政策信息学:大数据驱动的公共政策分析

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作者: , ,
2020-01
版次: 1
ISBN: 9787302540045
定价: 79.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
分类: 政治
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  •   《政策信息学:大数据驱动的公共政策分析》从背景理论、基础方法和应用案例三个视角展开,力图尽可能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依赖的社会网络分析、自然语言处理基础方法、情感分析和主题建模方法;应用案例篇展示从第三方工具运用、概率主题建模、问题趋势描述和智能搜索到主题建模分析上的理论建构与实证检验逻辑。   张楠,清华大学经济管理学院管理学博士,清华大学公共管理学院副教授。曾挂职北京市朝阳区信息化工作办公室主任助理(2006-2007),现兼任中国行政管理学会信息公开与政务服务研究会副秘书长、中国城市科学会数字城市专委会物联网学组副组长、北京市城市管理科技协会理事长、中国软科学研究会理事、住建部信息技术应用标准化委员会委员。 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
    4.2.4 政策效果的评估与预测
    4.3 迭代循环与关键点
    4.4 主要研究方法基础
    4.5 从基础方法到决策支撑

    第二部分 基础方法篇
    第5章 系统仿真建模
    5.1 系统仿真建模: 基础概念
    5.1.1 系统: 规定仿真系统的边界与约束条件
    5.1.2 模型: 概念与分类
    5.1.3 仿真问题的基本框架: 建模-试验-分析
    5.2 基于系统动力学的仿真建模
    5.2.1 系统动力学的相关概念
    5.2.2 系统动力学的建模特点
    5.2.3 系统动力学的表达方式
    5.3 基于主体的仿真建模
    5.3.1 基于主体的相关概念
    5.3.2 基于主体的建模特点
    5.3.3 基于主体建模的表达方式
    5.4 仿真建模软件和平台
    第6章 社会网络分析
    6.1 社会网络分析概念及发展
    6.2 社会网络分析的步骤及方法
    6.2.1 社会网络分析的步骤
    6.2.2 社会网络分析的常用方法
    6.3 社会网络分析的主要算法
    6.3.1 PageRank算法
    6.3.2 HITS算法
    6.4 社会网络分析工具
    第7章 自然语言处理: 文本分析基础
    7.1 文本表示
    7.1.1 基于集合论的模型
    7.1.2 基于代数的模型
    7.1.3 基于概率的模型
    7.2 文本预处理
    7.2.1 中文文本分词
    7.2.2 英文文本预处理
    7.3 词性标注
    7.3.1 词性标注的概念
    7.3.2 词性标注的常用方法
    7.4 常用工具软件
    7.4.1 常用中文分词及词性标注工具
    7.4.2 常用英文分词及词性标注工具
    7.5 语料库
    7.5.1 语料库简介
    7.5.2 常用语料库
    第8章 情感分析与主题建模: 理解复杂语义
    8.1 情感分析
    8.1.1 情感分析的概念
    8.1.2 情感分析的过程
    8.1.3 情感信息的抽取
    8.1.4 情感分析的主流方法
    8.1.5 情感分析新兴趋势: 深度学习方法的融合
    8.1.6 情感分析的相关应用
    8.2 主题模型
    8.2.1 主题模型的基本概念
    8.2.2 主题模型的组成部分
    8.2.3 潜在语义索引
    8.2.4 概率潜在语义索引
    8.2.5 潜在狄利克雷分配模型
    8.2.6 主题模型的测度探索
    8.2.7 主题模型的发展趋势

