计量史学研究入门

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出版者:北京大学出版社
作者:霍俊江
出品人:
页数:223
译者:
出版时间:2012-11
价格:27.00
装帧:平装
isbn号码:9787301215029
丛书系列:历史学研究入门丛书
图书标签:
  • 史学理论
  • 计量史学
  • 历史
  • 历史学
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具体描述

计量史学研究入门,ISBN:9787301215029,作者:霍俊江 著

计量史学研究入门:内容提要 本书旨在为计量史学的初学者提供一个全面而系统的导论。计量史学,作为一门融合了历史学与统计学、计算机科学等量化方法的交叉学科,近年来在国际史学界的影响力日益增强。它不仅要求研究者具备扎实的历史学基础知识和批判性思维能力,更要求掌握必要的数据处理、统计分析和可视化技术。 本书的结构设计力求循序渐进,从宏观的理论框架到具体的实证操作,层层深入,确保读者能够构建起完整的知识体系。 第一部分:计量史学的理论基石与历史脉络 第一章:计量史学的界定与发展 本章首先深入探讨计量史学的核心概念,明确其与其他历史研究方法(如叙事史学、社会史、文化史)的本质区别与联系。我们将追溯计量史学自20世纪中叶以来的发展历程,重点介绍其在不同历史时期所扮演的角色。内容涵盖早期以经济史为主的定量分析,到当代利用大数据和计算方法处理社会、政治、文化现象的转型。本章将阐述计量史学并非仅仅是“用数字说话”,而是一种基于经验证据、追求可重复性和可证伪性的研究范式。 第二章:历史学研究范式的转换与挑战 本章分析传统历史研究方法的局限性,特别是面对海量史料、复杂社会结构和长期趋势分析时的不足。在此基础上,本章详细论述计量史学如何通过引入概率论、因果推断等现代科学方法,提升历史解释的严谨性和客观性。同时,我们也将坦诚探讨计量史学面临的挑战,包括“数据稀疏性”、“测量误差”、“中介性偏差”等问题,引导读者建立批判性的认识。 第三章:计量史学的基本哲学立场 计量史学的研究往往需要处理历史事件的“偶然性”与“必然性”之间的关系。本章将探讨计量史学在本体论和认识论上的立场。我们讨论“结构性因素”与“个体能动性”如何通过量化模型进行耦合分析,以及如何构建具有解释力的历史模型,而非仅仅停留在描述层面。 第二部分:数据获取、处理与基础统计方法 第四章:历史数据的类型、来源与获取策略 计量史学的生命线在于数据。本章详尽介绍历史研究中常见的数据类型,包括:文本数据(如档案记录、报刊)、数值数据(如普查记录、税收记录、气候观测数据)、空间数据(如地理信息系统GIS数据)。本章将重点介绍如何从传统档案、图书馆馆藏、国家统计局等机构获取原始数据,并讨论数字化项目(如Google Books Ngram Viewer, HathiTrust)的应用潜力与局限性。 第五章:数据清洗、整理与结构化 原始历史数据往往是碎片化、非标准化的。本章提供详实的操作指南,指导读者进行数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据标准化(如统一时间单位、货币单位换算)以及数据结构化(将非结构化信息转化为可供计算的矩阵或数据库)。我们将介绍Excel、Access等基础工具在数据预处理中的应用。 