政策信息學：大數(shù)據(jù)驅動的公共政策分析

第一部分 背景理論篇
第1章 數(shù)據(jù)爆炸與政策分析困境
1．1 數(shù)據(jù)爆炸與大數(shù)據(jù)熱潮
1．1．1 數(shù)據(jù)爆炸
1．1．2 大數(shù)據(jù)的理論與實踐
1．1．3 大數(shù)據(jù)與公共管理
1．2 傳統(tǒng)政策分析面對的挑戰(zhàn)
1．2．1 公共管理與公共政策
1．2．2 政策分析與政策過程
1．2．3 政策過程的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)
1．3 大數(shù)據(jù)助力政策分析與政府管理創(chuàng)新
1．3．1 大數(shù)據(jù)改變政府的思維方式
1．3．2 大數(shù)據(jù)優(yōu)化政府的決策
1．3．3 圍繞大數(shù)據(jù)的研究與實踐迭代
第2章 政策信息學的緣起與進展
2．1 政策信息學的概念演進
2．1．1 起源與發(fā)展
2．1．2 主要研究方向
2．2 政策信息學與系統(tǒng)科學
2．2．1 從系統(tǒng)科學視角理解政策過程
2．2．2 系統(tǒng)科學與仿真
2．2．3 多主體建模仿真與社會網(wǎng)絡分析
2．3 政策信息學與文本分析
2．3．1 文本挖掘理解政策輿情
2．3．2 文本分析與文本挖掘
2．3．3 文本挖掘與概率主題建模
2．4 政策信息學的內(nèi)涵與外延
2．4．1 面向應用場景的視角
2．4．2 面向技術基礎的視角
2．4．3 連接理論范式與治理活動的視角
第3章 開放數(shù)據(jù)環(huán)境下的政策分析
3．1 從信息公開到開放數(shù)據(jù)
3．1．1 信息公開
3．1．2 開放數(shù)據(jù)
3．2 開放數(shù)據(jù)助力政府變革
3．2．1 提升公共決策科學化
3．2．2 促進大眾創(chuàng)新和簡政放權
3．2．3 提高政府透明度和公信力
3．3 開放政府數(shù)據(jù)現(xiàn)狀
3．3．1 全球總體情況
3．3．2 我國開放政府數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀
3．4 政策分析在開放數(shù)據(jù)環(huán)境下面臨的機遇與挑戰(zhàn)
3．4．1 數(shù)據(jù)開放帶來的機遇
3．4．2 公共政策面臨的挑戰(zhàn)
第4章 政策信息學的關鍵科學問題
4．1 科學問題界定
4．2 科學問題涵蓋的主要內(nèi)容
4．2．1 大數(shù)據(jù)基礎分析方法
4．2．2 基于大數(shù)據(jù)分析的公共管理與決策知識挖掘
4．2．3 大數(shù)據(jù)時代政策過程設計
4．2．4 政策效果的評估與預測
4．3 迭代循環(huán)與關鍵點
4．4 主要研究方法基礎
4．5 從基礎方法到?jīng)Q策支撐
第二部分 基礎方法篇
第5章 系統(tǒng)仿真建模
5．1 系統(tǒng)仿真建模： 基礎概念
5．1．1 系統(tǒng)： 規(guī)定仿真系統(tǒng)的邊界與約束條件
5．1．2 模型： 概念與分類
5．1．3 仿真問題的基本框架： 建模-試驗-分析
5．2 基于系統(tǒng)動力學的仿真建模
5．2．1 系統(tǒng)動力學的相關概念
5．2．2 系統(tǒng)動力學的建模特點
5．2．3 系統(tǒng)動力學的表達方式
5．3 基于主體的仿真建模
5．3．1 基于主體的相關概念
5．3．2 基于主體的建模特點
5．3．3 基于主體建模的表達方式
5．4 仿真建模軟件和平臺
第6章 社會網(wǎng)絡分析
6．1 社會網(wǎng)絡分析概念及發(fā)展
6．2 社會網(wǎng)絡分析的步驟及方法
6．2．1 社會網(wǎng)絡分析的步驟
6．2．2 社會網(wǎng)絡分析的常用方法
6．3 社會網(wǎng)絡分析的主要算法
6．3．1 PageRank算法
6．3．2 HITS算法
