Mapping Computational Social Science
Computational social science—the study of human behavior using new digital data and methods from computer science and other STEM fields—is one of the most rapidly growing fields in academia.
Though I've enjoyed being a part of the growth of this field, I recently realized that I know very little about where computational social science is spreading, and how it has evolved over time. This prompted me to launch what I believe may be the first comprehensive citation analysis earlier this year with several wonderful collaborators: Achim Edelman, Danielle Montagne, and Tom Wolff.
We tried to map the field of computational social science by mining the Web of Science, the largest database of academic articles currently available. We obtained all articles from this resource that mention "computational social science" or "big data" (remember that neologism?). This produced more than 10,000 journal articles, but excluded many earlier articles that came out before either of these terms existed. So I went through the top 500 cited articles by hand in order to identify some of the more major articles we might have missed.
The first thing we learned is that computational social science is growing even faster than any of us thought. The figure below describes the number of publications in our database (by field) from 2000-2018. As this figure shows, computational approaches are thriving in Business and Economics, Psychology, and (surprise) Computer Science. Unfortunately, the Web of Science assigns somewhat crude categories to its articles that prevent us from parsing out many fields of interest such as political science, but we were able to pull out sociology, which I was not surprised to see has some catching up to do (More on that below).

Our next goal was to get a sense of which academic fields are citing each other within computational social science. The next plot (below) illustrates the citation network of computational social science using the Louvain Community Detection method (and nodes are sized by in-degree). Overall, the field appears more connected than most, with dense connections between psychology, communications, sociology and geography as well as a fair amount of citation between economics/business, computer science, and information science. At the same time, there appear to be relatively isolated chunks of the field that are primarily comprised of psychologists and sociologists.

So what kind of stuff are people in these fields writing about? We are currently running lots of models that will help us get a better picture of the main substantive areas of research (many of which likely span academic fields). In the meantime, however, we've begun to analyze our own discipline, sociology.
The plot below groups computational social science articles that were classified as "sociology" by the Web of Science in terms of distinctive words employed in their abstracts. Here, we can see clear groupings around social networks, text analysis, life course and the family, social movements and media, economic sociology, medical sociology, comparative-historical sociology, good-ol' fashion inequality, and even niche fields such as food.

We will have much more to say in an article that we are writing that will come out in the Annual Review of Sociology this fall. But for now, we hope you've enjoyed this preliminary effort to map computational social science! And for those of you attending one of the Summer Institutes in Computational Social Science, I look forward to seeing you soon.


The preliminary effort to map computational social science by mining the Web of Science and analyzing its citation network offers compelling insights into the field's rapid growth and the interconnectedness of various disciplines. The findings regarding the surprisingly dense connections and also the isolated chunks within areas like psychology and sociology highlight the complexity of tracking academic evolution. For those interested in further exploring and visualizing such intricate academic landscapes and identifying key communities, https://cellesim.com/ provides a comprehensive suite of tools designed to streamline data analysis and generate detailed network visualizations, enabling researchers to uncover patterns and relationships within large datasets.
keonhacai mình thấy bạn bè nhắc hoài nên bấm vào ngó thử cho biết thôi. Mình không có ngồi đọc kỹ hay làm gì nhiều, chủ yếu xem giao diện họ làm ra sao. Vừa vào cái là thấy trang nhìn khá dễ thở, không bị nhồi chữ lung tung, kéo xuống cũng mượt. Mình thích kiểu họ chia nội dung thành từng khối rõ ràng, nhìn lướt phát là biết phần nào với phần nào, đỡ phải căng mắt. Mấy chỗ số liệu Thông tin trình bày theo dạng bảng cột nên nhìn nhanh vẫn bắt được ý chính, không rối. Với lại cái menu để khá dễ thấy, bấm qua lại không phải mò. Nói chung cảm giác…
Bài viết dễ theo dõi, trình bày rõ ràng nên mình đọc một mạch, cảm ơn bạn đã chia sẻ. Mình cũng hay xem thống kê XSMB mỗi ngày, nhiều lúc cần tra lại nhanh nên tự gom số liệu vào một trang cho tiện khỏi lục nhiều nơi. Ai cũng quan tâm dữ liệu cập nhật theo ngày thì ghé xem thử https://www.mateball.com/Soicauxsmbpro
Mình chơi xổ số kiểu cho vui là chính, coi kết quả như một thói quen giải trí nên không đặt nặng chuyện trúng hay không. Trước đây nghe người ta bàn “cầu” với “nuôi số” đủ kiểu, mình cũng nửa tin nửa ngờ, nhưng theo dõi lâu thì đôi lúc thấy có vài dạng lặp lại làm mình tò mò. Có khi lướt đọc mấy bài kiểu https://soicauxsmb.io/nuoi-lo-bach-thu-khung-2-ngay.html rồi mình ghi lại vài điểm đáng chú ý, sau đó đem so với kết quả thật để tự kiểm tra xem có phải mình đang tự ám thị không. Trúng được chút thì vui, nhưng cũng có đợt lệch xa nên mình luôn nhắc bản thân đừng phụ thuộc. Nói…
Mình thỉnh thoảng cũng xem soi cầu cho vui thôi, kiểu lấy làm tư liệu để tập nhìn dàn số và đối chiếu lại trực giác của mình. Hồi trước hay nghe người quen mách gì thì ghi nấy, trượt là khó chịu cả ngày, nên giờ mình ưu tiên đọc những chỗ có giải thích đàng hoàng hơn, đúng sai gì cũng rút ra được cách họ lập luận. Có lần lướt thấy https://soicauxsmb.pro/ nói nhiều về chuyện lọc theo chu kỳ, mình thử áp dụng theo hướng “giảm bớt lựa chọn” chứ không đặt niềm tin tuyệt đối, thấy tâm lý đỡ bị kéo theo cảm xúc hơn. Với mình mấy cái này chỉ nên xem như tham…