社会治理研究知识库

该材料是一则关于“清华大数据与因果推断研讨班”的活动预告和介绍。该研讨班是清华大学计算社会科学与国家治理实验室(LCG-THU)举办的学术项目,旨在通过邀请经济学、管理学、社会学、政治学等多学科领域的青年学者分享研究经验和前沿知识,提升参与者的实证研究能力,并促进不同学科间的交流。 以下是对主要活动内容的概括: **研讨班背景及目标:** - “大数据与因果推断研讨班”是在“清华定量俱乐部”的基础上升级而成。该俱乐部自2018年秋季成立以来,在校内累计吸引数万人次参与,形成了一套从基础到进阶的课程体系。 - 目标是通过分享不同社科领域青年学者运用因果分析和大数据研究方法的经验,提高学界对实证研究能力的认识,并促进跨学科交流。 **研讨班重点特色:** - 邀请20位优秀青年学者参与讲座,覆盖经济学、公共管理等10个领域。 - 实训讲座时间一般在周三晚上进行,为期8个月(从11月开始至次年4月)。 - 讨论内容涵盖理论发展和实证科学性之间的平衡、政策分析、国际问题研究、医疗数据分析等多种主题。 **课程安排与时间表:** - 预计覆盖行政数据在医疗中的应用、管理科学研究的选题创新、媒体大数据在治理中的角色等话题。 - 讨论方法包括政策效应评估、地理断点回归设计的应用、政府网站数据分析等,每个讲座会持续一到两个时间段。 **总结:** “清华大数据与因果推断研讨班”旨在通过系统化的课程设计和高质量的学术交流活动,培养和提升青年学者的研究能力和跨学科合作意识。它以实证研究为中心,强调方法论与实务并重,并鼓励理论与实践之间的互动与融合,是促进文科创新和学科交叉的重要举措。

理论研究 2024-12-22 09:02:42.261114
### 大数据与因果推断研讨班活动介绍 “大数据与因果推断研讨班”是由清华大学发起的学术项目,旨在通过邀请跨学科领域的青年学者分享和交流运用大数据及因果分析法进行实证研究的经验。该计划自2018年起在清华校内成功举办,并逐步形成了一套包括编程技能培训、数据科学基础、代码实践、顶级期刊论文复现和科研方法分享的多层级课程体系。 ### 集体学术成果与奖项 该项目曾获得2021年度清华大学的教学成果奖,同时也为《中国大学教学》杂志提供了关于通过朋辈互助形式强化科研技能的相关经验分析。项目强调跨学科合作,展示了不同领域研究人员在理论发展和实证研究的融合。 ### 课程内容概览 研讨班邀请了包括经济学、管理学、社会学、政治学、新闻传播等多学科的18位优秀青年学者参与活动。参与者将通过分享具体的研究案例、理论观点和方法论,为学员提供有关政策评估、地理数据应用、政府网站信息学、医疗领域数据分析以及环境政策研究等方面的知识。课程内容覆盖了学术论文复现、选题策略、媒体大数据在社会治理中的应用、劳动市场分析、行政负担相关实证工作、电动汽车充换电站管理优化、ESG(环境、社会与治理)、规划与预测模型运用,以及资源管理等主题。 ### 学习路径与交流机会 课程通过“线上+线下结合”的形式进行,为期近半年的活动通常安排在每周三晚或周四举办,保证了参与者的便捷学习和深入讨论。项目计划涵盖政策效应评估、地理断点回归设计、基于政府网站的数据分析等前沿方法论,并提供针对特定领域如电动汽车产业、ESG及绿色经济转型、农业与环境资源管理、宏观面板数据分析、社会网络分析中的因果推断原理与应用等的案例研究。活动尾声还包括优秀论文评审和学员表彰,鼓励学术成果分享和创新成果。 ### 擦亮学习经验 该研讨班不仅提供了丰富多样的理论知识和技术工具培训,更重要的是促进了跨学科间的交流,帮助青年学者掌握数据驱动的研究方法来解决实际问题,并培养了实际操作能力与合作精神。这一系列的活动为清华大学乃至国内的学术研究社区构建了宝贵的学术资源库和人才网络。 ### 结语 “大数据与因果推断研讨班”作为清华定量俱乐部品牌的核心项目之一,体现了清华在推动跨学科教育、科研创新以及促进科学方法普及上的积极探索与贡献。通过精心设计的学习计划与高质量的专家分享,该项目不仅为参与者提供了学术成长的机会,同时也促进了领域内知识的共享和合作,对我国乃至国际社会的学术研究有着积极的影响。
#好的,了解了这一系列课程的设置后,让我们来具体了解一下“大数据与因果推断研讨班”的课程安排。 ### 课程概述: 本期的大数据与因果推断研讨班旨在通过邀请跨学科领域的青年学者分享他们的研究经验,着重提升参与者的实证研究能力。该研讨班将贯穿2024年11月至2025年4月期间的周三和周四晚举行一系列讲座和研讨会。 ### 宗旨: 这个课程的主要目的是通过展示不同学科中如何运用因果推断与大数据分析方法进行实证研究,激发青年学者对新兴研究方法的兴趣。它强调在理论发展与实证科学性之间的平衡,并促进跨学科交流。 ### 讲座主题(截至2025年4月): 1. **政策效应评估中的视角选择**:探索通过行政区划调整进行的系列研究来评估政策的影响。 2. **地理断点回归设计在国际问题研究中的运用**:讨论如何在具有明显外部影响的数据中识别因果关系。 3. **基于政府网站数据的政策信息学**:介绍从官方网页收集数据以支持或检验政策分析的方法。 4. **行政数据及其医疗问题研究的应用**:聚焦于利用公共数据集解决公共卫生和医疗服务相关的问题。 5. **管理科学研究的选题与理论创新**:提供关于选择研究题目及推动管理科学研究领域的洞见。 6. 通过更多讲座、研讨会,涵盖了劳动经济学、大数据管理、ESG(环境、社会和治理)评估、规划与预测模型在农业与环境资源经济中的应用等主题。 ### 讨论重点: - **实际项目与案例分析**:每个讲座将结合具体的研究项目或案例,展示研究方法的实际应用。 - **操作技巧与步骤解析**:讲师会详细说明如何收集数据、进行数据清洗、构建模型以及评估结果的实操过程。 - **跨学科对话**:鼓励参与者与来自不同领域的专家交流,增强交叉学习的机会。 ### 结束: 研讨班将于2025年4月结束,期间邀请已经提交过被接受或发表论文的学员参与最终的优秀论文和优秀学员评审。此次研讨会将作为对参加者工作成果的认可,并提供深入反馈与指导。 通过这一系列活动,旨在为研究人员提供宝贵的学术资源、方法学培训以及激发创新思想的机会,推动数据科学在社会科学领域的进一步应用和发展。