社會科學(xué)因果推論如何入門？AI如何助力學(xué)術(shù)寫作？丨社會研究方法論壇DAY3

第九屆社會研究方法論壇

圓滿落幕！

本篇文章，你將看到活動第三天的：活動總結(jié)、嘉賓演講要點(diǎn)歸納、圖書推薦、現(xiàn)場圖片、人文分社重點(diǎn)好書、以及會議信息（錯過會議沒關(guān)系，直播回放仍可持續(xù)3個月~）

第一日直達(dá)：

第二日直達(dá)：

day 3

7月31日，為期三天的第九屆社會研究方法論壇圓滿落幕。

7月31日上午，復(fù)旦大學(xué)社會發(fā)展與公共政策學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師胡安寧帶來題為《社會科學(xué)因果推論入門》的主題講座，胡安寧詳細(xì)介紹了因果推斷的多種方法，包括傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法和現(xiàn)代的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，強(qiáng)調(diào)了因果推斷在社會科學(xué)研究中的關(guān)鍵作用，指出了各種方法的適用場景與優(yōu)缺點(diǎn)。

胡安寧老師授課現(xiàn)場

下午，南京財經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院副教授、行政管理系副主任、碩士生導(dǎo)師曾迪洋帶來題為《賦能與提升:學(xué)術(shù)寫作的 AI智慧實踐指南》的講座。曾迪洋老師以自身在學(xué)術(shù)寫作和科研工作中AI工具的使用經(jīng)驗，剖析了AI工具賦能學(xué)術(shù)寫作的定位與底層邏輯。曾老師提到，要學(xué)會用學(xué)術(shù)思維駕馭AI工具，才能處理好AI使用時的各類問題。

曾迪洋老師授課現(xiàn)場

講座結(jié)束后，2024年第九屆社會研究方法論壇舉行閉幕式。中國人民大學(xué)出版社人文分社社長楊宗元致閉幕辭。在致辭中，楊宗元介紹了中國人民大學(xué)出版社人文分社學(xué)術(shù)著作和教材產(chǎn)品的建設(shè)成果，她指出，近日多種圖書獲得了“教育部第九屆高?？蒲袃?yōu)秀成果獎”，再度彰顯了出版社在人文社會科學(xué)出版領(lǐng)域的重要地位。

楊宗元致閉幕辭

本次研討會評選出優(yōu)秀組織獎3名、優(yōu)秀學(xué)員獎5名，楊宗元為獲獎組織代表頒發(fā)榮譽(yù)贈書，曾迪洋老師為優(yōu)秀學(xué)員頒獎。優(yōu)秀學(xué)員代表、濟(jì)南大學(xué)教師邢冰分享參會心得。

優(yōu)秀組織獎：

貴州民族大學(xué)傳媒學(xué)院

云南民族大學(xué)文學(xué)與傳媒學(xué)院

河北大學(xué)新聞傳播學(xué)院

優(yōu)秀學(xué)員獎：

貴州民族大學(xué) 韓洪雷

濟(jì)南大學(xué) 邢冰

西安交通大學(xué) 馮東

四川師范大學(xué) 羅瑩

貴州師范大學(xué) 張弘

優(yōu)秀組織獎

優(yōu)秀學(xué)員獎

濟(jì)南大學(xué)邢冰老師分享學(xué)習(xí)心得

干貨整理

胡安寧

社會科學(xué)因果推論入門

如何確定因果效應(yīng)

1. 兩種混淆因素：

·在因果推斷中，混淆因素是指那些既與處理變量相關(guān)，又與結(jié)果變量相關(guān)的第三變量?；煜蛩氐拇嬖跁蓴_我們對因果關(guān)系的準(zhǔn)確估計。因此，識別和控制混淆因素是進(jìn)行有效因果推斷的關(guān)鍵步驟。

·混淆因素通?？梢苑譃閮煞N類型：已知混淆因素和未知混淆因素。

2. 反事實狀態(tài)：

反事實狀態(tài)是因果推斷中的核心概念之一，它涉及對個體在未接受處理情況下表現(xiàn)的預(yù)測。理解和測量反事實狀態(tài)對于準(zhǔn)確估計因果效應(yīng)至關(guān)重要，因為它提供了與實際處理結(jié)果進(jìn)行比較的基準(zhǔn)。

3. 因果推斷的前提假設(shè)：

·單位處理變量值穩(wěn)定假設(shè) (SUTVA)：假設(shè)處理和控制組間沒有相互影響，且處理效果一致。

·一致性假設(shè) (Consistency)：假設(shè)同一處理在不同個體上產(chǎn)生一致效果。

·可忽略性假設(shè) (Ignorability)：假設(shè)處理組和控制組之間的差異可以忽略，即隨機(jī)分配處理。

·正值假設(shè) (Positivity)：假設(shè)每個個體都有被分配到處理組或控制組的可能性。

確定因果關(guān)系的方法

1. 隨機(jī)試驗

·隨機(jī)試驗的原理：通過隨機(jī)分配個體到處理組和控制組，以消除混淆因素的影響，確保因果關(guān)系的準(zhǔn)確估計。

·聯(lián)合分析 (Conjoint Analysis)：通過評估多種因素的組合效應(yīng)，幫助理解復(fù)雜決策過程中的因果關(guān)系。

2. 工具變量（慎用該方法）

定義和應(yīng)用：工具變量是一種外生變量，能夠幫助解決內(nèi)生性問題。通過工具變量可以識別出因果關(guān)系。

3. 回歸斷點(diǎn)設(shè)計 (RDD)

