Applied Social Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Monette, Duane

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2010-3

价格:0

装帧:

isbn号码:9780840032065

丛书系列:

图书标签:

• 社会研究
• 研究方法
• 应用研究
• 定量研究
• 定性研究
• 数据分析
• 社会科学
• 研究设计
• 实证研究
• 调查研究

探索社会科学的深度与广度：跨学科研究的实践指南 图书名称： 深度社会探究：方法、伦理与批判性分析 内容提要： 本书旨在为社会科学领域的研究者、学生以及所有对理解复杂社会现象抱有浓厚兴趣的读者，提供一套全面、深入且高度实用的研究方法论框架。我们摒弃了对单一范式的僵化推崇，转而倡导一种融合多种视角、灵活应变的研究哲学。本书的核心在于引导读者超越表面现象，掌握如何设计严谨的、具有解释力的社会研究，并以批判性的眼光审视研究过程中的伦理挑战与权力动态。 本书内容涵盖了从研究问题的形成到最终研究报告撰写的完整流程，重点关注当前社会研究中急需强化的几个关键领域：混合方法论的整合运用、数字时代的数据采集与分析，以及后殖民与去中心化研究范式的引入。 --- 第一部分：研究哲学的基石与范式选择 本部分致力于构建坚实的理论基础，帮助读者理解不同知识论立场如何塑造研究设计和结果的解释。 第一章：认识论的演变与实证主义的再审视 本章深入探讨了知识的本质及其获取方式。我们首先回顾了逻辑实证主义在社会科学中的兴起与局限性，随后转向对建构主义、批判实在论以及实用主义哲学的详细阐释。重点分析了后实证主义如何挑战了“客观性”的传统观念，并强调了研究者主体性在社会理解中的不可避免性。读者将学会如何根据研究目标选择最恰当的认识论立场。 第二章：理论的构建、检验与模型化 理论是连接观察与解释的桥梁。本章详细介绍了演绎推理、归纳推理和溯因推理在社会科学中的具体应用。我们不仅讨论了经典理论（如结构功能主义、冲突理论）的运作机制，更聚焦于如何从零开始，通过扎实的经验证据构建新的中等范围理论。此外，本章引入了“理论饱和度”和“概念操作化”的精细步骤，确保理论构建过程的严谨性。 第三章：研究伦理的当代困境：权力、同意与数据主权 超越了基本的知情同意原则，本章聚焦于21世纪社会研究面临的复杂伦理挑战。特别关注了涉及弱势群体、敏感数据（如基因信息、在线行为轨迹）时的伦理责任。我们探讨了“伤害原则”的界限，并提出了“参与式行动研究”（PAR）中的责任共担模型。关于数据主权和研究成果的知识产权分配，也进行了深入的辩论与实践指导。 --- 第二部分：定性研究的精微艺术 本部分深入挖掘了深入理解人类经验与意义建构的定性研究技术。 第四章：深度访谈与叙事分析：捕获体验的纹理 本章详细区分了半结构化访谈、焦点小组以及非正式叙事采集的区别与适用场景。我们不仅教授了如何设计引导性强的问题清单，更侧重于反思性倾听的技巧，即研究者如何管理自身的偏见和情感反应，以最大程度地接近受访者的经验世界。叙事分析部分着重于“故事如何被讲述”，而非仅仅“讲述了什么”。 第五章：民族志与参与式观察：沉浸式研究的挑战与回报 民族志要求研究者在特定场域中进行长期的、全景式的参与。本章讨论了“进入场域”（Gatekeeping）的复杂性、如何平衡参与与观察者的身份，以及在田野笔记中实现描述性（Thick Description）与分析性（Analytical Interpretation）的统一。我们特别关注了虚拟场域（如网络社群）的民族志研究方法。 第六章：扎根理论与主题分析：从数据中生长理论 本章提供了从原始文本（访谈记录、文件、观察记录）中系统性地提取概念和类别的实用流程。扎根理论的三级编码（开放式、主轴式、选择性编码）被详尽拆解，并辅以具体的案例分析。读者将学会如何构建概念图谱，并有效地识别和阐述核心范畴。 --- 第三部分：定量研究的精确构建与分析 本部分侧重于社会现象的系统性测量、抽样设计与统计推断的严谨性。 第七章：测量的科学：信度、效度与指标的开发 社会研究的质量很大程度上取决于测量的质量。本章详细阐述了操作化变量的层次（名义、顺序、间隔、比例），并重点讲解了构建复杂量表的技术，如李克特量表的设计原则和因子分析（Factor Analysis）在检验结构效度中的应用。我们强调了跨文化研究中测量等值性（Measurement Equivalence）的关键性。 第八章：研究设计与抽样策略的优化 本章系统地介绍了实验设计（包括准实验和时间序列设计）在社会政策评估中的应用。在非实验设计方面，我们详细分析了横断面、纵向（面板数据）和回顾性研究的优缺点。抽样部分不再局限于简单的随机抽样，而是深入探讨了目的性抽样、滚雪球抽样以及如何使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching）来近似随机化。 第九章：回归分析的深入应用与模型诊断 本章超越了基础线性回归，着重于处理现实社会数据中常见的复杂情况。内容包括：广义线性模型（GLM，用于计数数据和二元结果）、多层次模型（HLM，用于嵌套数据结构）以及结构方程模型（SEM）。重点讨论了模型假设的诊断（如异方差、多重共线性）及其对结果解释的影响。 --- 第四部分：整合、应用与批判性反思 本部分探讨如何将不同的研究工具融会贯通，并将研究成果转化为社会行动或政策建议。 第十章：混合方法论的战略集成 混合方法论并非简单地将定性与定量数据相加，而是一种战略性的融合。本章详细介绍了三角验证法（Triangulation）、解释性顺序设计（Explanatory Sequential）和探索性顺序设计（Exploratory Sequential）。关键在于理解定性数据如何深化对定量结果的解释，反之亦然，实现“整体大于部分之和”的研究效果。 第十一章：大数据的社会研究：挑战、工具与伦理边界 随着社交媒体、传感器和行政记录的普及，社会研究正进入大数据时代。本章介绍了文本挖掘、网络分析（Social Network Analysis, SNA）在大型数据集中的应用。挑战部分聚焦于算法偏见（Algorithmic Bias）的识别、数据抓取的法律与伦理问题，以及如何将“高维”数据转化为可解释的社会洞见。 第十二章：研究成果的有效传播与社会影响 优秀的研究必须能够有效沟通并产生影响。本章指导读者如何撰写面向不同受众（学术界、政策制定者、公众）的报告。强调了可视化叙事（Data Visualization）的重要性，并探讨了如何参与公共辩论，将严谨的研究发现转化为促进社会公正和变革的实践力量。 --- 目标读者群： 本书是社会学、政治学、人类学、心理学、公共政策、传播学、地理学等社会科学领域本科高年级、研究生及青年研究人员的理想教材与案头工具书。 本书的独特价值： 本书的重点不在于罗列统计公式或罗列经典理论，而在于提供一种方法论上的成熟度——即在面对一个复杂的社会问题时，能够根据情境灵活地选择、组合并批判性地运用最恰当的研究工具集。它强调研究过程中的反思性、伦理责任感以及跨学科的整合能力，是培养未来批判性社会科学家的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

神書！

评分☆☆☆☆☆

神書！

评分☆☆☆☆☆

神書！

评分☆☆☆☆☆

神書！

评分☆☆☆☆☆

神書！