陈云松等：社会预测——基于机器学习的研究新范式 | 社会学研究

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陈云松 ， 南京大学 - 约翰斯·霍普金斯大学中美文化研究中心、南京大学社会学院 吴晓刚， 香港科技大学应用社会经济研究中心 胡安宁， 复旦大学社会学系 贺光烨、句国栋， 南京大学社会学院 摘要 社会学是对社会行动提供诠释和反事实因果解释的科学。社会学定量研究的因果性解释，必须能够作为预测社会现象的基础。受到数据和算力限制，多年来社会学定量研究的主要取径是通过统计检验实现关联和因果分析，而无力进行预测。本文对“社会预测”这一概念的历史脉络进行梳理，阐述了通过机器学习方法实现社会预测的科学原理和当代路径，并对社会预测进行了再定义。在此基础上，本文进一步探讨了社会预测的学术价值、治理价值和话语价值，并阐述了其作为定量社会研究前沿的范式突破意义。我们认为，利用机器学习实现社会预测， ………………………………