Autor Chen, Shu-Heng
|
|
Documentos disponibles escritos por este autor (3)
Hacer una sugerencia Refinar búsqueda
TÃtulo : Big Data in Computational Social Science and Humanities Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chen, Shu-Heng, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 388 p. 126 ilustraciones, 114 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-95465-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos EconomÃa experimental Investigación cuantitativa Procesamiento del lenguaje natural (Informática) TecnologÃa Ciencias PolÃticas MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data Procesamiento del lenguaje natural (PNL) FilosofÃa de la tecnologÃa Ãndice Dewey: 006.312 Minería de datos Resumen: Este volumen editado se centra en las implicaciones de los big data para las ciencias sociales y las humanidades computacionales, desde la gestión hasta el uso. La primera parte del libro cubre datos geográficos, datos de corpus de texto y datos de redes sociales, y ejemplifica sus aplicaciones concretas en una amplia gama de campos que incluyen antropologÃa, economÃa, finanzas, geografÃa, historia, lingüÃstica, ciencias polÃticas, psicologÃa y salud pública. y comunicaciones de masas. La segunda parte del libro ofrece una visión panorámica del desarrollo del big data en los campos de las ciencias sociales computacionales y las humanidades. Se abordan las siguientes preguntas: ¿por qué es necesaria una nueva gobernanza de datos para este nuevo tipo de datos?, ¿por qué los big data son importantes para los cientÃficos sociales? y ¿cómo revolucionará la forma en que los cientÃficos sociales realizan investigaciones? Con la llegada de la era de la información y tecnologÃas como la Web 2.0, la informática ubicua, los dispositivos portátiles y el Internet de las cosas, la sociedad digital ha cambiado fundamentalmente lo que hoy conocemos como "datos", el uso mismo de estos datos y lo que ahora llamamos "conocimiento". Los macrodatos se han convertido en el estándar de las ciencias sociales y han hecho que estas ciencias sean más computacionales. Big Data en Ciencias Sociales y Humanidades Computacionales atraerá a estudiantes graduados e investigadores que trabajan en los numerosos subcampos de las ciencias sociales y las humanidades. Nota de contenido: Big Data in Computational Social Sciences and the Humanities: An Introduction -- Part I: Practice -- Application of Citizen Science and Volunteered Geographic Information (VGI): Tourism Development for Rural Communities -- Telling Stories Through R: Geo-temporal Mappings of Epigraphic -- Expressing Dynamic Maps through 17th-Century Taiwan Dutch Manuscripts -- Has Homo economicus Evolved into Homo sapiens from 1992 to 2014?: What Does Corpus Linguistics Say? -- Big Data and FinTech -- Health in Biodiversity-Related Conventions: Analysis of a Multiplex Terminological Network (1973-2016) -- How Does Linguistic Complexity in Shakespeare's Plays Relate to the Production History of a Commercial American Theatre? -- Language Communities, Corpora, and Cognition -- From Naive Expectation to Realistic Progress – Government Applications of Big Data to Public Opinions Mining -- Understanding "the User-Generated": The Construction of the "ABC model" and the Imagination of "Digital Humanities" -- Part II: Survey and Challenges -- Big Data Finance and Financial Markets -- Applications of Internet Methods in Psychology -- Spatial Humanities: An Integrated Approach to Spatiotemporal Research -- Cloud Computing in the Social Sciences and Humanities -- Analysis of Social Media Data: An Introduction to the Characteristics and Chronological Process Spatial Humanities -- Big Data and Research Opportunities Using HRAF Databases -- Computational History: From Big Data to Big Simulations -- A Posthumanist Reflection on the Digital Humanities and Social Sciences. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Big Data in Computational Social Science and Humanities [documento electrónico] / Chen, Shu-Heng, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIII, 388 p. 126 ilustraciones, 114 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-95465-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos EconomÃa experimental Investigación cuantitativa Procesamiento del lenguaje natural (Informática) TecnologÃa Ciencias PolÃticas MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Análisis de datos y Big Data Procesamiento del lenguaje natural (PNL) FilosofÃa de la tecnologÃa Ãndice Dewey: 006.312 Minería de datos Resumen: Este volumen editado se centra en las implicaciones de los big data para las ciencias sociales y las humanidades computacionales, desde la gestión hasta el uso. La primera parte del libro cubre datos geográficos, datos de corpus de texto y datos de redes sociales, y ejemplifica sus aplicaciones concretas en una amplia gama de campos que incluyen antropologÃa, economÃa, finanzas, geografÃa, historia, lingüÃstica, ciencias polÃticas, psicologÃa y salud pública. y comunicaciones de masas. La segunda parte del libro ofrece una visión panorámica del desarrollo del big data en los