政治学研究方法:人工智能的挑战

概述
互联网时代的兴起和绝大的影响社会媒体,社交网络和人工智能的不断增长的相关性对人类社会政治科学研究方法代表了一个巨大的挑战。
在过去的半个世纪(或更多),很多政治科学领域有强烈受益的性能和质量研究成果的先进方法基于人工的科学和技术,如人工智能,机器学习,人工生命,基于主体建模和模拟、复杂自适应系统、集体自适应系统、数据挖掘、文本分析、内容分析、话语分析,远非完整列表。
政治科学研究一直采用这种复杂的研究方法在许多分支学科,如政治偏好和投票,投票行为和政治态度,党派之争,对党的忠诚,政党的意识形态,政策、治理、政党、populism-extremism-xenophobia现象,政治权力,政治互信,政治合法性,政治沟通、政治话语,选举活动,政治极端主义和恐怖主义,政治冲突、政体的形成,但很少。
政治学研究方法不仅面临现在使用这些先进技术的挑战,但也使用他们的道德,对人类大脑的影响,对未来的行动,和文化,人类的社会和政治组织。

目标
在选择这个研究课题的主要目标是实现最先进的在政治科学学科领域的直接效应增强的支持研究方法基于人工的技术。
第二个目标是了解研究方法基于人工的科学和技术的变化提供了政治科学的能力来生成新理论和新方法吗?
最终目标是看看研究方法基于人工的出现提供了新的学科领域在政治科学领域以来,这种现象已经改变了社会科学新学科的景观出现过去两年或三年,社会模拟,计算社会学、计算社会科学。

作者的信息
这要求参与欢迎的方法回答相关的研究问题,如:

•什么新的研究方法通过跨学科的方法定义在政治科学是基于AI, ML,人工和其他先进技术?有新的本体,新的认识论承认和保护?Metaverse会任何与政治科学的理论和方法论的推进,如何?
•什么新的学科领域可以考虑联合的方法定义的政治科学和科学的人工?
•什么政治科学的新(类的)应用程序从雇佣相关的社会和治理水平的科学政治学研究方法中的人工?他们对日常政治表达,实际效果和集体观念的政治?这些提供的授权方式的人吗?

欢迎作者提交的论文,解决政治科学研究的方法论问题,以及在科学哲学反思,和方法在任何领域的政治科学和政治方法特别关注,但不限于,跨学科的方法基于人工智能,机器学习,人工生命,基于主体建模和模拟,大数据,数据挖掘。