Scholarship as a Vocation: Reflections on the Past and Future of Social Science

This essay seeks to expose readers from the social sciences to current debates in their fields, beyond the discussions of induction and deduction one learns about in a typical research methods course. It provides glimpses of social science from its dawn in 17th century empiricism, through the rise of postpositivism and antipositivism, to the infamous “science wars” in the 1990s, and expresses a hope for a broader and more inclusive future. Specifically, the paper compares the traditional positivist method of scientific inquiry to a phenomenological approach, and attempts to demonstrate the relevance of philosophical investigation in social science research

Технологии интеллектуальных бизнес-платформ для заполнения пропусков данных

Проблематика. Належним чином спроектовані системи підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування поведінки динамічних систем надають можливість врахування невизначеностей ймовірнісного, статистичного і структурного типів. Це сприяє підвищенню якості розроблюваних моделей та оцінок прогнозів. Мета дослідження. Розглянути загальні причини втрати даних при розв’язанні задач їх статистичного аналізу; виконати категоризацію пропусків даних на кілька груп та виявити причини появи пропусків; запропонувати системну методологію аналізу невизначеностей та вибору методів заповнення пропусків; розглянути деякі популярні методи заповнення пропусків та можливості їх застосування. Методика реалізації. Для розв’язання поставлених задач використано такі методи: підхід до категоризації пропусків даних з практичної та ділової точок зору з метою виявлення причин появи систематичних або випадкових втрат даних; сучасна методологія системного аналізу для встановлення причин появи невизначеностей та розв’язання задачі заповнення пропусків; процедури заповнення пропусків даних за допомогою дерев рішень; алгоритм ЕМ та підхід до заповнення пропусків за допомогою функцій прогнозування, що будуються на основі регресійних моделей. Результати дослідження. Основними результатами дослідження є такі: категоризація пропущених даних на групи; розробка системної методології аналізу причини появи невизначеностей та розв’язання задачі заповнення пропусків; аналіз процедур заповнення пропусків за допомогою дерев рішень, алгоритму ЕМ та регресійних моделей. Наведено ілюстрацію застосування деяких перспективних методів заповнення пропусків. Висновки. Запропоновано методику заповнення пропусків даних із шести кроків, яка підкреслює, що вибір коректного методу заповнення тісно пов’язаний із докладним аналізом причин появи пропусків. Результати заповнення пропусків іноді істотно відрізняються від фактичних даних, а тому їх необхідно згладжувати або навіть видаляти з вибірки внаслідок їх некоректності. У таких випадках необхідно використовувати ймовірнісно-регресійні процедури, які надають можливість визначати параметри ймовірнісних інтервалів регресії при генеруванні кандидатів на заповнення. Обчислювальні експерименти, виконані із застосуванням алгоритму ЕМ, оцінок прогнозів, отриманих на основі регресійних моделей та деяких інших методів, свідчать про те, що існують можливості для одержання високоякісних результатів обробки даних з пропусками.Background. Properly constructed decision support systems (DSS) for modelling and forecasting behaviour of dynamic systems provide a possibility for taking into consideration uncertainties of probabilistic, statistical and structural types what results in higher quality of developed models and estimated forecasts. Objective. To consider general reasons for loosing (missing) data in statistical data analysis; to provide categorization of missing data into several groups, and identify the reasons for missing measurements; to provide stepwise system methodology for uncertainty analysis and selection of data imputation techniques; to give an insight into some popular missing values imputation techniques regarding their possible applications. Methods. To solve the problems mentioned the following methods have been used: data categorization approach from business or practical point of view that is necessary for discovering the reasons for availability of systemic and/or random missing values; the modern systemic methodology was hired for analysis of uncertainty causes and missing values imputation; the decision tree based imputation procedures; EM algorithm and regression model approach to forecasting missing data using forecasting functions. Results. The main results of the study are in categorization of the missing data into groups; development of systemic methodology for analysis of uncertainty causes and missing values imputation; providing an analysis for possibilities of missing values imputation with decision trees, EM algorithm and regression models; development of multistep forecasting functions on the basis of autoregression models; illustration of application of some selected perspective methods for missing data imputation. Conclusions. We proposed the six steps system methodology for data imputation which stresses that selection of correct method for imputation is tightly connected with the step-by-step analysis of the gaps causes and finding an appropriate technique for their imputation. The results of imputation sometimes are rather far from the existing data and should be smoothed or even broken from the sample due to their incorrectness. For such cases it should be proposed a new probabilistic-regression method which allows define parameters of the probability interval for the regression aiming missing data imputation. A series of computing experiments performed with EM algorithm, forecast regression based imputation technique and some other approaches shows that it is possible to reach high quality results regarding correct processing of data with missing values.Проблематика. Системы поддержки принятия решений, спроектированные в соответствии с современными требованиями для решения задач моделирования и прогнозирования поведения динамических систем, дают возможность учета неопределенностей вероятностного, статистического и структурного типов. Это приводит к повышению качества разрабатываемых моделей и оценок прогнозов. Цель исследования. Рассмотреть общие причины потери данных при решении задач их статистического анализа; выполнить категоризацию пропусков данных на несколько групп и определить причины появления пропусков; предложить системную методологию анализа неопределенностей и выбора методов заполнения пропусков; рассмотреть некоторые популярные методы заполнения пропусков, а также возможности их применения. Методика реализации. Для решения поставленных задач использованы такие методы: подход к категоризации пропусков данных с практической и деловой точек зрения с целью выявления причин появления систематических или случайных потерь данных; современная методология системного анализа для установления причин появления неопределенностей и решения задачи заполнения пропусков; процедуры заполнения пропусков данных с помощью деревьев решений; алгоритм ЕМ и подход к заполнению пропусков с помощью функций прогнозирования, которые строятся на основе регрессионных моделей. Результаты исследования. Основными результатами исследования являются такие: категоризация пропущенных данных на группы; разработка системной методологии анализа причин появления неопределенностей и решение задачи заполнения пропусков; анализ процедур заполнения пропусков с помощью деревьев решений, алгоритма ЕМ и регрессионных моделей. Приведена иллюстрация применения некоторых перспективных методов заполнения пропусков. Выводы. Предложена методика заполнения пропусков данных с шести шагов, в которой подчеркивается, что выбор корректного метода заполнения тесно связан с углубленным анализом причин появления пропусков. Результаты заполнения пропусков иногда существенно отличаются от фактических данных, а потому их необходимо сглаживать или даже удалять с выборки из-за их некорректности. В таких случаях необходимо использовать вероятностно-регрессионные процедуры, которые дают возможность определять параметры вероятностных интервалов регрессии в процессе генерирования кандидатов на заполнение. Вычислительные эксперименты, выполненные с использованием алгоритма ЕМ, а также оценок прогнозов, полученных на основе регрессионных моделей и некоторых других методов, свидетельствуют о том, что существуют возможности для получения высококачественных результатов обработки данных с пропусками

