社会实验理论与方法评介(精)

社会实验是一种经典的循证社会科学研究范式,有助于研究者获取稳健的因果推论和凝练基于真实社会情境的经验知识。面向智能化转型的滚滚大潮,社会实验方法正迸发出新的活力,成为超前探索智能社会治理方案的重要渠道。《社会实验理论与方法评介》一书，立足社会实验作为一种共性方法论的普遍意义,在系统回顾社会实验理论缘起、发展脉络和经典案例的基础上,向读者系统介绍了自然实验、实地实验、调查实验和计算实验四类经典的社会实验方法,探讨了社会实验与形式建模、质性调查和真实世界研究等方法的组合路径,从宏观实验设计、中观流程管理和微观心理机制三个层面分析了可能影响社会实验效果的潜在因素。还简要介绍了双重差分、断点回归、匹配、合成控制、结构方程模型等开展社会实验中常用的数理分析技术并给出示例,以期更好地为各类社会实验的开展提供理论和方法借鉴。 《社会实验理论与方法评介》可作为高等院校哲学社会科学相关学科，尤其是公共管理学科的方法论教科书和参考书使用,也可作为国家新一代人工智能创新发展试验区和国家智能社会治理实验基地开展人工智能社会实验的参考资料,也适合普通读者选读。

苏竣，清华大学公共管理学院教授、博士生导师，清华大学智能社会治理研究院院长、清华大学智库中心主任、清华大学科教政策研究中心主任、中央网信办智能社会治理实验专家组组长，科技部人工智能社会实验总体专家组组长、国家自然科学基金创新群体学术带头人。2015年当选教育部“长江学者”特聘教授，入选第三批国家“万人计划”领军人才、国家百千万人才工程，并被授予有突出贡献中青年专家称号，先后担任国家2020-2035年中长期科技发展规划第31专题“知识产权与技术标准组”专家组组长，先后负责国家科学基金重点项目、国际合作重点项目等多项重要课题及《长三角一体化科技创新共同体建设发展规划》、《粤港澳大湾区国际科技创新中心发展战略与政策创新研究》等国家级战略研究工作。 黄萃，浙江大学公共管理学院信息资源管理系主任、教授，国家优秀青年基金获得者。学术聚焦于政策文献计量、信息资源管理、数字治理等，跨学科融合创建了政策文献量化研究理论与方法体系，所构建的政策文献量化研究领域具有一定的开创性，获得2017年度国家自然科学基金优秀青年基金项目。近年来主持国家自然科学基金、国家软科学项目、欧盟项目等科研项目十余项。担任《信息资源管理学报》编委、《Scientometrics》、《南开管理评论》等中英文期刊审稿人，科学学与科技政策学会理事等。

第一篇 理论基础 第1章 社会实验的基本概念与类别 1.1 科学研究中的实验方法 1.2 社会实验的发展历程 1.3 社会实验的类型划分 第2章 人工智能社会实验的方法创新 2.1 智能化时代的社会实验 2.2 人工智能社会实验的研究路径 2.3 人工智能社会实验的价值与意义 第3章 人工智能社会实验的伦理规范 3.1 科学研究的基本伦理规范 3.2 人工智能社会实验的伦理风险与挑战 3.3 人工智能社会实验伦理规范体系构建 第二篇 经典应用 第4章 霍桑实验 4.1 霍桑实验概述 4.2 照明实验 4.3 福利实验 4.4 访谈实验 4.5 群体实验 4.6 霍桑实验的启示 第5章 邹平实验 5.1 实验开展背景 5.2 实验过程与操作 5.3 实验效果 5.4 邹平实验的启示 第6章 全民基本收入实验 6.1 UBI兴起的背景 6.2 UBI的特点与数学表述 6.3 UBI的意义 6.4 UBI存在的若干弊端 6.5 UBI实验实例：芬兰的实践及研究发现 6.6 UBI的启示 第7章 全球减贫实验 7.1 全球减贫实验概述 7.2 全球减贫实验的经典案例 7.3 全球减贫实验与社会实验方法的发展 7.4 全球减贫实验引发的方法论争鸣 7.5 全球减贫实验的启示 第三篇 方法设计 第8章 自然实验 8.1 引言 8.2 基于多实验组的自然实验 8.3 基于单实验组的自然实验 8.4 基于社会规则构造的自然实验 8.5 自然实验的长周期影响 8.6 拓展讨论 第9章 实地实验 9.1 引言 9.2 实地实验的优势