Thấu kính thuật toán trong khoa học xã hội

Nhìn vào các câu hỏi thông qua lăng kính thuật toán (nghĩa là từ quan điểm thuật toán hoặc độ phức tạp) đã trở nên hữu ích trong các ngành học bên ngoài 'miền tiêu chuẩn' của khoa học máy tính. Cụ thể, CS đã tác động đến sinh học thông qua sinh học tính toán, vật lý thông qua xử lý thông tin lượng tử và AI và lý thuyết phức tạp dường như thường xuyên tương tác với khoa học thần kinh. Các khoa học tự nhiên có vẻ tương đối thoải mái với TCS.

Vì vậy, câu hỏi của tôi liên quan đến tác động của TCS đối với khoa học xã hội .

TCS đã cung cấp những gì mới và quan trọng về khoa học xã hội?

Tôi mơ hồ nhận thức được tác động của tư duy thuật toán đối với kinh tế học (thông qua lý thuyết trò chơi). Trong thực tế, lý thuyết trò chơi thuật toán hiện là một phần của 'miền tiêu chuẩn' của TCS, vì vậy hãy loại trừ các câu trả lời AGT trừ khi chúng thay đổi cụ thể các lý thuyết hiện có trong khoa học xã hội.

Một ví dụ khác tôi nhớ là từ ngôn ngữ học trong khả năng học hỏi và sự vô tư của ngữ pháp (tức là sự nghèo nàn của kích thích ) tranh luận. Định lý của Gold về tính không thể học của ngữ pháp tự do ngữ cảnh đã cung cấp một lập luận mạnh mẽ cho tính bẩm sinh và giúp thuyết phục một số người hoài nghi (tôi không chắc liệu điều này có còn hiệu lực hay không, vì SCFG dường như có thể học được). Tôi quan tâm nhiều hơn đến các ví dụ về loại hình này, nơi tư duy TCS đã giúp thay đổi hoặc định hình các lý thuyết hiện có trong khoa học xã hội.

Tài liệu tham khảo / khảo sát được đánh giá cao.

Mạng, đám đông và thị trường: Lý do về một thế giới kết nối cao , bởi Easley và Kleinberg có lẽ nên được đề cập ở đây. Nó khá cơ bản, nhưng cung cấp nhiều lựa chọn về các chủ đề khoa học xã hội đã được xem xét từ quan điểm của CS và cung cấp rất nhiều tài liệu tham khảo. Ai đó có nhiều kinh nghiệm hơn trong lĩnh vực này có lẽ có thể cho chúng ta biết cuốn sách gần với tình trạng nghệ thuật hiện tại trong lĩnh vực này như thế nào?

Như một câu trả lời cụ thể hơn, với sự phổ biến của các trang mạng xã hội khác nhau, khoa học máy tính đã trở nên khá phù hợp trong việc phân tích các bộ dữ liệu mạng xã hội khổng lồ từ các trang web đó.

Ví dụ này là từ lý thuyết lựa chọn xã hội, và các cuộc bầu cử nói riêng. Chúng ta biết rằng định lý của Arrow (và định lý Gibbard-Satterthwaite nói chung) loại trừ khả năng các cuộc bầu cử công bằng, không thể thao túng và không có hậu quả kỳ quái khác. Nhưng một bài báo chuyên đề của Bartholdi, Tovey và Trick đã chỉ ra rằng việc tìm ra 'hack' mong muốn để phá vỡ kế hoạch bỏ phiếu là NP-hard, và đã có rất nhiều công việc của nhiều nhà nghiên cứu về sự phức tạp của các vấn đề trong lĩnh vực thiết kế bầu cử . Có một cuộc khảo sát tốt đẹp của Faliszewski, Hemaspaandra và Hemaspaandra về chủ đề này.

Chomsky ?

Đối với các ví dụ hiện đại hơn Blog nghiên cứu pháp lý tính toán có một số công việc tuyệt vời. Họ dự đoán việc đề cử Sotmayor của Tòa án Tối cao Hoa Kỳ bằng cách sử dụng lý thuyết đồ thị .

Tâm lý học nhận thức ngày nay thực sự dựa trên quan điểm "não như máy tính". (Mặc dù, đây có thể được coi là một phần của "khoa học thần kinh" được đề cập trong câu hỏi.)