第六章:描述性统计与探索性数据分析(EDA) 在进行复杂建模之前,掌握描述性统计至关重要。本章讲解均值、中位数、方差、标准差、偏度和峰度等核心概念,并教授如何运用直方图、箱线图、散点图等可视化工具,直观地揭示历史数据的分布特征、趋势和潜在的相关关系。本章强调EDA在发现问题、形成研究假设中的关键作用。 第三部分:核心计量模型与因果推断 第七章:相关性分析与时间序列基础 本章引入统计推断的基础——相关性。我们区分相关与因果,探讨皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数的适用场景。随后,我们将进入时间序列分析的入门,介绍趋势项、季节性、自相关等概念,并初步展示如何利用时间序列模型(如ARIMA模型)来捕捉长期经济波动或人口变迁的内在规律。 第八章:线性回归模型在历史研究中的应用 线性回归是计量史学中最基础也最常用的工具。本章将详细解析简单线性回归和多元线性回归的原理、假设检验(如多重共线性、异方差性)和解释。通过具体的历史案例(如分析教育水平对工资的影响,或气候变化对农业产出的影响),演示如何正确构建和解释回归方程。 第九章:超越线性:非线性模型与离散选择模型 历史现象往往不是简单的线性关系。本章介绍当因变量是二元选择(如是否参与战争、是否迁徙)时应采用的Logit和Probit模型,以及处理计数数据(如事件发生频率)的泊松回归模型。这将拓宽读者处理复杂历史事件的能力。 第十章:计量史学的核心挑战:因果推断 量化历史研究的终极目标往往是回答“为什么”和“效果如何”。本章聚焦于因果推断的理论与方法,区分相关性与因果性。我们将系统介绍准实验方法,包括: 1. 工具变量法 (IV):解决遗漏变量偏误。 2. 双重差分法 (DID):评估政策或事件的净效应。 3. 断点回归设计 (RDD):利用制度门槛进行精确识别。 本章强调,在史料的约束下,如何选择最恰当的识别策略,是计量史学研究质量的关键所在。 第四部分:前沿方法与研究伦理 第十一章:计算文本分析(文本计量学)导论 随着数字化史料的激增,文本分析成为计量史学的新兴领域。本章介绍如何将大规模历史文本转化为量化数据。内容包括:词频分析、主题模型(如LDA)、词嵌入技术,以及如何利用这些方法来追踪思想史、政治话语或社会情绪的演变。 第十二章:空间计量与历史GIS应用 历史现象具有强烈的空间属性。本章介绍地理信息系统(GIS)在历史研究中的集成应用,包括空间数据的制作与可视化。在此基础上,我们将介绍空间计量模型,如空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM),用于分析邻近地区历史事件的相互影响(如传染病传播、区域经济溢出效应)。 第十三章:计量史学的研究伦理与可复制性 计量史学强调透明度和可重复性。本章探讨在处理敏感历史数据时需要遵循的伦理规范,例如隐私保护、数据来源的公开性。同时,我们强调将数据、代码和分析步骤完整公开(即“可复制性研究实践”)对于提升研究公信力的重要性。 结语:迈向成熟的量化历史学家 本书的结论部分将总结计量史学的核心能力要求,并为读者规划后续的学习路径,鼓励他们将所学方法论应用于具体、有意义的历史问题,真正实现“以量证史,以史验量”的研究理想。本书所提供的工具箱,旨在帮助历史研究者在面对宏大叙事与微观证据的交汇点时,能够运用最严谨的科学方法,探求历史真相。

