کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4946909 1439559 2017 34 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Supporting theoretically-grounded model building in the social sciences through interactive visualisation
ترجمه فارسی عنوان
حمایت از ساختن مدل نظری مبتنی بر علوم اجتماعی از طریق تجسم تعاملی
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
هدف اصلی که مدل های آماری در علوم اجتماعی کاربرد دارد، پدیده هایی است که در جهان اطراف ما درک و توضیح می شود. برای اینکه از لحاظ علمی معتبر و قابل اجرا باشد، ساخت چنین مدلهایی باید به روش تئوری قوی باشد. برای رسیدن به این هدف، نیاز به روش شناسی وجود دارد که می تواند دانشمندان را قادر به استفاده از دانش دامنه خود را به طور موثر حتی در صورت عدم وجود فرضیه های پیشین قوی و یا در برخورد با مجموعه داده های پیچیده حاوی صدها متغیر و منجر به تعداد زیادی از مدل های بالقوه وجود دارد. در این مقاله، فرآیند ساخت مدل های پیشرفته ای را توصیف می کنیم که در آن از تجسم های تعاملی به عنوان مکانیسم پایه ای برای تسهیل ساخت و ساز و مستند سازی مدل های مبتنی بر نظریه استفاده می شود. ما مشاهدات خود را از یک پروژه مشارکتی که شامل دانشمندان علوم اجتماعی و کامپیوتر است گزارش می کنیم و نقش های کلیدی برای تجسم را برای حمایت از ساخت مدل در زمینه علوم اجتماعی تعیین می کنیم. ما مجموعه ای از تکنیک های برای تسهیل اکتشاف خلاصه آماری متغیرهای ورودی، مقایسه کیفیت مدل های جایگزین و پیگیری روند پردازش مدل را شرح می دهیم. ما نشان می دهیم که چگونه این تکنیک ها در هماهنگی کار می کنند تا دانشمندان علوم اجتماعی بتوانند به طور موثر مدل هایی تولید کنند که به شدت بر پایه تئوری خاص دامنه می باشد.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The primary purpose for which statistical models are employed in the social sciences is to understand and explain phenomena occurring in the world around us. In order to be scientifically valid and actionable, the construction of such models need to be strongly informed by theory. To accomplish this, there is a need for methodologies that can enable scientists to utilise their domain knowledge effectively even in the absence of strong a priori hypotheses or whilst dealing with complex datasets containing hundreds of variables and leading to large numbers of potential models. In this paper, we describe enhanced model building processes in which we use interactive visualisations as the underlying mechanism to facilitate the construction and documentation of theory-driven models. We report our observations from a collaborative project involving social and computer scientists, and identify key roles for visualisation to support model building within the context of social science. We describe a suite of techniques to facilitate the exploration of statistical summaries of input variables, to compare the quality of alternative models, and to keep track of the model-building process. We demonstrate how these techniques operate in coordination to allow social scientists to efficiently generate models that are tightly underpinned by domain specific theory.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 268, 13 December 2017, Pages 153-163
نویسندگان
, , , , ,