Một số tài liệu tham khảo bổ sung:

Trong Macgill SM, 1985, "Phân tích cấu trúc dữ liệu xã hội: hướng dẫn cách tiếp cận mạng Galois của Hồ và bảo vệ một phần phân tích Q" Môi trường và lập kế hoạch A 17 (8) 1089 - 1109.

MacGill nhấn mạnh làm thế nào những người trong ngành khoa học xã hội có thể hưởng lợi từ việc sử dụng phân tích Q (thường) được đặt ít nhất để hiểu toán học và do đó tiềm năng của các công cụ như vậy trong nhân văn. Đó phải là trường hợp ngay cả với máy tính tăng - công thức thuật toán. (Toán học là một màn sương hấp dẫn với y tá này.)

www.envplan.com/abab.cgi?id=a171089

Rất nhiều vấn đề của tin tức ERCIM đã xem xét các ứng dụng xã hội của toán học - inc. thuật toán:

http://ercim-news.ercim.eu/back-issues-online

Một con đường khả thi khác để theo đuổi là hình dung trong khoa học xã hội. Có một sáng kiến ​​lớn ở Anh vào những năm 1990:

www.agocg.ac.uk/train/review/toc.htm

Sự kết hợp của web ngữ nghĩa, không gian khái niệm Gärdenfors (2000) có thể cung cấp các con đường mới, lai:

Gärdenfors, P. (2000). Không gian khái niệm: Hình học của tư tưởng, Cambridge.

Hội nghị tháng 5 - 'Không gian khái niệm tại nơi làm việc'

www.fil.lu.se/conferences/conference.asp?id=46&lang=se

Tôi ước tôi có thể nắm bắt được những môn học này - có thể là nghiên cứu sau khi tốt nghiệp. Những nỗ lực thời gian rảnh rỗi của tôi bao gồm các kế hoạch tham dự hội nghị trên và viết về một hình thức cụ thể của bức tranh lớn (khung khái niệm) mô hình Hodges tại đây: http://hodges-model.blogspot.co.uk/

thuật toán cắt bánh rất quan trọng để phân chia công bằng. Tôi chắc chắn họ đóng một vai trò lớn trong khoa học xã hội.

Các ứng dụng của lý thuyết phức tạp trong khoa học xã hội - scott aaronson có một bài tiểu luận táo bạo và thú vị đôi khi buộc lý thuyết phức tạp vào những câu hỏi sâu sắc trong thế kỷ mà tôi tình cờ đọc blog của mình gần đây.

Tại sao các nhà triết học nên quan tâm đến độ phức tạp tính toán http://arxiv.org/abs/1108.1791

http://www.scottaaronson.com/blog/

---

một lĩnh vực thú vị khác của việc áp dụng lý thuyết thuật toán vào khoa học xã hội xảy ra trong kinh tế học như nghiên cứu thị trường hoặc các "hệ thống phức tạp" khác. ý tưởng là thị trường bao gồm các tác nhân hoặc "tác nhân" riêng biệt mà mỗi người cố gắng phát triển các thuật toán để kiếm tiền. một quá trình lựa chọn darwinian xảy ra sau đó. tương tự như thuật toán di truyền. (và có lẽ bây giờ thực sự khá gần với thực tế của HST, giao dịch tốc độ cao, nơi có ước tính rằng có tới 70% giao dịch thị trường là do giao dịch chương trình.) một nhà điều tra hàng đầu trong lĩnh vực này là nông dân j doyne

http://tuvalu.santafe.edu/~jdf/SFI%20Template/ về% 20Me.html

---

Tôi thấy bạn đề cập đến sinh học trên trang khóa học của bạn. một ứng dụng tuyệt vời của lý thuyết phức tạp và thuật toán và một trong những phát triển mạnh mẽ là trong vấn đề tiên tiến trong việc xác định cấu hình gấp protein. ví dụ, một bài báo sớm đã chứng minh rằng một phiên bản chính thức của vấn đề gấp protein là NP hoàn tất.

http://en.wikipedia.org/wiki/Protein_fold

vấn đề gấp protein được NP hoàn thành bởi berger / leighton http://www.brown.edu/Research/Istrail_Lab/ con / 1998 / p30-alk.pdf