作者简介

霍俊江,广州大学原人文学院副院长,历史系教授,主要研究领域为中国古代经济史、隋唐史、史学理论与方法。著有《计量史学基础》(1991),《灰色系统理论在历史研究中的应用》(1992),《专制主义与中国封建经济》(合著,1995),《中唐土地制度演变研究》(2000)。

目录信息

《历史学研究入门丛书》弁言
前言
第一章 计量史学概说
一、什么是计量史学
二、计量史学产生的哲学背景和技术背景
三、计量史学的内涵及本质
四、计量史学对历史研究的意义和价值
五、计量史学的适用范围
六、计量史学的发展趋势
第二章 国外计量史学研究的历史与现状
一、近代以来历史学家对计量方法的探讨
二、20世纪后半叶计量史学的兴起和发展
三、欧洲计量史学的发展
四、日本的计量史学研究
五、关于计量史学的争论
六、近二十年来计量史学的发展
第三章 国内计量史学研究的历史及现状
一、中国古代的数据记录
二、早期的数量分析和表格编制
三、近代以来的数量记录和调查统计
四、中国现代计量史学研究的起步
五、计量史学研究在中国的发展
六、中国计量史学研究的深入发展
七、中国计量史学发展的前景和问题
第四章 计量史学研究的基本方法
一、历史资料的搜集
二、历史资料的分类
三、历史资料的整理
四、对历史资料的初步分析:一些简单统计方法
五、抽样与推断
六、对历史现象和历史过程的深入研究:一些常用的分析方法
第五章 计量史学研究的若干问题
一、计量史学与历史学的科学化
二、人文情感与计量研究的关系
三、数据、数据提取、数据生成的合理性问题
四、计量方法的相关问题
五、计量史学的学科定位
附录一 学术资源
一、工具书
二、学术期刊
三、网络资源
附录二 关键词
参考文献
后记
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的名字叫《计量史学研究入门》,我本来以为它会是一本枯燥乏味、充斥着复杂统计公式和晦涩理论的学术专著,毕竟“计量”这个词本身就带着一丝冰冷的理性色彩,而“史学”又似乎是与严谨考证和人文关怀紧密相连的领域。然而,当我真正翻开这本书,一种前所未有的阅读体验便扑面而来。它并没有直接抛出那些令人生畏的数学模型,而是以一种更加循序渐进、引人入胜的方式,逐步揭示了计量史学这一新兴学科的魅力所在。作者仿佛是一位经验丰富的向导,带着我在历史的长河中漫步,同时又不时点拨我,如何运用现代科学的工具,去发掘那些隐藏在海量史料之下的规律与联系。例如,书中并非直接讲解回归分析如何应用于历史研究,而是通过一个生动的案例,比如分析某时期的人口增长与农业产出之间的关系,巧妙地引入了相关性分析的概念,让我理解了数据背后可能蕴含的历史叙事。作者还非常注重历史研究的语境,强调计量方法并非要取代传统的史学研究,而是作为一种有力的补充,能够帮助我们更客观、更全面地认识历史。它并非一本提供现成答案的书,而是教会你如何提问,如何寻找证据,如何构建解释。这种“授人以渔”的教学方式,对于任何希望深入理解历史、进行独立思考的读者来说,都具有极大的启发性。

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阅读《计量史学研究入门》的过程,就像是在解开一个层层包裹的谜团,每翻一页,我都能感受到一种智识上的愉悦。这本书最让我印象深刻的一点是,它并没有将计量方法孤立地看待,而是将其置于广阔的历史研究的脉络之中。作者花费了大量的篇幅去阐述,为何计量方法对于理解某些历史现象至关重要,以及在运用这些方法时需要注意哪些潜在的陷阱。例如,在讨论时间序列分析时,作者并没有简单地介绍其技术细节,而是深入剖析了历史数据的“非平稳性”和“结构性变化”,并探讨了如何通过审慎的变量选择和模型设定来规避这些问题,确保研究结果的有效性和可靠性。更难能可贵的是,书中穿插了许多不同学科背景的历史学家如何运用计量方法解决实际问题的案例,这些案例覆盖了经济史、社会史、政治史等多个领域,展现了计量史学的广泛适用性。从分析大规模的社会运动到追踪微观的个体行为,计量方法都能够提供独特的视角和深刻的洞见。作者的叙述清晰流畅,即使是一些相对复杂的统计概念,也被他讲解得通俗易懂,配以恰当的比喻和图表,让即使是初学者也能轻松掌握。

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这本书的价值,在于它提供了一种全新的视角来审视历史,也为我自己的历史研究提供了一种强大的工具箱。《计量史学研究入门》并没有将计量方法神秘化,而是将其视为一种服务于历史理解的辅助手段。作者在书中详细阐述了如何运用“聚类分析”来识别历史上的社会群体或文化现象,如何通过“协整分析”来考察不同经济变量之间的长期均衡关系,以及如何在历史研究中处理“缺失数据”和“测量误差”。这些技术细节的讲解,都紧密地结合了具体的历史案例,例如,分析某个历史时期的社会分层结构,或者研究近代贸易模式的演变。更让我感到惊喜的是,作者在书中反复强调了“跨学科合作”的重要性。他认为,计量史学的发展离不开与经济学、社会学、统计学等其他学科的交流与融合,也离不开不同领域历史学家的共同努力。这种开放和包容的态度,无疑为计量史学未来的发展指明了方向,也让我对这一学科的潜力充满了期待。

