导语


过去十几年，社会科学与计算科学、复杂科学的交叉研究取得了迅猛发展，研究人员利用观察数据、实验设计和大规模仿真发表了海量论文，同时也涌现出了许多研究方向。集智俱乐部主办的“社会计算”主题的系列读书会（5月27日已启动），通过从不同角度对其进行解读、分析和探讨，希望能给相关的从业者、研究人员、科研爱好者一些启发和灵感。

8月12日，周四晚20:00-22:00，社会计算读书会第十二期我们邀请到中央财经大学信息学院副教授杨虎老师和清华大学社会学系博士生高馨做专场分享。杨虎老师将以中国风险投资大数据为例，阐述数据挖掘、理论与预测模型的“三角对话”的分析过程，题目为“大数据风险投资领袖识别问题研究”。高馨老师将从实际案例回答当我们面临什么样的研究问题时，大数据和结构化数据的结合可以更好地解决我们的问题，题目为“大数据与结构化数据结合的探索性和验证性研究–以中国人人脉研究与组织行为研究为例”。


社会计算系列读书会的部分主题会在集智俱乐部B站公开直播，欢迎扫描文中二维码或点击文末“阅读原文”，点击「我要听」预约直播，可在开播前获得提醒！





本期（上）分享主题：

大数据风险投资领袖识别问题研究




内容简介


在中国风险投资市场，风险投资机构为获取更多投资机会和资源、分散投资风险、产生协同效应等原因，常常与其他投资机构进行联合投资，以提升自身投资绩效。研究中国风险投资市场的联合投资行为，有助于我们掌握中国风险投资市场中的风险投资领袖，为投资机构、被投机构等选择合作伙伴提供依据。基于此，本研究以中国风险投资大数据为例，阐述数据挖掘、理论与预测模型的“三角对话”的分析过程，即：首先，从经济管理等社会问题出发提供议题方向及扎根真相，借助数据挖掘对社会问题建模并验证；其次，根据研究结果指导建立更精准的预测模型；最后，根据预测结果对实际问题进行推论。

主讲文献


[1] Yang H, Luo J D, Fan Y, et al. Using weighted k-means to identify Chinese leading venture capital firms incorporating with centrality measures. Information Processing & Management, 2020, 57( 2).

[2] Yang H, Zhuang Z, and Pan W. A graph convolutional neural network for gene expression data analysis with multiple gene networks. Statistics in Medicine (2021).


主讲人



杨虎，男，中央财经大学信息学院副教授，中国人工智能学会社会计算与社会智能专业委员会委员、中国医疗保健国际交流促进会中医药质量优化分会委员，中国计算机学会会员，运筹学和管理学研究协会（INFORMS）会员。先后在丹麦奥胡斯大学公共卫生学院、美国明尼苏达大学生物统计系、日本北海道大学访学创成研究机构访学。主要研究方向为：大数据分析与统计计算、社会计算、复杂网络分析、数据挖掘。目前承担了国家自然科学基金青年基金、统计局重点研究项目等课题，有丰富的科研和教学经验。已在《Statistics in Medicine》、《Information Processing & Management》、《Computational Statistics and Data Analysis》、《Communications in Statistics-Simulation and Computation》、《Journal of Computational Biology》等国内外知名期刊发表学术成果。目前担任《Information Processing & Management》、《International Journal of Information Management》、《International Journal of Production Research》、《Journal of Social Computing》、《系统科学理论与实践》等国内外期刊与学术会议审稿人。


个人主页：

http://ie.cufe.edu.cn/info/1088/3271.htm


个人论文：

1.Yang H.#, Liu X.Q., Studies on the clustering algorithm foranalyzing gene expression data with a bidirectional penalty. Journal ofComputational Biology (SCI). 2017, 24(4): 689-698.
2.Zhang W., Wen J.B., Zhu Y.C., Yang H., Multi-Objective Scheduling Simulation of Flexible Job-shop Based Multi-population GeneticAlgorithm. International Journal of Simulation Modeling (SCI). 2017,16(2).
3.Yang H., Yi D.H. #, and Yu C.Q., Cluster data streams with noisyvariables. Communications inStatistics-Simulation and Computation(SCI).2016, 45(4): 1381-1396.





本期（下）分享主题：

大数据与结构化数据结合的探索性和验证性研究

——以中国人人脉研究与组织行为研究为例





内容大纲


一、大数据与结构化数据结合后的两类研究
二、大数据与结构化数据结合探索性研究案例
三、大数据与结构化数据结合验证性研究案例

内容简介


讲者将从以上三个方面回答当我们面临什么样的研究问题时，大数据和结构化数据的结合可以更好地解决我们的问题？大数据时代，我们在开展社会科学研究中，如何平衡理论上的创新和实际应用层面中的预测？社会科学研究是否应该在关注理论的同时也关注预测问题？预测模型的黑箱如何解开？预测模型和传统分析如何结合？在研究中，如何跨越数据层面、方法层面和理论层面的鸿沟？


主讲文章


[1] 罗家德, 高馨*，周涛等，《大数据和结构化数据整合的方法论——以中国人脉圈研究为例》，《社会学研究》2021年第2期。

[2] Xin Gao, Jar-der Luo*, Yue Zhang et al, The influence of guanxi circles and structural holes on employee performance –An organizational behavior research of integrating big data and structured data. International Network for social network analysis, 2020 (Sunbelt Conference, 2020 July 13rd-July 17th, Paris, France).