    第三部分 分析案例篇
    第9章 基于多智能体的城市群政府合作建模与仿真——嵌入并反馈于一个异构性社会网络
    9.1 案例背景与理论视角
    9.2 模型构建
    9.2.1 系统: 系统运行机理分析
    9.2.2 模型构建概述
    9.3 模拟实验
    9.3.1 博弈参数对群体博弈形势和收益结果的影响
    9.3.2 网络结构变量对博弈形势和收益结果的影响
    9.4 结论分析
    第10章 基于微博数据的网络群体性事件应对策略评估
    10.1 案例背景
    10.2 案例要素的舆论演化规律分析
    10.2.1 政务微博内容分析
    10.2.2 网络舆论内容分析
    10.2.3 网络互动传播分析
    10.3 基于“关键行动者”要素的关系网络分析
    10.3.1 关键行动者的凝聚力分析
    10.3.2 关键行动者的引力中心性分析
    10.4 基于“治理工具”要素的响应效果分析
    10.4.1 介绍式治理策略分析
    10.4.2 呼吁表态式治理策略分析
    10.4.3 解释澄清式治理策略分析
    10.4.4 辟谣式治理策略分析
    10.4.5 处理决定式治理策略分析
    10.5 研究结论与方法评述
    第11章 基于网络社区数据的舆情分析与政策探索
    11.1 政策发布周期中的公众舆情分析
    11.1.1 案例背景
    11.1.2 数据来源与处理
    11.1.3 结果与分析
    11.2 舆情事件中的公众情感分析
    11.2.1 案例背景
    11.2.2 Word2vec模型
    11.2.3 情感计算
    11.2.4 结果与分析
    11.3 研究结论和方法评述
    第12章 基于公众反馈数据的城市热点问题分析
    12.1 案例背景
    12.2 主题变化的描述分析
    12.3 重点主题的专项分析
    12.3.1 “生态文明问题”主题分析
    12.3.2 “四风”问题主题分析
    12.3.3 “政风行风”问题主题分析
    12.4 智能搜索的工具化探索
    12.4.1 概率主题建模过程
    12.4.2 用户搜索过程
    12.4.3 系统实现
    12.4.4 两阶段验证语义搜索方法有效性验证
    12.5 研究结论和方法评述
    第13章 基于政民互动数据的公共服务效能分析
    13.1 案例背景
    13.2 成本视角的公共服务效能建模
    13.2.1 评价维度
    13.2.2 理论假设
    13.3 政民互动数据的文本挖掘结果
    13.4 基于文本挖掘结果的测量与实证检验
    13.4.1 数据处理
    13.4.2 基于LDA的文本测度设计
    13.4.3 回归结果分析与讨论
    13.5 研究结论与方法评述
    参考文献
  • 内容简介:
      《政策信息学:大数据驱动的公共政策分析》从背景理论、基础方法和应用案例三个视角展开,力图尽可能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依赖的社会网络分析、自然语言处理基础方法、情感分析和主题建模方法;应用案例篇展示从第三方工具运用、概率主题建模、问题趋势描述和智能搜索到主题建模分析上的理论建构与实证检验逻辑。
  • 作者简介:
      张楠,清华大学经济管理学院管理学博士,清华大学公共管理学院副教授。曾挂职北京市朝阳区信息化工作办公室主任助理(2006-2007),现兼任中国行政管理学会信息公开与政务服务研究会副秘书长、中国城市科学会数字城市专委会物联网学组副组长、北京市城市管理科技协会理事长、中国软科学研究会理事、住建部信息技术应用标准化委员会委员。
  • 目录:
    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
    4.2.4 政策效果的评估与预测
    4.3 迭代循环与关键点
    4.4 主要研究方法基础
    4.5 从基础方法到决策支撑