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这本书给我的感觉,更像是一次思维方式的重塑。在阅读《计量史学研究入门》之前,我可能更倾向于通过叙事和个案来理解历史,而这本书则教会我,如何运用更系统、更科学的方法,去发掘隐藏在宏大叙事之下的结构性力量和普遍性规律。例如,书中关于“历史数据的测量与建构”这一部分的论述,就极大地拓展了我的视野。作者提醒我们,历史数据并非天然存在,而是研究者在特定历史语境下,通过选择、编码、分类等过程建构出来的。这使得我在解读任何历史研究时,都会多一份审慎和批判,不再轻易相信表面呈现的“事实”。此外,书中关于“因果推断”的讨论,更是让我受益匪浅。历史研究的本质是寻找原因,而计量方法为我们提供了更严谨的工具来探索因果关系,比如控制变量、匹配方法等。作者详细地解释了这些方法的逻辑和应用场景,并强调了在历史研究中进行因果推断时,需要特别注意“混淆变量”和“选择偏差”等问题。这种对研究方法论的深入探讨,让我深刻理解了计量史学不仅仅是一种技术,更是一种严谨的研究态度和思维方式。

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《计量史学研究入门》不仅仅是一本教授统计技术的书,它更像是一场关于如何“读懂”历史的深度对话。作者以一种非常平易近人的方式,引导我思考历史研究中那些看似微不足道,实则至关重要的问题。例如,在讨论“文本计量分析”时,他并没有直接介绍自然语言处理的算法,而是从分析政治演说、文学作品的词汇使用模式入手,展示了如何通过统计方法来识别作者的风格、分析思想的传播,甚至揭示隐藏在文本背后的权力关系。这种将宏观的历史议题与微观的数据分析相结合的方式,让我耳目一新。书中还特别强调了“鲁棒性检验”的重要性,即如何通过不同的模型设定和数据子集来验证研究结论的可靠性,确保研究结果并非偶然。这种对研究严谨性的不懈追求,让我深刻体会到计量史学之所以能够成为一门独立的学科,其背后所付出的努力和积累的智慧。它鼓励我不仅仅满足于表面的历史叙述,而是要深入探究其背后的驱动力,并用更具说服力的方式来支撑我的论点。

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这本书给我带来的最大启发,在于它让我看到了历史研究的无限可能性。《计量史学研究入门》将我带入了一个全新的领域,让我认识到,那些看似遥远的历史事件,其背后都蕴藏着可供量化分析的丰富信息。作者在书中详细介绍了如何运用“回归分析”来识别历史变量之间的关系,如何通过“格兰杰因果检验”来探索事件的先后顺序是否预示着因果联系,以及如何使用“主成分分析”来简化多变量的历史数据。这些方法在我的脑海中构建了一个全新的历史图景,让我不再局限于宏大的叙事,而是能够深入到数据的细节之中,去发现那些被忽略的模式和趋势。书中还特别提到了“仿真模拟”在历史研究中的应用,作者解释了如何通过计算机模拟来重现历史情境,并检验不同的假设。这种跨越时空限制的探索方式,让我感受到了科技与人文的完美结合。作者对于“数据可视化”的强调也让我印象深刻,他展示了如何通过精美的图表和地图,将复杂的量化分析结果转化为直观易懂的历史叙事,从而更好地与读者进行沟通。

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《计量史学研究入门》这本书,就像一位睿智的长者,用耐心和条理,引领我走进计量史学这个广阔而迷人的世界。在我看来,它最大的成功之处在于,能够将那些原本可能让人望而却步的统计理论和方法,转化为能够解决实际历史问题的有力工具。作者在书中对于“时间序列分析”的讲解,便是一个绝佳的例子。他并没有止步于介绍ARIMA模型或GARCH模型,而是深入探讨了如何运用这些工具来分析历史上的经济周期,如何识别重大事件对历史进程的影响,以及如何预测未来可能出现的趋势。这种对方法论的深度挖掘,让我不仅学会了“怎么做”,更重要的是学会了“为什么这么做”。书中还穿插了大量关于“历史数据的质量控制”和“研究设计的严谨性”的讨论,例如,如何处理不完整的数据,如何进行有效的抽样,以及如何在历史研究中避免“选择偏差”和“测量误差”。这些看似基础却又至关重要的环节,恰恰是保证研究科学性的关键。作者的叙述清晰而富有逻辑,配合恰到好处的案例,让我能够真正理解计量方法在历史研究中的价值和应用。