主讲人


    高馨，清华大学社会学系博士生在读，研究方向为计算社会学，社会网络和组织行为研究，主要研究内容为使用大数据与结构化数据的结合，进行以理论导引的社会计算领域的探索性和验证性研究，主要研究主题包括中国人的人脉研究、组织行为、组织绩效以及团队创新研究。目前已发表论文于《社会学研究》、《管理科学学报》、《Journal of Social Computing》、《Journal of Air Transport Management》等期刊。

    个人论文：
    ·     Xin Gao, Jar-der Luo*, and Xiaoming Fu et al, Prediction of Tie Strength of Chinese People Using a Large Online Social Network Platform Data, The Journal of Social Computing 1(1), 2020.
    ·      Jar-der Luo, Xin Gao*, and Tao Zhou et al, A New Paradigm of Combining Big Data and Survey Data Based on the Theoretical Perspective, Sociological Study: 2, 2021. (A in CSSCI, IF=3.157)
    ·      S. Ding, X. Gao, Y. Dong, Y. Tong and X. Fu*, “Estimating Multiple Socioeconomic Attributes via Home Location—A Case Study in China,” in Journal of Social Computing, vol. 2, no. 1, pp. 71-88, 2021.
    ·      Xin Gao, Jar-der Luo*, Yue Zhang et al, The influence of guanxi circles and structural holes on employee performance –An organizational behavior research of integrating big data and structured data. International Network for social network analysis, 2020 (Sunbelt Conference, 2020 July 13rd-July 17th, Paris, France).
    ·      Jar-Der Luo, Yajuan Zhang*, Xin Gao, Menglun Kuo, Does informal leadership affect medical service quality? –A moderated mediation model of task interdependence and over-organizational trust, submitted to Journal of Management Science in China (received), 2020. (A in CSSCI, IF= 3.34)
    ·      Tong, Yiwei, Luo, Jar-Der and Gao, Xin, 2019, “Predicting Individual Socioeconomic Status (SES)—by Using Big Data of Social Networks”, Guanxi for Guanxi Study, June 24th-25th, Beijing.
    ·      Luo, Jar-Der, Xin Gao*, Xiaoming Fu, Kunhao Yang, Weiwei Gu, 2019, “Prediction of Tie Strength of Chinese People by Using a Large Online Social Network Platform Data”, Sunbelt Conference, June 18th-June 23rd, Montreal, Canada.
    ·      Yongli Li, Xin Gao*, Zhiwei Xu and Xuanrui Zhou, Network-based queuing model for simulating passenger throughput at an airport security checkpoint, Journal of Air Transport Management, 66: page13-page24, 2017. (SSCI, IF= 2.67)
    ·      Yongli Li, Yang Chen, Ningyuan Fan, Xin Gao, Analysis Model about Social Network Evolution Considering Individual Utility Factors, Journal of Management Science in China, 21(3): page41-page50, 2018. (A in CSSCI, IF= 3.34)
    ·      Yuanhang Hao, Zhuchao Yu, Xin Gao, Sidi Wang, An Improved Fuzzy C-Means Clustering Algorithm Based on Potential Field. 2nd International Conference on Advances in Management Engineering and Information Technology, 2018.




    直播信息




    直播时间：8月12日（周四）20:00-22:00

    参与方式 1：腾讯会议（需报名参加系列读书会。读书会成员可在腾讯会议中开麦交流，向主讲人提问，参与互动）

    参与方式 2：集智俱乐部B站直播（没有线上交流和答疑互动）

    扫描下方任意一个二维码，点击「我要听」即可预约直播，预约可在开播前获得提醒：

     

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    社会计算系列读书会招募中


    为了推动交叉学科间的合作，促进社会计算的发展和研究，集智俱乐部主办的社会计算系列读书会，于5月27日（周四）正式启动，预计为期10-12周，每周四晚上20:00-22:00进行在线的论文分享与讨论，欢迎对社会计算、社会智能、复杂科学、社会科学等领域感兴趣的朋友报名参加。（报名长期有效）

    • 时间：5月27日起，每周四晚20:00-22:00
    • 模式：线上闭门读书会；（收费-退款的保证金模式、读书会成员认领解读论文）
    • 费用：399元/人（可看录播视频）

    链接：https://campus.swarma.org/form/activity/32

    第一步：扫码填写报名信息。
    第二步：信息填写之后，进入对应的付费信息，提交保证金399元。（购课相当于提交保证金，符合退费条件后可退费）。
    第三步：添加负责人微信，拉入读书会讨论群。
    读书会详情及退费规则请参考：
    融合计算科学、社会科学与复杂科学：社会计算系列读书会启动招募


    往期读书会回放：

    链接：https://campus.swarma.org/course/2709


    本期参考文献

    1. Randon-Furling, J., Olteanu, M., & Lucquiaud, A. (2020). From urban segregation to spatial structure detection. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 47(4), 645-661.

    2. Olteanu, M., de Bezenac, C., Clark, W., & Randon-Furling, J. (2020). Revealing multiscale segregation effects from fine-scale data: A case study of two communities in Paris. Spatial Demography, 8(3), 255-267.

    3. Olteanu, M., Randon-Furling, J., & Clark, W. A. (2019). Segregation through the multiscalar lens. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(25), 12250-12254.

    4. W. Clark, M. Olteanu, J. Randon-Furling, “Segregation, focal distances & neighbourhood scales for EU and non-EU migrants in European cities”in D4I Final Workshop (EU Joint Research Center, Brussels, Belgium, 2018).


    社会计算读书会全部阅读论文清单链接：

    https://pattern.swarma.org/path?id=126


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