社會科學因果推論如何入門？AI如何助力學術寫作？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、嘉賓演講要點歸納、圖書推薦、現場圖片、人文分社重點好書、以及會議信息（錯過會議沒關系，直播回放仍可持續3個月~）

第一日直達：

第二日直達：

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，復旦大學社會發展與公共政策學院教授、博士生導師胡安寧帶來題為《社會科學因果推論入門》的主題講座，胡安寧詳細介紹了因果推斷的多種方法，包括傳統的統計方法和現代的機器學習方法，強調了因果推斷在社會科學研究中的關鍵作用，指出了各種方法的適用場景與優缺點。

胡安寧老師授課現場

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

曾迪洋老師授課現場

講座結束后，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出版社人文分社學術著作和教材產品的建設成果，她指出，近日多種圖書獲得了“教育部第九屆高校科研優秀成果獎”，再度彰顯了出版社在人文社會科學出版領域的重要地位。

楊宗元致閉幕辭

本次研討會評選出優秀組織獎3名、優秀學員獎5名，楊宗元為獲獎組織代表頒發榮譽贈書，曾迪洋老師為優秀學員頒獎。優秀學員代表、濟南大學教師邢冰分享參會心得。

優秀組織獎：

貴州民族大學傳媒學院

云南民族大學文學與傳媒學院

河北大學新聞傳播學院

優秀學員獎：

貴州民族大學 韓洪雷

濟南大學 邢冰

西安交通大學 馮東

四川師范大學 羅瑩

貴州師范大學 張弘

優秀組織獎

優秀學員獎

濟南大學邢冰老師分享學習心得

干貨整理

胡安寧

社會科學因果推論入門

如何確定因果效應

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，又與結果變量相關的第三變量。混淆因素的存在會干擾我們對因果關系的準確估計。因此，識別和控制混淆因素是進行有效因果推斷的關鍵步驟。

·混淆因素通常可以分為兩種類型：已知混淆因素和未知混淆因素。

2. 反事實狀態：

反事實狀態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的預測。理解和測量反事實狀態對于準確估計因果效應至關重要，因為它提供了與實際處理結果進行比較的基準。

3. 因果推斷的前提假設：

·單位處理變量值穩定假設 (SUTVA)：假設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 (Consistency)：假設同一處理在不同個體上產生一致效果。

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

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

確定因果關系的方法

1. 隨機試驗

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

·聯合分析 (Conjoint Analysis)：通過評估多種因素的組合效應，幫助理解復雜決策過程中的因果關系。

2. 工具變量（慎用該方法）

定義和應用：工具變量是一種外生變量，能夠幫助解決內生性問題。通過工具變量可以識別出因果關系。

3. 回歸斷點設計 (RDD)

·原理介紹：RDD利用一個明確的斷點來區分處理組和控制組，通過比較斷點兩側個體的差異來估計處理效果。

·應用場景：RDD適用于政策評估、教育研究等領域。

4. 合成控制法

概念和步驟：通過構建一個虛擬的控制組，模擬處理組在未接受處理時的表現，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，從而更準確地估計處理效果。

·精確匹配和非精確匹配：根據變量的精確值或范圍進行匹配，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。

·匹配質量衡量：通過平衡性檢查、描述性統計量對比和標準化均值差異等方法，評估匹配效果，確保匹配結果的可靠性。

6. 機器學習方法

·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，通過構建因果樹和因果森林，處理高維數據和復雜模型。

·反事實回歸網絡 (CounterFactual Regression Network)：是一類深度學習模型，用于在因果推斷中估計處理效應。這類模型特別適用于高維和復雜數據集，能夠在傳統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：

學術寫作的AI智慧實踐指南

AI工具能為學術寫作做什么？

AI工具的優勢：海量知識大腦、信息串聯、邏輯整合與推理

AI工具賦能學術寫作的底層邏輯

反思：

Al是什么？能為學術研究做什么？我們和AI的關系是什么？

對反思的回應：

角色定位：學術助手——彌補短板、提高效率、錦上添花

實質：用學術思維駕馭Al思維，讓Al思維學會學術思維

前提：內化學術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）理論驅動型選題

從理論的驗證、修正、拓展、甚至是顛覆出發，形成研究問題。

（2）現實驅動型選題

從現實或實踐經驗出發（政策、時事、學術現實問題），形成學術論文的研究問題。

AI工具賦能引言寫作

經驗現象引言法

理論缺陷引言法

困惑-張力引言法

AI工具賦能文獻綜述寫作

AI工具賦能文獻綜述寫作五步法

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行文獻梳理。

第三步：對文獻梳理進行優化——投喂文獻材料

第四步：對文獻進行評論，找出research gap

第五步：對文獻的綜、述、評進行整合

AI工具賦能學術論文的主體論證

第一步：讓AI工具明確編碼的方法和規則

第二步：通過對編碼規則的明確來進行資料編碼與分析

AI工具賦能研究結論寫作

研究結論寫作三要素

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掃碼試讀

現場圖片來了~~

刷屏三日、循環播放的圖書滾動視頻

“怎么說呢”

結業證書??

“被你抓到了！”

留在記憶中

人文分社重點好書

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

注：以上內容為嘉賓演講中的部分內容，由會議志愿者共同整理。

請讀者朋友們尊重知識產權，引用或使用時，注明原作者。