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《计量史学研究入门》带给我的最大惊喜,在于它成功地打破了我对学术研究的刻板印象。我原本以为,学术著作必然是生硬的、晦涩的,但这本书的语言风格却异常鲜活,充满了作者的热情和对历史的深刻理解。他并没有生硬地堆砌理论,而是通过一个又一个引人入胜的故事,将复杂的计量方法融入到历史情境中。比如,在介绍“网络分析”在历史研究中的应用时,作者并没有直接抛出图论的概念,而是从古代社会的通讯网络,到近代政治派别的联盟关系,层层递进,让我逐渐理解网络结构如何影响历史进程,以及如何通过数据分析来揭示这些隐秘的联系。书中对“可视化”在史学研究中的作用也进行了深入的探讨,阐述了如何运用图表、地图等可视化工具,将抽象的数据转化为直观的洞见,从而更好地与读者沟通。作者对于研究伦理的强调也让我印象深刻,他反复提醒读者,计量方法虽然强大,但必须谨慎使用,并且始终要以尊重史料、服务于历史解释为最终目的。这种对研究边界的清晰界定,体现了作者的学术良知和对史学本身的敬畏。

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《计量史学研究入门》给我最深刻的感受是,它真正地教会了我如何“思考”历史。作者并非简单地教授如何操作软件或套用公式,而是引导我理解计量方法背后的逻辑和哲学。例如,在讨论“时间序列分析”时,他深入探讨了如何处理历史数据的“非平稳性”问题,以及如何利用“差分”等方法来恢复数据的平稳性,从而进行更有效的分析。这让我意识到,历史现象本身就是动态变化的,而计量方法正是为了捕捉这种动态性而设计的。书中还非常注重对“案例研究”的讲解,作者通过对不同时期、不同地域的各种历史现象进行量化分析,展示了计量方法在解决具体历史问题时的强大生命力。从分析文艺复兴时期意大利城市的经济结构,到研究法国大革命期间政治信息传播的模式,每一个案例都充满了智慧和启发。作者在强调计量方法优势的同时,也毫不避讳地指出其局限性,例如,在进行因果推断时,历史研究的“内生性”问题如何难以完全克服。这种坦诚和审慎,让我对计量史学有了更全面、更深入的认识。

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我对《计量史学研究入门》的感受,可以用“豁然开朗”来形容。在此之前,我总觉得历史研究与数字、统计似乎是两个互不相干的领域,而这本书则完美地架起了两者之间的桥梁。作者非常敏锐地捕捉到了历史研究中的一些长期存在的难题,比如如何量化社会变革的程度,如何评估不同政策的历史影响,以及如何识别历史趋势中的异常波动。然后,他非常有条理地展示了计量方法如何能够为这些问题提供新的解决方案。书中对“面板数据分析”的介绍,就让我看到了分析跨时空历史现象的强大潜力。通过对同一批历史主体(例如城市、国家或社会群体)在不同时间点的数据进行分析,我们可以更深入地理解其演变过程,并找出影响这些演变的各种因素。作者还特别提醒读者,在运用计量方法时,必须时刻保持对历史语境的敏感,例如,理解不同历史时期经济指标的含义可能存在差异,或者同一统计量在不同社会背景下可能代表着不同的含义。这种对方法与历史的辩证思考,是这本书最宝贵的部分。

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怀着较高的期待值,因为之前看过的这系列的书质量都还不错,而且计量这块东西可以探讨的其实很多。但是这本让人很失望。大部分篇幅都是计量史学的学术史介绍,而且,就算是这些学术史梳理,也不够好。如果是对计量史学有所了解的人,根本不需要看这本书;而对计量史学完全不了解的人,读了这本书恐怕只会对计量史学有很不全面的认识。

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只能给三星,写的大多是计量史学的简单学术史,对于方法着墨甚少。恐怕只能自己去看统计学和数学书了。

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学术史方面只是罗列书目,缺少分析。

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学术史、材料、书目、计量工具铺成,几乎没有任何深入分析,另用频数、集中趋势、偏离态势、统计指数、抽样推断、时间数列分析、回归分析、相关分析、判别聚类分析、模糊数学、系统分析等方法堆积而无案例,不如直接高数、数分、概论走起

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学术史、材料、书目、计量工具铺成,几乎没有任何深入分析,另用频数、集中趋势、偏离态势、统计指数、抽样推断、时间数列分析、回归分析、相关分析、判别聚类分析、模糊数学、系统分析等方法堆积而无案例,不如直接高数、数分、概论走起

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