美國研究生專業介紹之定量社會科學

【專(zhuan) 業(ye) 介紹】

定量社會(hui) 科學碩士項目是一個(ge) 跨學科領域，深度融合現代定量與(yu) 計算方法的強大功能與(yu) 社會(hui) 科學的理論根基。該項目以“用數據解碼社會(hui) ”為(wei) 核心理念，聚焦運用統計、計算及數學工具解決(jue) 社會(hui) 科學問題，致力於(yu) 培養(yang) 學生嚴(yan) 謹的分析思維、紮實的技術能力，以及在現實社會(hui) 情境中解讀、交流定量研究成果的能力。

課程體(ti) 係強調定量數據分析的實用方法論，課程體(ti) 係通過Python/R編程、數據庫管理、計量經濟學及大數據挖掘技術等硬核訓練構建技術縱深，同步開設政治行為(wei) 量化分析、經濟決(jue) 策建模與(yu) 社會(hui) 不平等測量等專(zhuan) 題課程，實現對社會(hui) 機製的深度技術化詮釋。尤為(wei) 重要的是，定量社會(hui) 科學不僅(jin) 教授“如何”分析數據，更深入探討“為(wei) 何”分析、“何時”分析、分析的“可能性”及其“局限性”。

通過定量社會(hui) 科學項目的學習(xi) ，學生將深刻理解：數據驅動決(jue) 策的製定過程、如何在日益數字化的社會(hui) 中解讀海量信息、各社會(hui) 科學領域如何利用數據深化其研究、以及如何有效、清晰地進行數據溝通。跨學科的訓練將使學生具備評估證據、設計研究方案並運用數據驅動方法解決(jue) 複雜社會(hui) 問題的綜合能力。

【就業(ye) 前景】

在當今數據驅動的勞動力市場，駕馭信息與(yu) 掌握計算方法已成為(wei) 求職者的核心競爭(zheng) 優(you) 勢，而定量分析技能在社會(hui) 科學研究與(yu) 實踐中的價(jia) 值亦日益凸顯。定量社會(hui) 科學碩士畢業(ye) 生憑借其紮實的跨學科訓練，在該領域展現出獨特優(you) 勢。他們(men) 通過深入研究廣泛的社會(hui) 議題與(yu) 學術前沿，係統性地錘煉了運用實證證據進行嚴(yan) 謹論證、並最終得出可靠結論的能力，尤其擅長將複雜數據轉化為(wei) 支撐決(jue) 策的關(guan) 鍵洞見（數據驅動決(jue) 策）。這使得他們(men) 相較於(yu) 傳(chuan) 統人文社科背景的競爭(zheng) 者，在就業(ye) 市場上更具競爭(zheng) 力。

該項目的畢業(ye) 生就業(ye) 路徑極為(wei) 寬廣，尤其適合亟需強大量化分析能力的社會(hui) 領域，就業(ye) 前景廣闊：可在應用心理學、社會(hui) 學或經濟學研究機構深化專(zhuan) 業(ye) 探索；在科技公司擔任用戶行為(wei) 或產(chan) 品數據分析師；在金融機構從(cong) 事風險評估、市場趨勢預測或量化研究；在各級政府機構參與(yu) 政策製定、效果評估與(yu) 社會(hui) 治理；在管理谘詢公司提供基於(yu) 數據的戰略建議；在媒體(ti) 與(yu) 傳(chuan) 播領域進行受眾(zhong) 洞察與(yu) 傳(chuan) 播效果優(you) 化；在市場營銷部門精準解析消費者行為(wei) 與(yu) 市場動態；或在各類評估機構主導政策、項目及社會(hui) 影響力的科學測評。

總而言之，定量社會(hui) 科學碩士項目所培養(yang) 的，正是能夠運用數據思維解決(jue) 複雜社會(hui) 問題的複合型人才，為(wei) 畢業(ye) 生在多元且高價(jia) 值的社會(hui) 經濟部門——涵蓋前沿科技、金融、公共政策、谘詢與(yu) 研究等——開啟了充滿機遇的職業(ye) 通道。

【部分美國院校項目】

【芝加哥大學】

專(zhuan) 業(ye) ：Masters in Computational Social Science (MACSS)

學院：Division of the Social Sciences

項目介紹：該項目旨在將紮實的數據科學和編程基礎訓練與(yu) 學生個(ge) 性化的社會(hui) 科學研究興(xing) 趣深度融合。通過開展社會(hui) 科學研究實踐，項目著重培養(yang) 學生運用計算方法的知識、技能和專(zhuan) 業(ye) 能力，以響應數字技術日益融入社會(hui) 科學研究的趨勢。