6．4 社會網(wǎng)絡分析工具
第7章 自然語言處理： 文本分析基礎
7．1 文本表示
7．1．1 基于集合論的模型
7．1．2 基于代數(shù)的模型
7．1．3 基于概率的模型
7．2 文本預處理
7．2．1 中文文本分詞
7．2．2 英文文本預處理
7．3 詞性標注
7．3．1 詞性標注的概念
7．3．2 詞性標注的常用方法
7．4 常用工具軟件
7．4．1 常用中文分詞及詞性標注工具
7．4．2 常用英文分詞及詞性標注工具
7．5 語料庫
7．5．1 語料庫簡介
7．5．2 常用語料庫
第8章 情感分析與主題建模： 理解復雜語義
8．1 情感分析
8．1．1 情感分析的概念
8．1．2 情感分析的過程
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 情感分析新興趨勢： 深度學習方法的融合
8．1．6 情感分析的相關應用
8．2 主題模型
8．2．1 主題模型的基本概念
8．2．2 主題模型的組成部分
8．2．3 潛在語義索引
8．2．4 概率潛在語義索引
8．2．5 潛在狄利克雷分配模型
8．2．6 主題模型的測度探索
8．2．7 主題模型的發(fā)展趨勢
第三部分 分析案例篇
第9章 基于多智能體的城市群政府合作建模與仿真——嵌入并反饋于一個異構性社會網(wǎng)絡
9．1 案例背景與理論視角
9．2 模型構建
9．2．1 系統(tǒng)： 系統(tǒng)運行機理分析
9．2．2 模型構建概述
9．3 模擬實驗
9．3．1 博弈參數(shù)對群體博弈形勢和收益結果的影響
9．3．2 網(wǎng)絡結構變量對博弈形勢和收益結果的影響
9．4 結論分析
第10章 基于微博數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡群體性事件應對策略評估
10．1 案例背景
10．2 案例要素的輿論演化規(guī)律分析
10．2．1 政務微博內(nèi)容分析
10．2．2 網(wǎng)絡輿論內(nèi)容分析
10．2．3 網(wǎng)絡互動傳播分析
10．3 基于“關鍵行動者”要素的關系網(wǎng)絡分析
10．3．1 關鍵行動者的凝聚力分析
10．3．2 關鍵行動者的引力中心性分析
10．4 基于“治理工具”要素的響應效果分析
10．4．1 介紹式治理策略分析
10．4．2 呼吁表態(tài)式治理策略分析
10．4．3 解釋澄清式治理策略分析
10．4．4 辟謠式治理策略分析
10．4．5 處理決定式治理策略分析
10．5 研究結論與方法評述
第11章 基于網(wǎng)絡社區(qū)數(shù)據(jù)的輿情分析與政策探索
11．1 政策發(fā)布周期中的公眾輿情分析
11．1．1 案例背景
11．1．2 數(shù)據(jù)來源與處理
11．1．3 結果與分析
11．2 輿情事件中的公眾情感分析
11．2．1 案例背景
11．2．2 Word2vec模型
11．2．3 情感計算
11．2．4 結果與分析
11．3 研究結論和方法評述
第12章 基于公眾反饋數(shù)據(jù)的城市熱點問題分析
12．1 案例背景
12．2 主題變化的描述分析
12．3 重點主題的專項分析
12．3．1 “生態(tài)文明問題”主題分析
12．3．2 “四風”問題主題分析
12．3．3 “政風行風”問題主題分析
12．4 智能搜索的工具化探索
12．4．1 概率主題建模過程
12．4．2 用戶搜索過程
12．4．3 系統(tǒng)實現(xiàn)
12．4．4 兩階段驗證語義搜索方法有效性驗證
12．5 研究結論和方法評述
第13章 基于政民互動數(shù)據(jù)的公共服務效能分析
13．1 案例背景
13．2 成本視角的公共服務效能建模
13．2．1 評價維度
13．2．2 理論假設
13．3 政民互動數(shù)據(jù)的文本挖掘結果
13．4 基于文本挖掘結果的測量與實證檢驗
13．4．1 數(shù)據(jù)處理
13．4．2 基于LDA的文本測度設計
13．4．3 回歸結果分析與討論
13．5 研究結論與方法評述
參考文獻