和科学与创新科学中心拥有合作。Yian 研究计算社会科学，特别着重于整合创新研究中的理论见解、数据科学中的计算工具以及复杂系统中的建模框架，以研究创新生命周期的各个基本要素。他的研究已发表在多学科期刊上，包括《科学》，《自然》，《自然人类行为》和《自然评论物理》。Yian还是2018年SICSS的参与者。



Speakers

 

James Evans



James Evans 是芝加哥大学的社会学教授。他是UChicago知识实验室的负责人和计算社会科学计划的创始人兼总监。他的研究集中于思维和知识的集体体系，范围从注意力和直觉的分布，思想的起源和推理的共同习惯到协议（和争议）的过程，确定性（和疑问）的积累以及构造 （新颖性，歧义性，拓扑结构）的理解。他的研究成果发表于《自然》，《科学》，《美国国家科学院院刊》，《美国社会学杂志》，《美国社会学评论》等期刊。


Dashun Wang



王大顺是西北大学凯洛格商学院与麦考密克工程学院管理与组织专业教授。他同时身为科学与创新科学中心（Science of Science and Innovation，CSSI）的创始主任，也是西北复杂系统研究所（Northwestern Institute in Complex Systems，NICO）的核心成员。他目前的研究重点是科学学，旨在寻求科学方法和好奇心，希望利用和开发来自复杂性科学和人工智能的工具，以广泛地探索最新数据所提供的创新机会，实现繁荣前景科学的爆炸式增长。Dashun曾获得AFOSR年轻研究者奖（2016）与Poets＆Quants最佳40位40岁以下教授（2019）的奖项。



复杂科学最新论文


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