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【24h】

Ideas for Neurocomputational Social Science

机译:神经计算社会科学思想

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摘要

Currently, many methods for data analysis in the social sciences resort to applied statistics and even simpler extrapolation techniques. While such a toolbox provides a satisfactory base for conclusions and predictions, this state of affairs is hardly inspiring. Here, a knowledge transfer is advocated, whereby achievements of mathematical and computational neuroscience can be used as a tool to study phenomena of socioeconomic nature. The foundations for such a cross-breeding comprise a mechanism shared by the functioning of the brain, and certain aspects of the operation of social networks. Two rudimentary modelling examples illustrate the point.
机译:当前,社会科学中的许多数据分析方法都采用了应用统计甚至是更简单的外推技​​术。尽管这样的工具箱为结论和预测提供了令人满意的基础,但这种状况很难令人鼓舞。在这里,我们提倡知识转移,从而将数学和计算神经科学的成就用作研究社会经济性质现象的工具。这种杂交的基础包括大脑功能共享的一种机制,以及社交网络运作的某些方面。两个基本的建模示例说明了这一点。

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