本期为各位推荐的学术资源是：
课程分享：Python计算社会科学:从0基础到机器学习与大语言模型进阶
预览如下：
David Lazer教授等15位学者于2009年2月在Science发表里程碑式论文“Computational Social Science”，融合计算科学、数据科学与社会科学的计算社会科学应运而生，成为解码人类经济社会运行规律的科学利器。
随着数字时代的发展，频率高、跨度大、范围广、多模态、规模大的经济社会运行资料得以被储存、采集、挖掘，而以ChatGPT、Deepseek等大语言模型（LLM）为代表的AI工具的涌现，再次掀起社会科学研究范式革命。通过文本分析、机器/深度学习、社会网络分析、大语言模型等技术测度变量来验证或者构建社会理论已成为社会科学研究者必备能力。
《Python计算社会科学训练营》是一门注重科研实操与应用的课程，旨在帮助学员从0基础快速掌握Python计算社会科学方法。共设置Python结构化数据分析、网络数据采集、文本分析、机器学习、社会网络分析、大语言模型6个专题模块。
内容以高频前沿科研实用场景为主，每个专题都将通过代码与案例进行演示，深度复现FT50顶刊、《经济研究》《管理世界》等顶刊案例核心方法，授课过程中将教会大家使用前沿的AI工具辅助编程，让学员在短时间内掌握Python计算社会科学的研究思路、研究方法。
60分钟试看链接：https://zvpwz.xetslk.com/s/3CAKlr
课程案例：
基于专利数据计算利用式创新和探索式创新
方法复刻参考文献：Guan J, Liu N. Exploitative and exploratory innovations in knowledge network and collaboration network: A patent analysis in the technological field of nano-energy[J]. Research policy, 2016, 45(1): 97-112.
正则化回归在变量选择中的应用
方法复刻参考文献：易志高,刘逸飞,潘镇.CEO特质与企业数字化转型——基于机器学习的变量选择[J].系统工程理论与实践,2025,45(05):1462-1484.
机器学习对数字专利分类
方法复刻参考文献：周鹏,王卓,谭常春,等.数字技术创新的价值——基于并购视角和机器学习方法的分析[J].中国工业经济,2024,(02):137-154.
综合应用神经网络与随机森林进行预测分析
方法复刻参考文献：许年行,张桉笛,吴世农.中国上市企业排污信息管理研究：测度与治理[J].经济研究,2024,59(11):139-156.
法律问答短文本的语义分析与分类
方法复刻参考文献：臧志栋,韩挺,李秀霞.基于关键词扩展的社会化问答社区短文本分类研究——以法律问答社区为例[J].情报杂志,2024,43(12):178-185.
基于公司年报构建供应链风险指标：综合应用词典法、句频统计
方法复刻参考文献：蓝发钦,胡晓敏,国文婷,等.企业供应链风险与纵向并购决策之谜——来自文本挖掘的经验证据[J].数量经济技术经济研究,2025,42(01):116-135.
基于政府报告年报构建产业政策关联：综合应用Word2Vec技术、文本相似度
方法复刻参考文献：覃飞,沈艳.产业政策关联度对公司业绩影响研究[J].数量经济技术经济研究,2021,38(09):117-138.
上市公司董事网络构建
方法复刻参考文献：林钟高,辛明璇.董事网络位置与企业金融资产投资效率[J].会计研究,2023,(02):79-95.
上市公司供应链网络构建
方法复刻参考文献：陈雯,范茵子.企业供应链风险感知与合作关系稳定性[J].管理世界,2024,40(11):209-228.
招聘数据与大型职业信息数据库O*NET匹配
方法复刻参考文献：Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2024). GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs. Science (American Association for the Advancement of Science), 384(6702), 1306–1308.
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