期刊文献+

基于预测视角的反社会行为谱系类型与研究述评 被引量:2

The Genealogy Type and Research Review of Antisocial Behavior from the Perspective of Prediction
下载PDF
导出
摘要 文章对反社会行为的概念内涵进行界定,并提出谱系类型坐标系,将任意类型的反社会行为定位在二维坐标系,重点从预测的角度对典型反社会行为类型研究进行综述,包括个体恐怖犯罪、个体社会疏离、个体自我毁伤、越轨失范行为、暴力欺凌欺压、群体恐怖主义、社会冷漠戾气、严重刑事犯罪、公共安全事件、群体突发事件、网络舆情事件等典型类型,并从具体研究中提炼出用于预测的个体性变量与结构性变量。现有反社会行为研究存在概念界定模糊、理论研究空洞、预测研究不足、研究方法传统等问题;在大数据与计算社会科学时代,反社会行为预测需要实现多源异构数据融合、宏观微观机制整合、自科与社科范式整合及因果与相关研究的深度整合。 This paper defines the concept of antisocial behavior,and puts forward the genealogy type coordinate system,which locates any type of antisocial behavior in the two-dimensional coordinate system.The typical antisocial behavior is including individual terrorist crimes,individual social alienation,individual self-destruction,deviant behavior,violence and bullying,group terrorism,social indifference,serious criminal crimes,public security incidents,group emergencies,online public opinion events and so on.The paper summarizes the research from the perspective of prediction,and extracts individual and structural variables for prediction from specific studies.The existing research on antisocial behavior has some problems,such as fuzzy concept definition,empty theory research,insufficient prediction research and traditional research methods.In the era of big data and computing social science,the prediction of antisocial behavior needs to realize multi-source heterogeneous data fusion,macro-micro mechanism integration,self-science and social science paradigm integration,causal and related research integration.
作者 吕鹏 Lv Peng(School of Public Administration,Central South University,Changsha 410083,China)
出处 《晋阳学刊》 CSSCI 2020年第2期104-114,共11页 Academic Journal of Jinyang
基金 国家社科基金重大项目“基于大数据的反社会行为预测研究”(项目编号:17ZDA117) 国家自然科学基金面上项目(项目编号:71673159) 湖南省社科基金智库专项重大委托课题(项目编号:17ZWA21) 中南大学创新驱动计划(项目编号:2018CX038)阶段性成果。
关键词 反社会行为 类型谱系 预测 研究综述 整合 antisocial behavior genealogy type prediction research review integration
  • 相关文献

参考文献121

二级参考文献972

共引文献1811

引证文献2

二级引证文献9

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部