社会数据科学 DPhil

University of Oxford - 牛津大学

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随着大数据和人工智能（AI）在社会中的迅速发展，我们既需要了解如何最好地利用这些工具，也需要从实用和基础的角度考虑它们的社会影响。 这是一门应用性课程，结合了机器学习、多元统计、混合方法研究，以及对人工智能和数据的社会、伦理和法律考虑的实质性关注，更具体地说是对互联网治理和监管的考虑。

社会数据科学理学硕士课程主要通过将这些方法应用于实质性研究问题的论文进行评估。这就需要以领域级的学术专业知识来激发问题，并以对特定（通常是计算）方法的潜力和局限性的理解来激发分析。

该理学硕士课程为期三个学期，专为熟悉编程并具有较强社会科学背景的学生设计，但也欢迎符合正式要求的所有学科背景的学生申请。该课程由社会科学部下属的牛津互联网学院管理。 授课和指导教师来自该系以及大学的多个院系，包括但不限于工程科学、数学、语言学、统计学和社会学。这门课程非常适合有志于在公共、私营和非营利部门从事数据工作的计算机和社会科学交叉学科的学生。

您将加入一个有凝聚力的班集体，在学期内每周需要为该课程投入约 40 个小时，并在学期假期期间进行进一步学习和完成评估。在米迦勒学期和希拉里学期，每门课程每周的学习时间分别约为 10 小时和 15 小时。

在第一学期（弥迦勒节），这包括

• 每周至少有 20 个小时用于阅读、准备和完成形成性作业（强化课程 10 个小时，两门基础课程各 5 个小时）
• 每周上课 16 至 20 个小时（通常每天授课一小时半至两小时，每周三至四天有一小时半至两小时的辅导和实践练习，某些课程还有额外的研讨会或讲习班）

在第二个任期（希拉里任期）中，这包括

• 每周至少 24 小时的阅读、准备和形成性作业（每门核心/选修课程 6 小时）
• 每周上课 10 到 12 个小时（通常每门课程一个半到两个小时的讲座，外加一个小时的研讨会或讲习班，用于某些核心课程和基于方法的课程）

由于该课程的授课部分强度较大，因此没有非全日制课程可供选择。不过，继续攻读博士学位的学生可以选择非全日制博士课程。

博士学位

社会数据科学博士学位是一个高级研究学位，在牛津大学开放信息学院、数学系、计算机科学系、工程系、统计系和其他系的多学科教师的支持下，学生有机会调查和解决计算科学与社会科学交叉领域的新颖研究问题。博士学位通常需要三到四年的全日制学习才能完成，在其他大学被称为博士学位。

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