| 课程号 |
18730002 |
学分 |
2 |
| 英文名称 |
Social spatiotemporal data analysis and modeling |
| 先修课程 |
无 |
| 中文简介 |
近年来，时空数据技术及应用在如金融投资、资源管理、社会科学研究、公共安全、智慧城市等领域发挥出重要作用。社会时空数据（Social spatiotemporal data）是包括时间、空间、社会属性的三维信息。社会时空数据分析与建模指的是利用时空数据，进行分析与建模，以解决实际社会问题的技术，是时空社会科学的基础。通过本课程的学习，使学生能够理解社会时空数据的基本特点，能够利用一些统计软件（Stata和Geoda）来分析和解决社会问题，并通过平时的实际操作和课程作业，培养学生利用时空数据实际分析和解决社会问题的能力。鉴于时空数据的跨学科属性，本课程是面向零基础、不区分专业的本科生所量身定做的入门级课程，可以看成是承接本科阶段和研究生阶段学习的过度课程，为以后本科生继续深入和研究时空数据提供基本的理论基础和方法训练。课程讲解力求深入浅出，精讲细讲，不光讲解和实例演示各种方法的过程与原理，还要加强学生对各种方法的深入理解和动手操作，让学生能够学以致用。在内容安排上，遵循由易到难、循序渐进原则；在软件操作上，通过手把手指导学生进行演练的方式进行教学，确保零基础学生也能学得会。 |
| 英文简介 |
In recent years, spatiotemporal data technology and applications have played an important role in areas such as financial investment, resource management, social science research, public safety, and smart cities. Social spatiotemporal data is three-dimensional information including time, space, and social attributes. Social spatiotemporal data analysis and modeling refers to the use of spatiotemporal data, analysis and modeling, in order to solve the actual social problems of the technology, is the foundation of spatiotemporal social science. Through the study of this course, students will be able to understand the basic characteristics of spatiotemporal data in society, and be able to use some statistical software (Stata and Geoda) to analyze and solve social problems, and through the usual practical operation and course assignments, they will cultivate the ability to utilize spatiotemporal data to actually analyze and solve social problems. In view of the interdisciplinary attributes of spatiotemporal data, this course is an introductory course tailored for undergraduates with no basic knowledge and no distinction between majors, and can be regarded as an overload course to carry on undergraduate and postgraduate. In the arrangement of the content, from easy to difficult, step by step; in the operation of the software, by hand to guide the students to carry out exercises in the way of teaching, to ensure that zero-basic students can also learn. |
| 开课院系 |
中国社会科学调查中心 |
| 成绩记载方式 |
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| 通识课所属系列 |
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| 授课语言 |
中文 |
| 教材 |
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| 参考书 |
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| 教学大纲 |
1. 让学生学习和掌握社会时空数据分析和建模的基本理论与方法，了解时空社会科学的发展前沿和发展动态；
2. 让学生具有社会时空数据采集、建库、建模和分析的能力；
3. 让学生能够灵活运用常用的空间分析工具（Stata和Geoda软件）解决在学习和科研中遇到的实际问题；
4. 让学生了解和掌握时空社会科学（spatiotemporal social science）研究的基本逻辑、路径和方法，并提升学生对中国社会问题的研究情怀和综合分析能力。
教 学 大 纲
第一讲：绪论（3学时）
1.1 概述
1.2 社会时空分析的产生背景与发展状况
1.3 社会时空分析的定义与主要内容
1.4 本课程的内容设置与安排
课后作业：
申请和下载CFPS数据；下载和安装Stata和Geoda软件。
第二讲：社会时空数据基本特性（3学时）
2.1 社会时空数据简介
2.2 社会时空数据处理过程
2.3 社会时空数据库的产生
第三讲：社会时空数据探索性分析（3学时）
3.1 社会时空数据探索性分析简介
3.2 社会时空数据探索性分析具体演示
3.3 社会时空数据探索性分析操作与讨论
课后作业：
1. 学生分组
2. 小组作业：空间数据探索性分析
要求：（1）熟悉Geoda空间数据探索性分析模块的基本操作
（2）掌握Geoda绘制空间数据统计直方图、正态QQ图、空间分布趋势图等，并能分析空间数据的分布特征。
第四讲：社会时空数据回归分析基础（3学时）
4.1 空间权重矩阵及其建构
2.2 空间自相关性检验
4.3 空间自回归模型
4.4 实例演示、Geoda实现与课堂操练
第五讲：社会时空横截面数据分析（3学时）
5.1 时空数据模型的主要类型
5.2 时空数据模型的参数估计
5.3 实例演示、Stata实现与课堂操练
课后作业：
1. 小组作业：用Stata做空间自回归
要求：（1）掌握Stata建构空间权重矩阵的操作步骤
（2）熟悉Stata中空间自回归模型构建和实现的操作步骤
第六讲：社会时空面板数据分析（3学时）
6.1 时空面板数据模型的主要类型
6.2 时空面板数据模型的比较与选择
6.3 实例演示、Stata实现与课堂操练
第七讲：空间双重差法模型（3学时）
7.1 双重差分模型原理
7.2 空间双重差分模型（SDID）及其效应分解
7.3 实例演示、Stata实现与课堂操练
第八讲：空间联立方程模型（3学时）
8.1 空间联立方程模型原理
8.2 社会时空数据处理过程
8.3 实例演示、Stata实现与课堂操练
第九讲：时空模型与高质量论文写作（3学时）
9.1 时空模型的适用范围和应用场景
9.2 时空模型论文选题原则与途径
9.3 时空模型论文写作一般流程
9.4 时空模型论文投稿技巧
9.5 跨越英文语言障碍
9.6 论文实例演示与要点讲解
第十讲：期末小组汇报（3学时）
10.1 小组PPT汇报
10.2 作业视频演示
10.3 老师点评和判分
1. 课堂讲授（包括课上操练） 27课时 90%
2. 期末报告 3课时 10%
1.考勤 20%
2.个人成绩（个人完成作业） 30%
3.团队成绩（分组完成团队报告） 50%
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| 教学评估 |
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