Towards representing human behavior and decision making in Earth system models. An overview of techniques and approaches

Today, humans have a critical impact on the Earth system and vice versa, which can generate complex feedback processes between social and ecological dynamics. Integrating human behavior into formal Earth system models (ESMs), however, requires crucial modeling assumptions about actors and their goals, behavioral options, and decision rules, as well as modeling decisions regarding human social interactions and the aggregation of individuals’ behavior. Here, we review existing modeling approaches and techniques from various disciplines and schools of thought dealing with human behavior at different levels of decision making. We demonstrate modelers’ often vast degrees of freedom but also seek to make modelers aware of the often crucial consequences of seemingly innocent modeling assumptions. After discussing which socioeconomic units are potentially important for ESMs, we compare models of individual decision making that correspond to alternative behavioral theories and that make diverse modeling assumptions about individuals’ preferences, beliefs, decision rules, and foresight. We review approaches to model social interaction, covering game theoretic frameworks, models of social influence, and network models. Finally, we discuss approaches to studying how the behavior of individuals, groups, and organizations can aggregate to complex collective phenomena, discussing agent-based, statistical, and representative-agent modeling and economic macro-dynamics. We illustrate the main ingredients of modeling techniques with examples from land-use dynamics as one of the main drivers of environmental change bridging local to global scales

Self-Consistency In Sequential Decision-Making

Human decisions are rarely made in isolation. We typically have to make a sequence of decisions to reach a goal. Studies in economics and cognitive psychology have shown that making a decision may result in several biases in subsequent judgments. Similar biases have also recently been found in human percepts of low-level stimuli such as motion direction. What lacking is a principled framework that can account for several sequential dependencies between judgments. Towards that goal, in my thesis, I propose and experimentally test a self-consistent Bayesian observer model that assumes humans maintain self-consistency along the inference process. In Chapter 2, I first demonstrate that after having made a categorical decision on stimulus orientation, subjects’ estimate of the stimulus is systematically biased away from the decision boundary. Two additional experiments suggest that the bias occurs because subjects treat their first decision as a fact and use that to constrain the subsequent estimation. Model fit to the data in my experiments and data in previous studies show that the self-consistent Bayesian model can quantitatively account for human behaviors in a wide range of experimental settings. In Chapter 3, using the same decision-estimation tasks, I probed the post-decision sensory representation by providing feedback on the categorical decision. I found that subjects’ sensory representation is kept intact and the self-consistency is implemented by conditioning the prior distribution on the categorical decision. The results also suggest another interesting form of self-consistency when subjects’ decision was incorrect: they reconstructed the sensory measurement to make it consistent with the given feedback. In Chapter 4, I found that the choice-induced bias also occurs in human judgment of number. The bias is similar for both non-symbolic (cloud of dots) and symbolic (sequence of Arabic numerals) forms of number. Finally, I propose in the general discussion how the self-consistent Bayesian framework may account for other biases in sequential decision-making such as the halo effect and sunk-cost fallacy