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DISCOVER: 一个基于数据驱动的交互式系统，用于全面观察、可视化和探索人类行为
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了计算社会科学在理解和利用消费者数据中的应用，强调机器学习和数据分析技术的进步。这些新工具和方法能够有效处理复杂数据，提升对人类行为的可视化和分析能力，推动社会科学的发展。
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关键要点
- 数字革命导致人类行为的数字化，带来了众筹和众包等新机会，同时也面临数据复杂性挑战。
- 开发计算方法以管理与消费者行为相关的“大数据”，特别是机器学习技术，提升数据解析和处理能力。
- 本文综述新的数据来源和分析技术，旨在将计算社会科学应用于理解和利用公开的消费者数据。
- 提出行为模拟（BS）和复杂行为模拟（SBS）的概念，以应对复杂人类系统的挑战，期待在社会科学领域的应用。
- 开发了Providence工具，基于可视化编程，解决多模态场景搜索中的效率和客观性问题，验证了其可用性和输出质量。
- 研究机器学习模型和词嵌入技术在行为挖掘中的应用，提出基于协同语义推理的框架，揭示深度学习模型的推理过程。
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延伸问答
计算社会科学如何利用消费者数据？
计算社会科学通过新的数据来源和分析技术，应用机器学习和数据分析来理解和利用消费者数据。
数字革命对人类行为的影响是什么？
数字革命导致人类行为的数字化，创造了众筹和众包等新机会，同时也带来了数据复杂性挑战。
什么是行为模拟（BS）和复杂行为模拟（SBS）？
行为模拟（BS）和复杂行为模拟（SBS）是用于模拟复杂社会系统中人类策略和行为的概念。
Providence工具的主要功能是什么？
Providence工具是一个基于可视化编程的工具，旨在提高多模态场景搜索的效率和客观性，允许专家无需编写代码即可捕捉人类行为提示。
机器学习在行为挖掘中的应用有哪些？
机器学习在行为挖掘中用于提取行为代码和概念，并通过词嵌入技术学习低维表示模式。
如何解决数据复杂性带来的挑战？
通过开发计算方法和机器学习技术，可以有效管理与消费者行为相关的“大数据”，提升数据解析和处理能力。
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