campos de las ciencias sociales computacionales y las humanidades. Se abordan las siguientes preguntas: ¿por qué es necesaria una nueva gobernanza de datos para este nuevo tipo de datos?, ¿por qué los big data son importantes para los cientÃficos sociales? y ¿cómo revolucionará la forma en que los cientÃficos sociales realizan investigaciones? Con la llegada de la era de la información y tecnologÃas como la Web 2.0, la informática ubicua, los dispositivos portátiles y el Internet de las cosas, la sociedad digital ha cambiado fundamentalmente lo que hoy conocemos como "datos", el uso mismo de estos datos y lo que ahora llamamos "conocimiento". Los macrodatos se han convertido en el estándar de las ciencias sociales y han hecho que estas ciencias sean más computacionales. Big Data en Ciencias Sociales y Humanidades Computacionales atraerá a estudiantes graduados e investigadores que trabajan en los numerosos subcampos de las ciencias sociales y las humanidades. Nota de contenido: Big Data in Computational Social Sciences and the Humanities: An Introduction -- Part I: Practice -- Application of Citizen Science and Volunteered Geographic Information (VGI): Tourism Development for Rural Communities -- Telling Stories Through R: Geo-temporal Mappings of Epigraphic -- Expressing Dynamic Maps through 17th-Century Taiwan Dutch Manuscripts -- Has Homo economicus Evolved into Homo sapiens from 1992 to 2014?: What Does Corpus Linguistics Say? -- Big Data and FinTech -- Health in Biodiversity-Related Conventions: Analysis of a Multiplex Terminological Network (1973-2016) -- How Does Linguistic Complexity in Shakespeare's Plays Relate to the Production History of a Commercial American Theatre? -- Language Communities, Corpora, and Cognition -- From Naive Expectation to Realistic Progress – Government Applications of Big Data to Public Opinions Mining -- Understanding "the User-Generated": The Construction of the "ABC model" and the Imagination of "Digital Humanities" -- Part II: Survey and Challenges -- Big Data Finance and Financial Markets -- Applications of Internet Methods in Psychology -- Spatial Humanities: An Integrated Approach to Spatiotemporal Research -- Cloud Computing in the Social Sciences and Humanities -- Analysis of Social Media Data: An Introduction to the Characteristics and Chronological Process Spatial Humanities -- Big Data and Research Opportunities Using HRAF Databases -- Computational History: From Big Data to Big Simulations -- A Posthumanist Reflection on the Digital Humanities and Social Sciences. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Complex Systems Modeling and Simulation in Economics and Finance / Chen, Shu-Heng ; Kao, Ying-Fang ; Venkatachalam, Ragupathy ; Du, Ye-Rong
TÃtulo : Complex Systems Modeling and Simulation in Economics and Finance Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chen, Shu-Heng, ; Kao, Ying-Fang, ; Venkatachalam, Ragupathy, ; Du, Ye-Rong, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VIII, 307 p. 71 ilustraciones, 51 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-99624-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: EconometrÃa teorÃa del sistema Inteligencia artificial EconomÃa cuantitativa Sistemas complejos Ãndice Dewey: 330.9 Economía (Situación y condiciones económicas) Resumen: Este tÃtulo reúne investigaciones de vanguardia sobre sistemas económicos complejos, agentes heterogéneos que interactúan, racionalidad limitada y dinámica no lineal en economÃa. El libro contiene las actas del CEF2015 (21st Computing in Economics in Finance), celebrado del 20 al 22 de junio de 2015 en Taipei, Taiwán, y aborda algunas de las importantes fuerzas impulsoras de diversas propiedades emergentes en las economÃas, cuando se las considera sistemas complejos. Los avances reportados en este libro son el resultado de un enfoque interdisciplinario y la simulación sigue siendo el tema unificador de estos artÃculos, ya que abordan una amplia gama de temas de economÃa. Este texto es una valiosa adición a la erudición sobre sistemas complejos desde el punto de vista de la ciencia económica. Los experimentos computacionales reportados en el libro son transparentes y replicables. El modelado y simulación de sistemas complejos en economÃa y finanzas es útil para cursos de posgrado de sistemas complejos, con especial énfasis en economÃa y finanzas. Al mismo tiempo, sirve como una buena visión general para los investigadores interesados ​​en el tema. Nota de contenido: Agent-Based Macro Models -- Laboratory Experiments -- Expectations and Learning -- The Cross-Strait: Computational and Behavioral Approach to Economics -- Quantitative Finance -- Theory of Heterogeneous Agents -- Modelling Economic Networks -- Computational Methods -- Agent-Based Models and Policy Design -- Agent-Based Models: Econometric issues and Validation -- Machine Learning in Finance -- Systemic Risks and Network Resilience -- House Prices and Mortgage Debt -- Dynamics of limit order markets -- Asset pricing and portfolio optimization -- Measuring risks in financial assets. