日前，社会学院教授陈云松领衔所著的Understanding China through Big Data: Applications of Theory-oriented Quantitative Approaches（大数据理解中国：理论导向的定量方法应用）由国际知名出版社劳特利奇（Routledge）正式出版，并被收录于Routledge Advances in Sociology系列丛书之中。
该书为使用大数据进行社会学定量分析的前沿作品，相关实证研究章节的方法有别于传统社会学微观定量分析的模式，均为基于多源异构大数据（来自百度和谷歌搜索引擎、数字化图书馆、微信微博、GDELT全球新闻数据库），采用多种计量分析方法，从宏观层面系统透视中国社会变迁的经典社会学议题。作者使用宏观社会学分析范式来对特定的社会学研究议题进行学理剖析，这些议题包括社会分层、社会心态、社会网络、公共话语、文化世代、国际传播、心理健康、地域互动及学术合作等。同时，在该书的每章中，作者均严格遵循定量社会学的经典范式，即以基于高级统计模型从因果推断的角度来检验社会科学系列研究假设。因此，该书可以成为对社会学大数据研究以及宏观尺度社会研究方法感兴趣的社会学学者、人口学学者及其他相关社会科学领域学者的重要参考书目。
陈云松为牛津大学博士，国家社科基金重大项目首席专家，兼任中国社会学会副秘书长、英国社会学会刊Sociology国际顾问和多种SSCI知名刊物编委，主持汉译《牛津社会学词典》，出版中英文专著多部，两获省哲学社会科学优秀成果一等奖。该书由陈云松教授负责研究设计、理论框架和主要实证章节撰写。合作者贺光烨为37000cm威尼斯社会学院社会学系副教授，严飞为清华大学社会学系副教授。
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