政策信息学(大数据驱动的公共政策分析)

本书从背景理论、基础方法和应用案例三个视角 展开，力图全面剖析政策信息学研究的起源、现状、 领域、方法、应用和前景。背景理论篇分析政策信息 学发展脉络、主要科学问题及开放数据环境带来的挑 战；基础方法篇阐述政策信息学研究开展所采用的系 统仿真建模、社会网络分析、自然语言处理的基础方 法、情感分析和主题建模；分析案例篇多角度展示了 运用上述方法的多个研究案例。作者从实际研究工作 出发，展示了政策信息学科理论建构与实证检验的研 究迭代深化逻辑，以期对有意愿从事政策信息学研究 的老师和学生有所裨益。

第一部分 背景理论篇 第1章 数据爆炸与政策分析困境 1.1 数据爆炸与大数据热潮 1.1.1 数据爆炸 1.1.2 大数据的理论与实践 1.1.3 大数据与公共管理 1.2 传统政策分析面对的挑战 1.2.1 公共管理与公共政策 1.2.2 政策分析与政策过程 1.2.3 政策过程的大数据挑战 1.3 大数据助力政策分析与政府管理创新 1.3.1 大数据改变政府的思维方式 1.3.2 大数据优化政府的决策 1.3.3 围绕大数据的研究与实践迭代 第2章 政策信息学的缘起与进展 2.1 政策信息学的概念演进 2.1.1 起源与发展 2.1.2 主要研究方向 2.2 政策信息学与系统科学 2.2.1 从系统科学视角理解政策过程 2.2.2 系统科学与仿真 2.2.3 多主体建模仿真与社会网络分析 2.3 政策信息学与文本分析 2.3.1 文本挖掘理解政策舆情 2.3.2 文本分析与文本挖掘 2.3.3 文本挖掘与概率主题建模 2.4 政策信息学的内涵与外延 2.4.1 面向应用场景的视角 2.4.2 面向技术基础的视角 2.4.3 连接理论范式与治理活动的视角 第3章 开放数据环境下的政策分析 3.1 从信息公开到开放数据 3.1.1 信息公开 3.1.2 开放数据 3.2 开放数据助力政府变革 3.2.1 提升公共决策科学化 3.2.2 促进大众创新和简政放权 3.2.3 提高政府透明度和公信力 3.3 开放政府数据现状 3.3.1 全球总体情况 3.3.2 我国开放政府数据的现状 3.4 政策分析在开放数据环境下面临的机遇与挑战 3.4.1 数据开放带来的机遇 3.4.2 公共政策面临的挑战 第4章 政策信息学的关键科学问题 4.1 科学问题界定 4.2 科学问题涵盖的主要内容 4.2.1 大数据基础分析方法 4.2.2 基于大数据分析的公共管理与决策知识挖掘 4.2.3 大数据时代政策过程设计