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Complex Systems Modeling and Simulation in Economics and Finance [documento electrónico] / Chen, Shu-Heng, ; Kao, Ying-Fang, ; Venkatachalam, Ragupathy, ; Du, Ye-Rong, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - VIII, 307 p. 71 ilustraciones, 51 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-99624-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: EconometrÃa teorÃa del sistema Inteligencia artificial EconomÃa cuantitativa Sistemas complejos Ãndice Dewey: 330.9 Economía (Situación y condiciones económicas) Resumen: Este tÃtulo reúne investigaciones de vanguardia sobre sistemas económicos complejos, agentes heterogéneos que interactúan, racionalidad limitada y dinámica no lineal en economÃa. El libro contiene las actas del CEF2015 (21st Computing in Economics in Finance), celebrado del 20 al 22 de junio de 2015 en Taipei, Taiwán, y aborda algunas de las importantes fuerzas impulsoras de diversas propiedades emergentes en las economÃas, cuando se las considera sistemas complejos. Los avances reportados en este libro son el resultado de un enfoque interdisciplinario y la simulación sigue siendo el tema unificador de estos artÃculos, ya que abordan una amplia gama de temas de economÃa. Este texto es una valiosa adición a la erudición sobre sistemas complejos desde el punto de vista de la ciencia económica. Los experimentos computacionales reportados en el libro son transparentes y replicables. El modelado y simulación de sistemas complejos en economÃa y finanzas es útil para cursos de posgrado de sistemas complejos, con especial énfasis en economÃa y finanzas. Al mismo tiempo, sirve como una buena visión general para los investigadores interesados ​​en el tema. Nota de contenido: Agent-Based Macro Models -- Laboratory Experiments -- Expectations and Learning -- The Cross-Strait: Computational and Behavioral Approach to Economics -- Quantitative Finance -- Theory of Heterogeneous Agents -- Modelling Economic Networks -- Computational Methods -- Agent-Based Models and Policy Design -- Agent-Based Models: Econometric issues and Validation -- Machine Learning in Finance -- Systemic Risks and Network Resilience -- House Prices and Mortgage Debt -- Dynamics of limit order markets -- Asset pricing and portfolio optimization -- Measuring risks in financial assets. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Decision Economics: In the Tradition of Herbert A. Simon's Heritage : Distributed Computing and Artificial Intelligence, 14th International Conference Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bucciarelli, Edgardo, ; Chen, Shu-Heng, ; Corchado, Juan M., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XVIII, 143 p. 29 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-60882-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional EconometrÃa Inteligencia artificial EconomÃa cuantitativa Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: La sesión especial sobre EconomÃa de la Decisión (DECON) es un foro cientÃfico que se celebra anualmente y tiene como objetivo compartir ideas, proyectos, resultados de investigación, modelos y experiencias asociados con la complejidad de los procesos de decisión conductual y los fenómenos socioeconómicos. DECON 2017 se celebró en el Politécnico de Oporto, ISEP, Portugal, como parte de la 14ª Conferencia Internacional sobre Computación Distribuida e Inteligencia Artificial. Por segundo año consecutivo, los editores de este libro se han inspirado en la inmensa obra de Herbert A. Simon y sostienen que Simon precipitó algo parecido a una revolución en la microeconomÃa centrada en el concepto de toma de decisiones. Además, vale la pena señalar que el reconocimiento de la toma de decisiones relevantes tiene lugar en una variedad de áreas temáticas y campos de investigación crÃticos, incluida la economÃa, las finanzas, los sistemas de información, la gestión, las operaciones y la producción de pequeñas empresas e internacionales. Por lo tanto, las cuestiones de toma de decisiones son de fundamental importancia en todas las ramas de la economÃa abordadas tanto deductivamente como inductivamente. No sorprende que el estudio de la toma de decisiones haya visto crecientes esfuerzos de investigación empÃrica en la literatura económica durante los últimos sesenta años y, más recientemente, una variedad de enfoques experimentales, conductuales y computacionales de vanguardia y reveladores. Además, la conciencia sobre generalizaciones y reducciones para expresar conceptos económicos ha llevado, por un lado, a un riesgo creciente de difundir el lenguaje matemático como herramienta retórica y, por otro lado, a una simplificación excesiva y a pasar por alto algunos detalles cruciales. , especialmente cuando se trata de decisiones humanas y, por tanto, de comportamiento económico. Sin embargo, esa conciencia ha ayudado a producir un volumen extraordinario de investigación empÃrica destinada a descubrir cómo los agentes económicos afrontan decisiones complejas. En este sentido, la comunidad cientÃfica internacional reconoce los esfuerzos de investigación de Herbert A. Simon para comprender los procesos