課程設計靈活，能夠有效適應不同學術背景的學生：計算經驗較少的學生可以從(cong) 基礎開始逐步掌握新技能，並在其選定的社會(hui) 科學領域深化專(zhuan) 業(ye) 知識；而具備豐(feng) 富計算背景但社會(hui) 科學研究經驗有限的學生，則能夠修讀更高級的方法課程，學習(xi) 如何將這些方法應用於(yu) 社會(hui) 科學領域並探索多元主題。這種將計算工具與(yu) 社會(hui) 科學研究經驗緊密結合的特色，使該項目區別於(yu) 傳(chuan) 統的數據科學項目。

學生需在為(wei) 期兩(liang) 年的秋季、冬季和春季學期中，每學期修讀3門課程（總計不超過3門），完成共計18門課程的學習(xi) ，並撰寫(xie) 一篇碩士論文。除了通用的核心課程（MACSS）外，項目還提供經濟學專(zhuan) 業(ye) 方向。申請該方向的學生必須具備實分析、計量經濟學理論以及多變量微積分、線性代數、概率論和統計學等高級課程的學習(xi) 經驗，並擁有紮實的微積分微觀經濟學和宏觀經濟學基礎。

該項目每年招收約40至60名學生，學生群體(ti) 學科背景多元，涵蓋社會(hui) 學、心理學、政治學、哲學、數學、物理學、計算機科學和工程學等社會(hui) 科學、物理科學及自然科學領域。申請方麵，需提供一篇雙倍行距30頁內(nei) 的寫(xie) 作範本以展示提出和解答研究問題的能力。

時長：2年

托福要求：各項小分25分

雅思要求：各項小分7.0分

GRE要求：申請經濟學方向需要提供，其他方向不要求

麵試：/

成績單認證：/

截止日期：11月6日；1月7日；5月1日

【賓夕法尼亞(ya) 大學】

專(zhuan) 業(ye) ：MS in Social Policy + Data Analytics for Social Policy Certificate

學院：School of Social Policy & Practice

項目介紹：該項目致力於(yu) 培養(yang) 學生運用社會(hui) 政策與(yu) 數據分析解決(jue) 經濟、教育和健康領域不平等問題的能力。課程設計將數據分析內(nei) 容緊密融入社會(hui) 政策分析的理論、方法及具體(ti) 應用領域之中。學生將學習(xi) 如何利用數據，助力解決(jue) 移民、兒(er) 童福利及教育等係統中存在的種族/民族、性別和階級差異問題。

項目提供核心社會(hui) 政策課程與(yu) 訓練，涵蓋數據分析的概念基礎、數據結構編程、機器學習(xi) 與(yu) 預測分析應用、空間分析，以及麵向更廣泛受眾(zhong) 的數據采集（如網頁抓取）與(yu) 可視化技術。

學生將掌握SAS、R、Java、Python、GIS和ArcGIS等主流編程語言及工具，用於(yu) 處理、清洗和分析與(yu) 社會(hui) 政策相關(guan) 的數字數據。學生需完成共計12門課程，其中包括2門選修課。選修課可在社會(hui) 政策學院或賓夕法尼亞(ya) 大學其他12個(ge) 研究生院中任意選擇，使學生能夠最大程度地拓寬在多個(ge) 實質性政策領域的知識廣度，或專(zhuan) 注於(yu) 社會(hui) 政策分析領域進行深入研究。

MSSP+DA項目還為(wei) 學生提供極具競爭(zheng) 力且前沿的數據分析政策實習(xi) 機會(hui) ，重點培養(yang) 學生在政策分析與(yu) 數據分析方麵的綜合能力。這種複合能力的塑造，將確保畢業(ye) 生在快速發展的社會(hui) 政策數據分析領域脫穎而出。實習(xi) 所獲學分將計入MSSP+DA畢業(ye) 研討會(hui) ，學生通常在春季學期完成實習(xi) 。該數據分析政策實習(xi) 要求至少投入150小時。

申請者需對社會(hui) 政策、社會(hui) 議題及/或社會(hui) 公益政策表現出濃厚興(xing) 趣，並需至少修讀過一門統計分析課程和/或具備統計分析工作的實踐經驗。項目對編程經驗不做硬性要求。

時長：3學期

托福要求：100分

雅思要求：7.5分

GRE要求：/

麵試：申請時需遞交Video Interview，後續可能會(hui) 有額外麵試

成績單認證：需要

截止日期：12月1日；2月1日

【布朗大學】

專(zhuan) 業(ye) ：MS in Social Data Analytics

學院：Graduate School

項目介紹：該項目致力於(yu) 培養(yang) 學生掌握先進的數據收集與(yu) 分析技術，其特色在於(yu) 以空間分析和市場研究為(wei) 核心，融合定量與(yu) 定性方法的教學，並由國際知名的研究人員親(qin) 自授課。

