赫布定律是一个重要的神经科学原理，提出了神经元之间连接强化的学习规则。它由加拿大心理学家唐纳德·赫布（Donald O. Hebb）在1949年提出，被认为是神经科学和学习理论的重要里程碑。 赫布定律的表述是："当一个神经元A重复性和持续地参与另一个神经元B的兴奋或抑制活动时，神经元A的功能和结构改变，以增强对神经元B的连接。" 简而言之，这个定律强调了神经元之间的活动模式与它 …
"学习金字塔"或"遗忘金字塔"是一种经常被引用的理论模型，用于描述人们在不同学习方法下的信息保留率。这个模型被广泛地用在教育和学习策略的领域。该模型的起源可以追溯到1960年代，被归功于美国国家培训实验室（National Training Laboratory）。 根据这个模型，人们对于信息的保留率会因学习方法的不同而变化： 阅读：保留率5% 听讲：保留率 …
文本数据挖掘（也被称为文本挖掘或者文本分析）是一种从大量文本中发现高质量信息的过程。它涉及到多种技术和方法，包括信息提取、数据挖掘、机器学习、统计分析和自然语言处理等。 以下是一些常见的文本数据挖掘过程： 数据收集：这个阶段是从不同的源头收集文本数据。这些数据可能来源于网页，社交媒体，电子邮件，论坛帖子，产品评论等。 数据预处理：在这个阶段，通常会去除不需要的信息（例如标点符号，数字等），并将文本 …
因果关系难以证明 与预测关联关系不同的是因果关系(Causal Relationships)。这些关系援引了因果关系的概念，认为关系中的一个变量X会影响关系中的另一个变量Y。科学哲学家对因果关系的性质进行了广泛的辩论（例如，Bunge，1961；Cartwright，2007；Frank，1961；Morgan Winship，2007；Pearl，2009；Pearl …
预测关系（Predictive Relationships）的重点是“A的可变性与B的可变性有关吗？”注意，在这个层面上，重点仅仅是关联；不需要因果关系的假设或暗示，只需要A的变化与B的变化有关。[@jaccard2020a, pp. 152-153] 如果我们能够识别和验证这种关系，那么我们可以利用我们对A变化的了解来预测B的变化，而不需要解释为什么会发生关联或是什么导致了B的变化。例如，人事选 …
当你阅读文献或进行研究时，你也可以用这个列表[@jaccard2020a, pp, 37-45]作为指南，阐明文章用于做出理论贡献的策略类型，以及你如何判断这些贡献的独创性。 澄清、提炼或挑战变量/概念的概念化。理论涉及变量和概念。做出理论贡献的一种方法是以新颖的方式重新定义或重新定义变量/概念。你可以尝试制作更简单的复杂概念或更复杂的简单概念。例如，种族认同往往被视为一种相对稳定的结构，在力量上 …
科学家在提到概念领域时经常使用的一个术语是模型(models)。社会科学文献中的理论和模型之间的区别并不总是显而易见的。例如，各种权威认为模型是一种特殊类型的理论（例如，Coombs，Dawes，Tversky，1970年，第4页；Kaplan，1964年，第263页）；是理论的一部分（Sheth，1967年，第720页；Torgerson，1958年，第4页）；源自理论（例如，Pap，1962， …
"主体间性"（Intersubjectivity）是社会科学中的一个重要概念，特别是在哲学、社会学和心理学等领域。 在一般意义上，主体间性是指两个或多个主体（人）之间的共享、相互理解和意义的创建。它强调的是人们如何通过交流和互动来达成对世界的共同理解。主体间性的概念对于理解人类社会、文化和交流等方面非常关键。 在哲学中，主体间性的概念被用来指出，我们对于现实的理解不仅仅是个体主 …
在社会科学的量化研究中，"变量"（Variables）是量化研究中的基本元素，是有不同取值的构念，如性别、时间、宗教等等。变量可以是明显可观察的，如一个人的身高或年龄；也可以是通过特定的测量工具获得的，如一个人的智力测试得分。 在社会科学研究中，"构念"（Constructs）通常用于描述和理解更深层次的、抽象的概念，比如"智力 …