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Handbook of Computational Social Science, Volume 2 Data Science, Statistical Modelling, and Machine Learning Methods

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

17.11.2021

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Herausgeber

Uwe Engel + weitere

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

434

Maße (L/B/H)

24,4/17/2,3 cm

Gewicht

700 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-207770-3

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

17.11.2021

Abbildungen

schwarz-weiss Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss

Herausgeber

Verlag

Taylor & Francis

Seitenzahl

434

Maße (L/B/H)

24,4/17/2,3 cm

Gewicht

700 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-03-207770-3

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Preface

    1. Introduction to the Handbook of Computational Social Science
    2. Uwe Engel, Anabel Quan-Haase, Sunny Xun Liu and Lars Lyberg

      Section I. Data in CSS: Collection, Management, and Cleaning

    3. A Brief History of APIs: Limitations and Opportunities for Online Research
    4. Jakob Jünger

    5. Application Programming Interfaces and Web Data For Social Research
    6. Dominic Nyhuis

    7. Web Data Mining: Collecting Textual Data from Web Pages Using R
    8. Stefan Bosse, Lena Dahlhaus and Uwe Engel

    9. Analyzing Data Streams for Social Scientists
    10. Lianne Ippel, Maurits Kaptein and Jeroen Vermunt

    11. Handling Missing Data in Large Data Bases
    12. Martin Spiess and Thomas Augustin

    13. A Primer on Probabilistic Record Linkage

    14. Ted Enamorado

    15. Reproducibility and Principled Data Processing
    16. John McLevey, Pierson Browne and Tyler Crick

      Section II. Data Quality in CSS Research

    17. Applying a Total Error Framework for Digital Traces to Social Media Research
    18. Indira Sen, Fabian Flöck, Katrin Weller, Bernd Weiß and Claudia Wagner

    19. Crowdsourcing in Observational and Experimental Research
    20. Camilla Zallot, Gabriele Paolacci, Jesse Chandler and Itay Sisso

    21. Inference from Probability and Nonprobability Samples
    22. Rebecca Andridge and Richard Valliant

    23. Challenges of Online Non-Probability Surveys
    24. Jelke Bethlehem

      Section III. Statistical Modelling and Simulation

    25. Large-scale Agent-based Simulation and Crowd Sensing with Mobile Agents
    26. Stefan Bosse

    27. Agent-based Modelling for Cultural Networks: Tagging by Artificial Intelligent Cultural Agents
    28. Fernando Sancho-Caparrini and Juan Luis Suárez

    29. Using Subgroup Discovery and Latent Growth Curve Modeling to Identify Unusual Developmental Trajectories
    30. Axel Mayer, Christoph Kiefer, Benedikt Langenberg and Florian Lemmerich

    31. Disaggregation via Gaussian Regression for Robust Analysis of Heterogeneous Data
    32. Nazanin Alipourfard, Keith Burghardt and Kristina Lerman

      Section IV: Machine Learning Methods

    33. Machine Learning Methods for Computational Social Science
    34. Richard D. De Veaux and Adam Eck

    35. Principal Component Analysis
    36. Andreas Pöge and Jost Reinecke

    37. Unsupervised Methods: Clustering Methods
    38. Johann Bacher, Andreas Pöge and Knut Wenzig

    39. Text Mining and Topic Modeling
    40. Raphael H. Heiberger and Sebastian Munoz-Najar Galvez

    41. From Frequency Counts to Contextualized Word Embeddings: The Saussurean Turn in Automatic Content Analysis
    42. Gregor Wiedemann and Cornelia Fedtke

    43. Automated Video Analysis for Social Science Research

             Dominic Nyhuis, Tobias Ringwald, Oliver Rittmann, Thomas Gschwend and Rainer Stiefelhagen