社会-经济体系范式可定义为复杂性,因为自由代理行为改变可导致其他个人和组织经历混乱动态、非线性交互作用和其他级联效果接受这种范式的可持续性需要采用新技术,这些技术可实现下一个量级飞跃,包括大数据平台大数据提供一流新数字化数据探索个人、公司和其他组织之间的互动组织与研究者必须管理大量非结构化多维数据成功完成这项工作需要周密规划并组织整个数据分析过程,同时考虑到社会和经济分析的特殊性,如各种信息源和严格治理政策的存在

近些年来开发了许多定性和量化模型工具,以描述并更好地了解复杂系统。工具包括随机动态系统、多变量统计、网络模型、社会网络分析、推理和推理过程、模糊理论、关系演算、偏序理论、多标准决策方法以及其他工具,这些工具已被广泛用于解决社会经济体系中的问题。获取社会经济数据的传统量化方法有限,无法审查社会经济系统的复杂性因此,从卫星、手机和社交媒体等数据源收集大数据,使研究人员能够发扬光大并有时取代传统方法,提高频率和及时性、精度和客观性并定义可持续模型

本特题请求原始研究和审查论文讨论复杂的社会经济、财政和环境问题,特别侧重于开发和应用新量化方法和模型,这些方法和模型综合使用AI新技术和大数据解析法

潜在题目包括但不限于:

• 地理空间建模和机器学习
• 大数据密集纵向数据分析
• 多级建模技巧
• AI基础网络分析
• 大数据因果推理
• 可视化和科学分析
• 计量经济学和人口技术
• 机器学习模糊理论
• 复杂简洁
• 简化复杂性
• 均衡或学习吸引器
• 非线性动态
• 自组织动态
• 生存不最优性
• 并发结构、信仰和行为模式