मनोविज्ञान, कंप्यूटर और सोशल फ़िनोमेना

स्रोत: जैस / www.jisc.ac.uk

हाल के वर्षों में, समाज के "डिजिटलीकरण" के रूप में क्या कहा गया है, जिस कारण वैज्ञानिकों ने सामाजिक, मनोवैज्ञानिक, राजनीतिक और आर्थिक घटनाओं का अध्ययन किया है। न्यूयॉर्क यूनिवर्सिटी के सेंटर फॉर डेटा साइंस के अनुसार, 2020 तक, हम 35 ज़ेटबाइट मूल्य के आंकड़े बनाए होंगे (एक सिस्को ब्लॉगपोस्ट में एक एकल ज़ेटबाइट डेटा के बारे में 250 बिलियन डीवीडी के आंकड़ों के बराबर है)। "कम्प्यूटेशनल सोशल साइंस" के क्षेत्र में कई शोधकर्ताओं ने नए मीडिया प्लेटफार्मों और प्रौद्योगिकी के साथ समाज के जुनून से उत्पन्न मानव व्यवहार के बारे में डेटा की बहुतायत (जिसे अक्सर "बिग डेटा" कहा जाता है) पर कैपिटल कर रहे हैं। कम्प्यूटेशनल सोशल साइंस, व्यापक अर्थों में, कम्प्यूटेशनल टूल का उपयोग मॉडल, असमानता, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, पर्यावरण और लोकतंत्र जैसी जटिल सामाजिक घटनाओं के उदाहरण के लिए अनुकरण और विश्लेषण करने के लिए है।

बिग डेटा से उत्पन्न होने वाले नए अवसरों से नई चुनौतियां आ जाती हैं एक ऐसी चुनौती है कि इस डेटा का उपयोग कैसे करें कि समस्याओं का पता लगाने के लिए जो कि अंतःविषय अंतःविषय सहयोग बिल्कुल सामान्य नहीं हैं उदाहरण के लिए, एक कंप्यूटर वैज्ञानिक वेब से स्क्रैप किए गए डेटा को इकट्ठा और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक उपकरणों में विशेषज्ञता प्राप्त कर सकता है, लेकिन मनोचिकित्सक या समाजशास्त्री का गहन विषय विषय ज्ञान नहीं हो सकता है जो सही सवाल पूछने और प्रासंगिक मॉडल तैयार करने में आवश्यक है डेटा के साथ सौभाग्य से, वैज्ञानिक खोज पर बड़े डेटा के प्रभाव को अधिकतम करने के लिए एक साथ काम करने के लिए विभिन्न डोमेन विशेषज्ञता वाले शोधकर्ताओं की टीमों को प्रोत्साहित करने की ओर एक आंदोलन है। नतीजतन, इस क्षेत्र में मनोवैज्ञानिकों को शामिल करने के महत्व को भी स्पष्ट रूप से स्पष्ट हो रहा है। तो क्या मनोचिकित्सक कम्प्यूटेशनल सोशल साइंस में शामिल हैं? नीचे कुछ मनोवैज्ञानिकों के संक्षिप्त विवरण हैं जो कम्प्यूटेशनल सोशल साइंस में दिलचस्प योगदान देते हैं।

स्रोत: लाजरस 666 / विकीमीडिया कॉमन्स द्वारा

डा। रोजारिया कोन्टे – रोम, इटली में ISTC (संज्ञानात्मक विज्ञान और प्रौद्योगिकी संस्थान) में LABSS के प्रमुख (एजेंट आधारित सामाजिक अनुकरण प्रयोगशाला)

डा। कॉंट एक संज्ञानात्मक और सामाजिक वैज्ञानिक है, जिसका प्रयोग परामर्श, सहयोग और सामाजिक मानदंडों जैसे सकारात्मक सामाजिक कार्य का अध्ययन करने के लिए एजेंट आधारित मॉडल (एबीएम) का उपयोग करता है। एबीएम में एक कम्प्यूटेशनल मॉडल का निर्माण होता है जिसमें "एजेंट्स" शामिल होते हैं, जो कि सामाजिक दुनिया में अभिनेताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं, और एक "पर्यावरण" जिसमें एजेंट कार्य करते हैं एजेंट एक दूसरे के साथ बातचीत कर सकते हैं और स्वायत्त होने के लिए क्रमादेशित हैं। कॉंट के काम के अधिकांश काम सामाजिक दुविधाओं के लिए विशेष समाधान मानते हैं (यानी ऐसी परिस्थितियों जहां समाज के सदस्यों के बीच सहयोग को प्राप्त करना मुश्किल है क्योंकि किसी व्यक्ति के लिए सबसे अच्छा कदम समूह के लिए सर्वश्रेष्ठ परिणाम नहीं उत्पन्न करता है)। पिछला कार्य से पता चलता है कि समाज के सदस्यों को एक दूसरे के लिए जाना जाता है जब मानदंडों, सम्मेलनों और सामाजिक नियम सामाजिक सहयोग के पतन को रोकने में प्रभावी होते हैं (समीक्षा के लिए ओस्ट्रॉम, 2005 देखें) हालांकि, जब व्यक्ति अज्ञात अजनबियों से सामना कर रहे हैं, भविष्य में पुन: मुठभेड़ों के लिए बहुत कम या कोई अवसर नहीं हैं, सहयोग आसानी से गिर जाता है, जब तक कि गैर-सहकारी को दंडित नहीं किया जाता है। कोन्टे और गियार्डिनी (2012) ने एबीएम को एक उपन्यास विकल्प प्रदान करने के लिए इस्तेमाल किया। विशेष रूप से, उन्होंने दिखाया कि प्रतिष्ठा फैलाने (गपशप) गैर-सहयोगी की पहचान करने के तरीके के रूप में विकसित होती है और यह समूह सहयोग को लागू करने के लिए एक लागत प्रभावी समाधान के रूप में कार्य करती है।