·原理介紹：RDD利用一個明確的斷點(diǎn)來區(qū)分處理組和控制組，通過比較斷點(diǎn)兩側(cè)個體的差異來估計處理效果。

·應(yīng)用場景：RDD適用于政策評估、教育研究等領(lǐng)域。

4. 合成控制法

概念和步驟：通過構(gòu)建一個虛擬的控制組，模擬處理組在未接受處理時的表現(xiàn)，從而估計處理效果。

5. 匹配法

·匹配法的原理：通過匹配相似的個體來減少混淆因素的影響，從而更準(zhǔn)確地估計處理效果。

·精確匹配和非精確匹配：根據(jù)變量的精確值或范圍進(jìn)行匹配，確保處理組和控制組的可比性。

·距離測量：利用馬哈拉諾比斯距離、傾向值距離等方法衡量個體間的相似性，提高匹配精度。

·匹配算法：包括最近鄰匹配、貪婪匹配、最優(yōu)匹配和全匹配等，針對不同研究需求選擇合適的匹配算法。

·匹配質(zhì)量衡量：通過平衡性檢查、描述性統(tǒng)計量對比和標(biāo)準(zhǔn)化均值差異等方法，評估匹配效果，確保匹配結(jié)果的可靠性。

6. 機(jī)器學(xué)習(xí)方法

·因果樹和因果森林 (Causal Tree and Causal Forest)：基于樹模型的因果推斷方法，通過構(gòu)建因果樹和因果森林，處理高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型。

·反事實回歸網(wǎng)絡(luò) (CounterFactual Regression Network)：是一類深度學(xué)習(xí)模型，用于在因果推斷中估計處理效應(yīng)。這類模型特別適用于高維和復(fù)雜數(shù)據(jù)集，能夠在傳統(tǒng)因果推斷方法難以奏效的情況下提供有效的解決方案。

曾迪洋

賦能與提升：

學(xué)術(shù)寫作的AI智慧實踐指南

AI工具能為學(xué)術(shù)寫作做什么？

AI工具的優(yōu)勢：海量知識大腦、信息串聯(lián)、邏輯整合與推理

AI工具賦能學(xué)術(shù)寫作的底層邏輯

反思：

Al是什么？能為學(xué)術(shù)研究做什么？我們和AI的關(guān)系是什么？

對反思的回應(yīng)：

角色定位：學(xué)術(shù)助手——彌補(bǔ)短板、提高效率、錦上添花

實質(zhì)：用學(xué)術(shù)思維駕馭Al思維，讓Al思維學(xué)會學(xué)術(shù)思維

前提：內(nèi)化學(xué)術(shù)寫作的底層邏輯與思維，才能將其賦予AI

AI工具賦能研究選題

選題的兩種典型模式

（1）理論驅(qū)動型選題

從理論的驗證、修正、拓展、甚至是顛覆出發(fā)，形成研究問題。

（2）現(xiàn)實驅(qū)動型選題

從現(xiàn)實或?qū)嵺`經(jīng)驗出發(fā)（政策、時事、學(xué)術(shù)現(xiàn)實問題），形成學(xué)術(shù)論文的研究問題。

AI工具賦能引言寫作

經(jīng)驗現(xiàn)象引言法

理論缺陷引言法

困惑-張力引言法

AI工具賦能文獻(xiàn)綜述寫作

AI工具賦能文獻(xiàn)綜述寫作五步法

第一步：告訴AI你的核心研究問題，然后確定論述框架。

第二步：基于已確定的框架進(jìn)行文獻(xiàn)梳理。

第三步：對文獻(xiàn)梳理進(jìn)行優(yōu)化——投喂文獻(xiàn)材料

第四步：對文獻(xiàn)進(jìn)行評論，找出research gap

第五步：對文獻(xiàn)的綜、述、評進(jìn)行整合

AI工具賦能學(xué)術(shù)論文的主體論證

第一步：讓AI工具明確編碼的方法和規(guī)則

第二步：通過對編碼規(guī)則的明確來進(jìn)行資料編碼與分析

AI工具賦能研究結(jié)論寫作

研究結(jié)論寫作三要素

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“怎么說呢”

結(jié)業(yè)證書??

“被你抓到了！”

留在記憶中

人文分社重點(diǎn)好書

會議議程

錯過會議：

仍可觀看直播回放

文字 | 李欣蔓 杜婷

圖片 | 馬俊 李興應(yīng)

注：以上內(nèi)容為嘉賓演講中的部分內(nèi)容，由會議志愿者共同整理。

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