课程题目：文本分析与政治学研究
课程简介：文本作为内涵丰富的非结构化数据，在大数据时代得到了越来越多社会科学研究者的关注，将text转化为data的方式也出现了不断地演进。本讲将结合政治学研究概要梳理文本大数据特征工程的或信息提取的不同方法。
课程时间：2023年12月9日 早上10:00 - 12:00
主讲人介绍
季程远
上海交通大学国际与公共事务学院副教授，比较政治系副系主任，北京大学政治学博士，哈佛大学公派联合培养博士（2017-2018）。研究领域为政治文化和政治经济。发表论文见于《政治学研究》、《中国行政管理》、Political Communication和Political Research Quarterly等。获得王惠岩政治学优秀博士论文奖。多年讲授本科和研究生方法课程。
参考文献
1.Grimmer, Justin, Margaret E. Roberts, and Brandon M. Stewart. "Machine Learning for Social Science: An Agnostic Approach." Annual Review of Political Science 24 (2021): 395-419.
2.Grimmer, Justin, Margaret E. Roberts, and Brandon M. Stewart. Text as data: A new framework for machine learning and the social sciences. Princeton University Press, 2022.
3.Gentzkow, Matthew, Bryan Kelly, and Matt Taddy. "Text as data." Journal of Economic Literature 57.3 (2019): 535-574.
4.Ji, Chengyuan, and Hanzhang Liu. "State as Salesman: International Economic Engagement and Foreign News Coverage in China." Political Communication 39.1 (2022): 122-145.
5.Ji, Chengyuan, and Xiao Ma. "Revolutionaries for Railways: How Moral Authority Shapes Intergovernmental Lobbying in China." Available at SSRN (2022), https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4123008.
