大数据对国际政治预测的重构
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 绪论 | 第10-19页 |
| 一、研究背景和选题意义 | 第10-11页 |
| 二、相关文献综述 | 第11-18页 |
| (一) 国际政治预测研究综述 | 第11-15页 |
| (二) 大数据预测研究综述 | 第15-18页 |
| 三、研究方法和研究思路 | 第18页 |
| 四、创新之处与研究难点 | 第18-19页 |
| 第一章 国际政治预测的限定环境及影响因素 | 第19-24页 |
| 一、国际政治预测的限定环境 | 第19-21页 |
| 二、国际政治预测的影响因素 | 第21-23页 |
| 三、本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 既有国际政治预测方法及其盲点和误区 | 第24-33页 |
| 一、既有国际政治预测方法 | 第24-26页 |
| 二、既有预测方法存在的盲点 | 第26-30页 |
| (一) 解释范围有限 | 第26-27页 |
| (二) 哲学原理片面 | 第27-30页 |
| 三、既有预测存在的误区 | 第30-32页 |
| (一) 对预测目标的认知偏差 | 第30-31页 |
| (二) 对预测精度的理解偏差 | 第31-32页 |
| 四、本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 大数据重构国际政治预测的维度 | 第33-46页 |
| 一、物质维度：改善预测环境 | 第33-36页 |
| (一) 扩展预测信息源 | 第33-34页 |
| (二) 发挥数据聚合效应 | 第34-35页 |
| (三) 还原个体意识的真实表达 | 第35-36页 |
| 二、思维维度：重构预测研究范式 | 第36-41页 |
| (一) 线性向非线性转变 | 第36-37页 |
| (二) 因果关系向相关关系转变 | 第37-38页 |
| (三) 规律观向趋势观转变 | 第38-40页 |
| (四) 共时性向历时性转变 | 第40-41页 |
| 三、技术维度：丰富预测方法 | 第41-44页 |
| (一) 自动文本分析方法 | 第41-42页 |
| (二) 社会网络分析方法 | 第42-44页 |
| (三) 信息可视化和空间分析方法 | 第44页 |
| 四、本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 大数据预测面临的挑战及其应对策略 | 第46-51页 |
| 一、数据庞杂且价值稀疏 | 第46-47页 |
| 二、安全保障问题突出 | 第47页 |
| 三、实际运用存在高技术门槛 | 第47-48页 |
| 四、或加剧“数据决定论”倾向 | 第48-49页 |
| 五、应对策略 | 第49-50页 |
| (一) 确保数据可用性与可靠性 | 第49页 |
| (二) 打造大数据安全保障体系 | 第49-50页 |
| (三) 搭建技术与知识合作平台 | 第50页 |
| (四) 客观认识大数据运用边界 | 第50页 |
| 六、本章小结 | 第50-51页 |
| 结束语 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