    第二部分 基础方法篇
    第5章 系统仿真建模
    5.1 系统仿真建模: 基础概念
    5.1.1 系统: 规定仿真系统的边界与约束条件
    5.1.2 模型: 概念与分类
    5.1.3 仿真问题的基本框架: 建模-试验-分析
    5.2 基于系统动力学的仿真建模
    5.2.1 系统动力学的相关概念
    5.2.2 系统动力学的建模特点
    5.2.3 系统动力学的表达方式
    5.3 基于主体的仿真建模
    5.3.1 基于主体的相关概念
    5.3.2 基于主体的建模特点
    5.3.3 基于主体建模的表达方式
    5.4 仿真建模软件和平台
    第6章 社会网络分析
    6.1 社会网络分析概念及发展
    6.2 社会网络分析的步骤及方法
    6.2.1 社会网络分析的步骤
    6.2.2 社会网络分析的常用方法
    6.3 社会网络分析的主要算法
    6.3.1 PageRank算法
    6.3.2 HITS算法
    6.4 社会网络分析工具
    第7章 自然语言处理: 文本分析基础
    7.1 文本表示
    7.1.1 基于集合论的模型
    7.1.2 基于代数的模型
    7.1.3 基于概率的模型
    7.2 文本预处理
    7.2.1 中文文本分词
    7.2.2 英文文本预处理
    7.3 词性标注
    7.3.1 词性标注的概念
    7.3.2 词性标注的常用方法
    7.4 常用工具软件
    7.4.1 常用中文分词及词性标注工具
    7.4.2 常用英文分词及词性标注工具
    7.5 语料库
    7.5.1 语料库简介
    7.5.2 常用语料库
    第8章 情感分析与主题建模: 理解复杂语义
    8.1 情感分析
    8.1.1 情感分析的概念
    8.1.2 情感分析的过程
    8.1.3 情感信息的抽取
    8.1.4 情感分析的主流方法
    8.1.5 情感分析新兴趋势: 深度学习方法的融合
    8.1.6 情感分析的相关应用
    8.2 主题模型
    8.2.1 主题模型的基本概念
    8.2.2 主题模型的组成部分
    8.2.3 潜在语义索引
    8.2.4 概率潜在语义索引
    8.2.5 潜在狄利克雷分配模型
    8.2.6 主题模型的测度探索
    8.2.7 主题模型的发展趋势

    第三部分 分析案例篇
    第9章 基于多智能体的城市群政府合作建模与仿真——嵌入并反馈于一个异构性社会网络
    9.1 案例背景与理论视角
    9.2 模型构建
    9.2.1 系统: 系统运行机理分析
    9.2.2 模型构建概述
    9.3 模拟实验
    9.3.1 博弈参数对群体博弈形势和收益结果的影响
    9.3.2 网络结构变量对博弈形势和收益结果的影响
    9.4 结论分析
    第10章 基于微博数据的网络群体性事件应对策略评估
    10.1 案例背景
    10.2 案例要素的舆论演化规律分析
    10.2.1 政务微博内容分析
    10.2.2 网络舆论内容分析
    10.2.3 网络互动传播分析
    10.3 基于“关键行动者”要素的关系网络分析
    10.3.1 关键行动者的凝聚力分析
    10.3.2 关键行动者的引力中心性分析
    10.4 基于“治理工具”要素的响应效果分析
    10.4.1 介绍式治理策略分析
    10.4.2 呼吁表态式治理策略分析
    10.4.3 解释澄清式治理策略分析
    10.4.4 辟谣式治理策略分析
    10.4.5 处理决定式治理策略分析
    10.5 研究结论与方法评述
    第11章 基于网络社区数据的舆情分析与政策探索
    11.1 政策发布周期中的公众舆情分析
    11.1.1 案例背景
    11.1.2 数据来源与处理
    11.1.3 结果与分析
    11.2 舆情事件中的公众情感分析
    11.2.1 案例背景
    11.2.2 Word2vec模型
    11.2.3 情感计算
    11.2.4 结果与分析
    11.3 研究结论和方法评述
    第12章 基于公众反馈数据的城市热点问题分析
    12.1 案例背景
    12.2 主题变化的描述分析
    12.3 重点主题的专项分析
    12.3.1 “生态文明问题”主题分析
    12.3.2 “四风”问题主题分析
    12.3.3 “政风行风”问题主题分析
    12.4 智能搜索的工具化探索
    12.4.1 概率主题建模过程
    12.4.2 用户搜索过程
    12.4.3 系统实现
    12.4.4 两阶段验证语义搜索方法有效性验证
    12.5 研究结论和方法评述
    第13章 基于政民互动数据的公共服务效能分析
    13.1 案例背景
    13.2 成本视角的公共服务效能建模
    13.2.1 评价维度
    13.2.2 理论假设
    13.3 政民互动数据的文本挖掘结果
    13.4 基于文本挖掘结果的测量与实证检验
    13.4.1 数据处理
    13.4.2 基于LDA的文本测度设计
    13.4.3 回归结果分析与讨论
    13.5 研究结论与方法评述
    参考文献
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