利用思維導圖來進行研究內容的框架搭建，是一種很好的研究方法。
今天的推送，我們試圖用思維導圖的方式來解讀我們未來一段時間內在《計算社會科學》中將要學習的主要內容。
首先介紹一下我們的閱讀文字，「計算社會科學」的基本資料來自於克勞迪奧·喬菲-雷維利亞的《計算社會科學——原則與應用》。在前面的文章中，我們已經向大家介紹了「計算社會科學」的基本研究正規化和它的基本定義。我們認為，計算社會科學是利用計算（計算機、計算方法）這一工具，進而解決社會科學問題的跨學科研究。那麼，具體的研究內容指的是哪些方面呢？
克勞迪奧在他的書中給了我們明確的答案，並且比之傳統的粗暴式的定義範圍，克勞迪奧從社會科學的複雜性開始講起，讓我們可以從源頭開始研究整個社會科學內容。這樣的研究方式也符合我們一直以來的學術理念——溯源。
以下是我們利用xmind工具所畫的《計算社會科學——原則與應用》的整體內容結構圖。我們可以看到，整個計算社會科學也是以「資料」為核心進行的社會科學研究。
克勞迪奧在書中這樣講：
計算社會科學這個跨學科領域下的各個分支都包含諸多概念、原理、理論及研究方法，其中每個部分都十分重要，都是可以進行基礎科學和政策分析領域科學研究的沃土。
既此，我們在後面的研究中，也會在概念和原理方面，給以較大的篇幅或者研究時間，為以後的實踐操作打好基礎。
計算社會科學主要研究內容分四大板塊：
以下我們將從總體研究角度介紹一下這四大板塊的研究內容，而在日後的研究中，更會對這些研究內容給以細節上的描述。
1）社會資訊自動提取
社會資訊自動提取又稱為計算內容分析、社會資料分析、社會資訊學等。在過去的社會科學研究中，大量的計算要通過人工進行。比如，在分析檔案資料的時候，人工進行資訊的提取、分類等等。隨著大資料時代的來臨，資料的量級已然不是人工可以進行梳理掌控的。而計算機的發展給了我們完成這部分工作新的可能性。
對比於傳統的資訊提取，計算機可以模擬原始資料中的網路和其它結構，這些資訊是無法通過人類手動獲取的。比如通過建立模型，以文字挖掘為基礎，來分析挖掘與不良社會資訊相關的人物、時間、地點、事件、歸因的法庭案例及其它法律檔案。
值得一提的是：
資訊自動提取可以進一步建造要求高精確標定引數的計算**模型，例如**動態、國際**、區域爭端、人道主義危機情境等模型，提取地理空間社會資料是計算社會科學發展程序中的重要一步。
2）社會網路
克勞迪奧這樣講「社會網路」，他認為社會網路是計算社會科學中唯一乙個擁有完善歷史記錄的部分。而在社會網路應用於計算社會科學之前，這門學科就已然有了其系統性的概念、方法、模型和程式流程。
因此，我們在計算社會科學應用「社會網路」進行研究的前期，
首先要當社會網路從未應用於計算社會科學的其它部分一樣，熟悉社會網路分析本身的基本概念、理論以及相應的研究方法。
具體的內容中，計算社會科學關於社會複雜性的研究包括複雜性科學中的重要概念，比如非均衡性分布、冪律等，都成為了計算社會科學領域跨學科程度極高的部分。在這部分內容中，涉及到定量研究方法、計算機技術、物理學、地理空間學、環境科學等等。
4）社會**模型
2023年的新冠疫情，我們逐漸認識到社會**模型的重要性。計算社會科學最早的**模型為系統動力學模型。這一類基於公式的模型基於情境與資料的要求，總體會運用差分方程系統或微分方程系統。比較成熟的軟體系統給了這部分研究較好的支援。
而與之對應有基於物件定位的社會**模型，如最簡單的元胞自動機；基於主體的模型，空間上、組織上的以及兩者結合的模型；根據達爾文演化論的概念原則而來的進化計算模型。
以上，總體概括了《計算社會科學》的主要研究內容。當然，說到溯源，克勞迪奧也沒有落下對於計算社會科學簡史的總結，我們也會跟隨著書籍的腳步，一步步學習總結。在初步了解了基礎的概念原理之後，我們便可以更好地進行相關課題的實踐研究。
社會科學的自然解釋（ABC法則）
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