involucrados en la toma de decisiones económicas y sus implicaciones para el avance de las profesiones económicas. De hecho, dentro del campo de la toma de decisiones, el rechazo de Simon de los modelos estándar de toma de decisiones utilizados en la economÃa neoclásica inspiró a los cientÃficos sociales de todo el mundo a desarrollar programas de investigación para estudiar empÃricamente la toma de decisiones. Los principales logros se refieren a la toma de decisiones para los individuos, las empresas, los mercados, los gobiernos, las instituciones y, por último, pero no menos importante, la ciencia y la investigación. Nota de contenido: The Bayesian cost–effectiveness decision problem -- Evaluation of scientific production without using bibliometric indicators: decision-making on a priori criteria -- Designing and programming a graphical interface to evaluate treatments in economics experiments -- Information Manipulation and Web Credibility -- Understanding Bruno de Finetti's Decision Theory: a Basic Algorithm to Support Decision-making Behaviour -- The cognitive determinants of social capital. Does culture matter? En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Decision Economics: In the Tradition of Herbert A. Simon's Heritage : Distributed Computing and Artificial Intelligence, 14th International Conference [documento electrónico] / Bucciarelli, Edgardo, ; Chen, Shu-Heng, ; Corchado, Juan M., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XVIII, 143 p. 29 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-60882-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia Computacional EconometrÃa Inteligencia artificial EconomÃa cuantitativa Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: La sesión especial sobre EconomÃa de la Decisión (DECON) es un foro cientÃfico que se celebra anualmente y tiene como objetivo compartir ideas, proyectos, resultados de investigación, modelos y experiencias asociados con la complejidad de los procesos de decisión conductual y los fenómenos socioeconómicos. DECON 2017 se celebró en el Politécnico de Oporto, ISEP, Portugal, como parte de la 14ª Conferencia Internacional sobre Computación Distribuida e Inteligencia Artificial. Por segundo año consecutivo, los editores de este libro se han inspirado en la inmensa obra de Herbert A. Simon y sostienen que Simon precipitó algo parecido a una revolución en la microeconomÃa centrada en el concepto de toma de decisiones. Además, vale la pena señalar que el reconocimiento de la toma de decisiones relevantes tiene lugar en una variedad de áreas temáticas y campos de investigación crÃticos, incluida la economÃa, las finanzas, los sistemas de información, la gestión, las operaciones y la producción de pequeñas empresas e internacionales. Por lo tanto, las cuestiones de toma de decisiones son de fundamental importancia en todas las ramas de la economÃa abordadas tanto deductivamente como inductivamente. No sorprende que el estudio de la toma de decisiones haya visto crecientes esfuerzos de investigación empÃrica en la literatura económica durante los últimos sesenta años y, más recientemente, una variedad de enfoques experimentales, conductuales y computacionales de vanguardia y reveladores. Además, la conciencia sobre generalizaciones y reducciones para expresar conceptos económicos ha llevado, por un lado, a un riesgo creciente de difundir el lenguaje matemático como herramienta retórica y, por otro lado, a una simplificación excesiva y a pasar por alto algunos detalles cruciales. , especialmente cuando se trata de decisiones humanas y, por tanto, de comportamiento económico. Sin embargo, esa conciencia ha ayudado a producir un volumen extraordinario de investigación empÃrica destinada a descubrir cómo los agentes económicos afrontan decisiones complejas. En este sentido, la comunidad cientÃfica internacional reconoce los esfuerzos de investigación de Herbert A. Simon para comprender los procesos involucrados en la toma de decisiones económicas y sus implicaciones para el avance de las profesiones económicas. De hecho, dentro del campo de la toma de decisiones, el rechazo de Simon de los modelos estándar de toma de decisiones utilizados en la economÃa neoclásica inspiró a los cientÃficos sociales de todo el mundo a desarrollar programas de investigación para estudiar empÃricamente la toma de decisiones. Los principales logros se refieren a la toma de decisiones para los individuos, las empresas, los mercados, los gobiernos, las instituciones y, por último, pero no menos importante, la ciencia y la investigación. Nota de contenido: The Bayesian cost–effectiveness decision problem -- Evaluation of scientific production without using bibliometric indicators: decision-making on a priori criteria -- Designing and programming a graphical interface to evaluate treatments in economics experiments -- Information Manipulation and Web Credibility -- Understanding Bruno de Finetti's Decision Theory: a Basic Algorithm to Support Decision-making Behaviour -- The cognitive determinants of social capital. Does culture matter? En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