同時，項目提供針對教師項目或校外機構應用型、實踐型數據分析研究的個(ge) 性化指導。該項目為(wei) 期2個(ge) 學期，需完成總計8門課程的學習(xi) 。

核心課程包括2門必修的多元統計方法課程（I & II）；此外，學生需從(cong) 定性分析、空間分析和人口統計分析三個(ge) 專(zhuan) 題領域中選擇並完成5門高級分析選修課；並修讀一門社會(hui) 學課程。為(wei) 增強實踐經驗，學生可選擇在任一學期參加與(yu) 課程相結合的研究實習(xi) 。

實習(xi) 將在教師指導下進行，地點靈活，既可在校外（營利性或非營利性機構）或校內(nei) 機構，也可參與(yu) 教師的研究項目。實習(xi) 內(nei) 容涵蓋數據收集、錄入、文件管理、描述性分析及高級模型評估，學生還有機會(hui) 在教師指導下設計自己的研究項目。

通過這一係列嚴(yan) 謹的課程學習(xi) 和實踐訓練，學生將培養(yang) 紮實的實用性與(yu) 邏輯性技能，為(wei) 未來在學術界、研究機構從(cong) 事基礎研究，或在政策製定、市場研究等領域開展應用型社會(hui) 研究工作做好充分準備。學生將能夠運用所學的新技能，有效分析社會(hui) 科學領域的實際數據。

該項目特別適合處於(yu) 職業(ye) 生涯早期、具備基礎統計學和社會(hui) 科學研究背景的學生申請，要求申請者修讀過一學期的入門統計學、一學期更高級的統計學（或微積分）以及一學期的研究方法課程。

時長：1年

托福要求：105分

雅思要求：8分

GRE要求：需要

麵試：/

成績單認證：需要

截止日期：2月1日

【哥倫(lun) 比亞(ya) 大學】

專(zhuan) 業(ye) ：MA in Quantitative Methods in the Social Sciences

學院：Graduate School of Arts and Sciences

項目介紹：該項目是一個(ge) 創新、靈活且高度跨學科項目，專(zhuan) 注於(yu) 定量研究的技術和策略。它獨特地融合了經濟學、曆史學、政治學、心理學、社會(hui) 學、計算機科學和統計學七個(ge) 學科的研究視角與(yu) 方法。項目旨在通過嚴(yan) 格的定量研究訓練，培養(yang) 學生運用定量方法解決(jue) 商業(ye) 、政府及非營利組織中出現的社會(hui) 複雜問題的能力，同時也為(wei) 有誌於(yu) 攻讀社會(hui) 科學博士學位的學生奠定堅實的學術基礎。本項目特別適合具備社會(hui) 科學或定量方法背景，並希望深化分析技能、拓展社會(hui) 科學知識的學生。

項目共計要求完成30個(ge) 學分的學習(xi) 。其核心包括5門必修課程：定量理論與(yu) 方法、社會(hui) 科學數據分析、研究研討會(hui) I、研究研討會(hui) II以及碩士論文。此外，學生需完成至少2門數據分析或研究方法選修課，以及至少2門研究生水平的定量或社會(hui) 科學選修課。核心課程為(wei) 學生打下社會(hui) 科學研究所必需的定量技能基礎，而靈活的選修機製則鼓勵學生進行跨學科探索。學生既可從(cong) 本項目（QMSS）提供的豐(feng) 富選修課中選擇，也可選修哥倫(lun) 比亞(ya) 大學眾(zhong) 多院係的相關(guan) 課程。項目還設立了一係列強化的學科學習(xi) 重點，覆蓋範圍廣泛，從(cong) 最具開放性的“靈活學習(xi) 重點”（QMSS的傳(chuan) 統方向），到數據科學、經濟學和實驗方法等更具體(ti) 的主題學習(xi) 重點。這些學習(xi) 重點為(wei) 學生提供了圍繞特定興(xing) 趣領域進行更有條理和深度學習(xi) 的結構化路徑。

申請方麵，申請者應具備一定的統計學或高級分析經驗。錄取學生來自多元學術和專(zhuan) 業(ye) 背景，涵蓋經濟學、金融/管理、政治學、心理學、統計學、數學以及人文社科等多個(ge) 領域，其平均GRE成績通常達到語文90%、數學92%的水平。

時長：2-3個(ge) 學期

托福要求：100分

雅思要求：7.5分

GRE要求：optional

麵試：/

成績單認證：/

截止日期：1月15日

【加州大學伯克利分校】

專(zhuan) 業(ye) ：Master of Computational Social Science

學院：College of Letters & Science

項目介紹：該項目專(zhuan) 為(wei) 擁有社會(hui) 科學背景的學生設計，特別鼓勵本科專(zhuan) 業(ye) 為(wei) 人類學、人口學、經濟學、地理學、曆史學、語言學、心理學、政治學、社會(hui) 學等傳(chuan) 統社會(hui) 科學，或傳(chuan) 播學、民族研究、性別與(yu) 性研究、全球研究、政治經濟學等跨學科社會(hui) 科學項目背景的申請人申請，旨在提供前沿的計算教育。為(wei) 確保所有學生具備必要的技術基礎，項目要求所有學生參加暑期線上學期，強化計算機技能和應用統計學能力；如學生若能在入學前的5月份通過MaCSS統計和計算方法豁免考試，則可免除此要求。

