什么是数据挖掘以及它在社会科学中的应用？

数据挖掘涉及使用计算技术从大型数据集中提取有意义的模式。在社会科学中，它分析人类行为和社会趋势，基于数字足迹，如调查、社交媒体和行政记录。 应用利用诸如聚类分析等方法来识别人口子群体，关联规则挖掘来发现行为联系，预测建模来预测投票率或方案有效性等结果，以及文本挖掘来分析来自非结构化数据的意见。有效解释需要严格关注数据质量、选择偏差、统计显著性验证，以及在处理个人信息时确保隐私和公正的伦理协议。 这种方法使社会科学家能够揭示复杂行为数据中的微妙关系，推动社会网络、经济流动性、公共卫生干预和情感变化的研究。通过将大量数据转化为可操作的见解，数据挖掘增强了基于证据的政策制定、社会项目评估以及社会学、政治学和经济学的理论发展。