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사회과학자를 위한 데이터 과학
글쓴이
박종희 저
출판사
사회평론아카데미
출판일
2020년 10월 15일
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저자

이미지

박종희

서울대학교 정치외교학부 교수
서울대학교 정치외교학부에서 국제정치경제와 사회과학 방법론을 가르치고 있으며 현재 서울대학교 국제문제연구소 산하 국제정치 데이터센터장을 맡고 있다. 서강대학교 정치외교학과를 졸업한 뒤 서울대학교 외교학과에서 석사를 마치고 미국 워싱턴대학교(세인트루이스)에서 무역보조금연구와 베이지안 방법론으로 정치학 박사학위를 취득했다. 2007년부터 2012년까지 미국 시카고대학 정치학과에서 조교수로 부임하며 국제정치경제와 정치학 방법론을 가르쳤으며 미시간대학의 ICPSR(2008-2012 여름)에서 베이지안 방법론을 가르쳤다. 베이지안 전환점 모형에 대한 연구로 2010년 미국정치학회 방법론 분과 최우수논문상인 해롤드가즈넬상을 수상했으며 2013년에는 MCMCpack으로 미국정치학회 방법론 분과가 수여하는 통계소프트웨어상을 수상하였 다. 주요 방법론 관련 저작으로는 “Bayesian Inference in Political Science” (The SAGE Handbook of Research Methods in Political Science and International Relations), “Detecting Structural Changes in Longitudinal Network Data” (Bayesian Analysis 2020), “Bayesian Approach to Multilayer Stochastic Block Model and Network Changepoint Detection” (Network Science 2017), “A Unified Method for Dynamic and Cross-Sectional Heterogeneity: Introducing Hidden Markov Panel Models” (American Journal of Political Science) 등이 있다.

책 소개

분야사회 정치
사회과학 연구자들이
“오류 가능성이 높은 자료분석 루틴”을 지양하고
21세기의 변화된 자료분석 환경에 걸맞는
새로운 사회과학 자료분석 루틴을 체득하도록 돕는다.


『사회과학자를 위한 데이터 과학』은 21세기 사회과학 경험연구 방법을 새롭게 정립하기 위해 20세기 사회과학 경험연구 방법 중에서 핵심이 되는 내용을 정리하고 이를 베이지안 사회과학 방법론으로 종합하기 위한 논의를 전개했다. Part 1~3에서는 독립성을 검증하기 위한 분석으로부터 시작된 사회과학의 통계적 분석방법이 회귀분석과 일반선형모형, 그리고 최대 우도 추정을 거치면서 어떻게 하나의 통일된 체계를 갖추게 되었는지 살펴보았다. Part 4~5에서는 베이지안 방법의 기초와 추정방법에 대한 논의를 거쳐 은닉 마르코프 모형을 이용한 역사자료 분석방법을 소개했다. 은닉 마르코프 모형이 일반선형모형이나 패널모형, 네트워크모형과 결합하여 사회사적 과정의 구조적 변화를 설명하는 중요한 방법론적 도구가 될 수 있음을 밝혔다.

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