課程設計注重實際應用，有機整合了三大核心部分：計算工具與(yu) 技術、數據分析的統計方法以及社會(hui) 科學理論與(yu) 研究成果。這一結構旨在為(wei) 學生提供嚴(yan) 格的統計和計算方法訓練，同時深化其對個(ge) 人、社區及整個(ge) 社會(hui) 的理解，並特別強調這些知識在現實世界中的運用。學生將學習(xi) 編程（如Python）、機器學習(xi) 策略、計算與(yu) 數據分析以及統計建模，並掌握如何設計並實施各類組織領導者所需的實際計算項目。

貫穿整個(ge) 項目期間，學生將以小組形式完成一個(ge) 畢業(ye) 設計項目，通過分析項目合作機構提供的真實數據，將課程所學知識應用於(yu) 解決(jue) 當前現實問題。這一實踐不僅(jin) 鍛煉了學生的協作與(yu) 領導能力，也為(wei) 他們(men) 未來的求職做好了充分準備。畢業(ye) 生將具備競爭(zheng) 力，可勝任數據分析師、商業(ye) 智能專(zhuan) 家、產(chan) 品分析專(zhuan) 家、人力數據分析師、客戶服務分析師、用戶體(ti) 驗/用戶界麵研究員以及營銷策略專(zhuan) 家等多種崗位。

時長：1年

托福要求：90分

雅思要求：7.0分

GRE要求：optional

麵試：申請時需遞交Video

成績單認證：/

截止日期：1月6日

【紐約大學】

專(zhuan) 業(ye) ：MS in Applied Statistics for Social Science Research

學院：Steinhardt School of Culture, Education, and Human Development

項目介紹：該項目旨在培養(yang) 學生在社會(hui) 、行為(wei) 和健康科學領域開展並理解複雜定量研究的能力。通過係統學習(xi) ，學生將掌握高級統計學和數據科學技術的原理與(yu) 基礎，將這些方法應用於(yu) 相關(guan) 領域的關(guan) 鍵議題，並能夠有效地將研究成果及其影響傳(chuan) 達給外部受眾(zhong) 。該項目為(wei) 學生未來成為(wei) 應用統計學家、數據科學家或在多個(ge) 領域繼續攻讀博士學位做好充分準備。

項目核心課程涵蓋概率論、統計推斷和編程等基礎知識，並著重培養(yang) 學生運用回歸模型、機器學習(xi) 、因果推理、數據清理和數據庫等關(guan) 鍵工具的實踐經驗。課程的核心在於(yu) 深入理解這些方法的適用性及其有效推理所依賴的假設，同時學生也有機會(hui) 探索倫(lun) 理、成果轉化和測量等相關(guan) 主題。

為(wei) 滿足學生不同的學術和職業(ye) 興(xing) 趣，項目提供四個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 方向供選擇：計算方法方向提供方法論理論、算法與(yu) 設計開發及評估研究策略有效性的嚴(yan) 格訓練；社會(hui) 影響數據科學方向則側(ce) 重於(yu) 數據收集與(yu) 使用的倫(lun) 理考量、研究者與(yu) 實踐者的合作，以及簡潔有效傳(chuan) 達研究成果及其現實挑戰；測量、方法與(yu) 設計方向旨在培養(yang) 學生確保數據意義(yi) 、恰當收集並有效、可靠、可操作地進行分析的技能，學習(xi) 內(nei) 容包括調查研究方法、實驗與(yu) 準實驗設計以及測量理論；通用應用統計學方向提供最大的靈活性，允許學生從(cong) 廣泛的統計學及相關(guan) 領域課程中定製個(ge) 性化的學習(xi) 路徑。

該項目專(zhuan) 為(wei) 已具備一定統計和數據分析技能的學生設計，更青睞主修或輔修過數學、統計學或計算機科學等定量學科，或已完成相關(guan) 定量核心課程的學生。一般而言，申請者應熟悉非微積分類入門統計學課程所涵蓋的概念。申請時需提交一篇不超過40頁的寫(xie) 作樣本，用以評估申請者的寫(xie) 作和分析能力。

時長：34-43學分

托福要求：100分

雅思要求：7.0分

GRE要求：optional

麵試：/

成績單認證：需要

截止日期：1月15日