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首先，近几十年来出现的一组定量和计算方法既大又多样。本集不仅包括经典统计的方法，还包括网络分析，自然语言处理以及与当代数据科学相关的其他计算方法。这些方法今天很容易访问，并且已经在社会科学和人文科学中广泛使用（Weingart，2015； Nelson，2020； Do等，2022； Grimmer等，2022）。它们已用于研究有关经济学的各种问题。这种方法的一个例子是锻炼，它允许对特定的研究领域，期刊，机构和时期进行统计分析（请参阅美国经济协会的Hoover andSvorenčík，2023年； Rossier和Benz，2021年，Swiss经济学家；勒巴伦和Dogan，2020年，在中央银行家）。另一个例子是越来越多地用于映射学科发展和学术领域的相互关系（Claveau and Gingras，2016; Truc，2022）或研究特定经济问题（例如通货膨胀（GoutsMedt，2021）和个人科学贡献（Andrada，2017年））的文献计量方法。网络分析已被证明是研究思想循环（Herfeld and Doehne，2019年），专业关系（Goutsmedt等，2021）以及经济学家与政策机构之间的联系（Helgadóttir，2016; Flickenschild and Afonso，2019年）。最后，诸如文本挖掘之类的工具还为解决经济学社会研究中的研究问题（例如特定概念的发展（Cherrier andSaïdi，2018），《经济学的分散》（Ambrosino等，
经济学社会研究中的定量和计算方法
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