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| 內容簡介： |
大数据、人工智能等现代科技的快速发展，一方面催生了经济社会运行的新模式、新特征；另一方面，也为人类重新认识自身，认识个体以及群体行为，提供了新方法和新视角。人文社会科学有着不同于自然科学的特点，人类行为的规律性较弱，解释性较差，而且往往很难通过实验验证，实验成本较高。而大数据、人工智能等数据只能新兴技术的出现，允许我们通过多智能体建模等仿真手段来探究社会复杂系统的内在特征。AI技术赋能之下，人文社科新理论、新思想不断涌现，公共治理的新手段、新方法也推陈出新。与此同时，也越来越依赖于跨学科交叉、多领域融合，对研究组织形式与研究范式创新提出了更高的要求。
本书从人文社科与数据智能新技术创新融合的视角出发，探析大数据人工智能新技术赋能下的人文社会科学研究新思想、新理论、新方法，展望应用领域，前瞻未来趋势，为相关研究和市场拓展提供参考借鉴。
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| 目錄：
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一篇 AI驱动的人文和社会科学范式变革
1章 数据与机理双驱动的人文社科研究范式变革
1.1 AI驱动人文社会科学的研究范式变革
1.2 智能时代下社会科学科研范式的延续与变革
1.3 数字人文的新工具、新方法与新视角
2章 复杂社会系统赋能科学决策
2.1 计算社会科学与科学决策的未来
2.2 人智协同视角下的行为机理研究新范式
2.3 大模型智能体驱动的社会模拟
3章 AI4SSH的数据创新与规范
3.1 社会经济运行另类大数据的挖掘与应用
3.2 基于大模型的文献资源语料库建设
3.3 基于计算机视觉的多模态资料挖掘与合成
3.4 跨学科的数据融合的原则与规范
4章 AI4SSH的关键算法与模型
4.1 多模态大模型的发展前沿
4.2 基于机器学复杂机理研究
4.3 因果推断在社科研究中的应用
5章 AI时代的社会治理：新议题与新挑战
5.1 AI发展和落地应用的社会治理风险和应对
5.2 大模型快速发展给治理带来的挑战
5.3 AI时代“信息污染”风险及应对
5.4 AI伦理与治理研究
6章 推动人文社会科学智能的持续发展
6.1 学科创新融合的研究组织形式变革
6.2 人才与培养机制
二篇 AI4SSH研究与应用的关键领域
7章 AI4SSH研究前沿趋势
7.1 全球研究趋势
8章 计算社会科学与AI时代的舆论与教育研究
8.1 生成式人工智能影响下的舆论研究
8.2 基于计算的社会观点形成与演化
8.3 挑战与应对：AI+教育的多重审视
9章 AI赋能的群体行为与预测
9.1 模拟与计算：政治预测中的ABM与AI运用
9.2 AI赋能公共政策研究和决策
9.3 将大模型引入公共治理领域的趋势、风险与对策
10章 AI时代的经济金融研究与预测
10.1 以ABM重构经济学微观基础
10.2 AI在优规划和管理决策中的应用
10.3 AI时代的金融研究与预测
11章 基于多模态人工智能的数智人文发展前景
11.1 AI赋能历史地理：时空模式识别与智能知识库构建
11.2 基于多模态大模型的AI古文字专家
11.3 AI视域下东亚语言数据与资源生态建设
11.4 AI在科技考古中的应用与前景
11.5 AI生成艺术作品的典型应用场景
三篇 AI4SSH的产业应用前沿与展望
12章 AI赋能的产业变革与展望
12.1 垂直领域大数据和大模型带来的新视野
12.2 通用型AI带来的变革与发展
13章 AI赋能的企业智能决策与效率变革
13.1 AI应用效率提升跨行业全景图
13.2 AI智能决策的产业应用前沿
13.3 AI4SSH产业应用的小结与展望
附录 基于大模型的主要领域前
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