学术活动 | 欢迎参加林墨团队的英文慕课

经过四个月的制作，林墨团队将于2020年12月30日上午8点正式上线一门全英文慕课Quantitative Information Analysis，该课程介绍定量信息分析中常用的方法：指标设计、相关与回归、因果推断、信息网络与可视化、文本挖掘等，无专业门槛要求，课程中有大量科学数据的案例，特别适合图情档类学生学习。访问地址：

https://www.icourse163.org/course/NJU-1462008165?tid=1462834442

（请点击左下角“原文链接”）

欢迎大家参加或推荐给需要的人。

授课团队：

李江 教授 南京大学信息管理学院

张琳 教授 武汉大学信息管理学院

闵超 助理教授 南京大学信息管理学院

步一 助理教授 北京大学信息管理系

课程大纲：

Chapter 1. Introduction to QIA

1.1 What is QIA

1.2 Software used for QIA

Chapter 2. QIA methods: Indicators and measurements

2.1 Collaboration indices (1)

2.2 Collaboration indices (2)

2.3 The h-index (1)

2.4 The h-index (2)

2.5 Network indicators (1)

2.6 Network indicators (2)

2.7 Diversity indices (1)

2.8 Diversity indices (2)

Chapter 3. QIA methods: correlation and regression

3.1 Exploratory data analysis (I)

3.2 Exploratory data analysis (II)

3.3 Correlation coefficient

3.4 OLS regression

3.5 Other types of regressions

3.6 Sample

3.7 Endogeneity

Chapter 4. QIA methods: Causality

4.1 Introduction to causality

4.2 Counterfactual framework

4.3 Propensity Score Matching, PSM

4.4 Difference in difference

4.5 Example of PSM & DID: Moving to China leads scientists to more scientific publications.

4.6 Regression Discontinuity Designs, RDD

4.7 Example of RDD: Does early-career setback hinder scientists' future career?

4.8 Granger causality

4.9 Example of Granger causality: download vs. citation

Chapter 5. QIA methods: Information networks & visualization

5.1 Introduction

5.2 Basic Elements

5.3 Small Worlds

5.4 Hubs

5.5 Direction & weights

5.6 Network models

5.7 Communities

5.8 Dynamics

5.9 Network data visualization

Chapter 6. QIA methods: Text mining

6.1 Introduction to text mining

6.2 Five steps of text mining

6.3 Data preprocessing

6.4 Sentiment analysis

6.5 Latent Dirichlet Allocation, LDA

6.6 Several applications

Chapter 7. Future of QIA

7.1 More fields will use QIA

7.2 More methods of QIA

京东有售：https://item.jd.com/12389845.html

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制版编辑 姚志臻

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