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स्रोत: ओपनक्लिपर्टविटेटर्स / पिक्सेबाई

डॉ। Morteza Dehghani – दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में मनोविज्ञान के सहायक प्रोफेसर।

डॉ। देहघानी के शोध में मनोविज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता शामिल है, और वह मानव व्यवहार की जांच के लिए बड़े आंकड़ों पर आधारित है। अनुभूति के गुणों की जांच के लिए वह दोनों पाठ विश्लेषण विधियों और पारंपरिक व्यवहार अध्ययनों का उपयोग करता है एक अध्ययन में, देहघानी और सहकर्मियों ने 2013 अमेरिकी सरकार के बंद होने के बारे में 731000 ट्वीट्स का उपयोग किया था, यह निर्धारित करने के लिए कि कैसे पांच बुनियादी नैतिक चिंताओं – देखभाल / हानि, निष्पक्षता / धोखाधड़ी, वफादारी / विश्वासघात, अधिकार / उपखंड और शुद्धता / गिरावट – चौड़ा या सामाजिक निकटता को संकीर्ण लोगों के बीच। उन्होंने ट्विटर पर रिश्तों को देखा, और पाया कि पवित्रता से संबंधित ट्वीट्स के भीतर बयानबाजी ट्विटर पर दो लोगों के बीच की दूरी का सबसे अच्छा भविष्यवाणी थी। दूसरे शब्दों में, पवित्रता नैतिक आधार है जो लोगों को अलग करती है और उन्हें एक साथ रखती है।

स्रोत: राल्फ / पिक्सेबै

डॉ। माइकल जोन्स – संज्ञानात्मक मॉडलिंग के डब्ल्यूके एस्टेस चेयर, इंडियाना विश्वविद्यालय ब्लूमिंगटन।

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डा। जोन्स अनुसंधान में संज्ञानात्मक मॉडलिंग, सिमेंटिक मेमोरी, कृत्रिम बुद्धि और डेटा विज्ञान के क्षेत्र शामिल हैं। एनएसएफ और गूगल द्वारा वित्त पोषित एक परियोजना में, डॉ। जोन्स की प्रयोगशाला ने अध्ययन किया कि कैसे अवधारणात्मक घटकों को मॉडल के रूप में एकीकृत किया जाए ताकि इंसान शब्दों के अर्थों को कैसे सीखा (अर्थ सीखने) और इन अर्थों को मानसिक रूप से दर्शाते हैं मानव अर्थ शब्दावली के मानक मॉडल सिमेंटिक संरचना को समझने के लिए भाषा के पैटर्न (जैसे शब्द आवृत्ति, पाठ में शब्दों की सह-घटना) में निहित सांख्यिकीय जानकारी का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, इन मॉडलों में से ज्यादातर मानवों की तुलना में बहुत कम आंकड़ों के साथ प्रशिक्षित होते हैं, आमतौर पर अर्थ सीखने के दौरान अनुभव करते हैं। इन मुद्दों के खाते के लिए, जोन्स की प्रयोगशाला ने ऑनलाइन गेम्स का एक सुइट विकसित किया है, जो इंसानों की अवधारणाओं के बारे में जानकारी प्रदान करता है। इन ऑनलाइन गेम खेलने वाले विषयों से एकत्रित किए जाने वाले विशाल आंकड़ों का उपयोग अर्थपूर्ण सीखने के कम्प्यूटेशनल मॉडल विकसित करने के लिए किया जाता है जो अवधारणात्मक और भाषाई जानकारी को एकीकृत करता है। इन खेलों के बारे में अधिक जानकारी के लिए और प्रयोगशाला में, यहां क्लिक करें।

वहाँ कैसे आऊँगा

यदि आप एक कम्प्यूटेशनल सामाजिक वैज्ञानिक बनने में रुचि रखते हैं, तो अधिक विद्यालय विशेषकर इस क्षेत्र के लिए कार्यक्रमों की पेशकश करना शुरू कर रहे हैं। वैकल्पिक रूप से, यदि आप पहले से ही एक प्रशिक्षित सामाजिक वैज्ञानिक हैं, तो सामाजिक मीडिया डेटा (23 जून, 2016 नॉर्थवेस्टर्न एक सम्मेलन और संबंधित कार्यशाला की मेजबानी कर रहा है) सहित बड़े डेटा के साथ काम करने के तरीके सीखने के लिए कार्यशाला में भाग लेने के लिए आपके समय का मूल्य हो सकता है। यदि आपके पास पहले से कम्प्यूटेशनल कौशल हैं लेकिन सहयोगियों की तलाश है, तो इस क्षेत्र में नेटवर्किंग के अवसरों की मांग करना उपयोगी हो सकता है, जैसे कि हाल ही में फरवरी, 2016 में आयोजित किया गया था।

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संदर्भ

ई। ऑस्ट्रॉम, इंस्टीट्यूशनल डायवर्सिटी को समझना, प्रिंसटन यूनिवर्सिटी प्रेस; 2005