創新擴散模型/格緻方法定量研究係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 維賈伊·馬哈賈羅伯特·A.彼得森... 編

圖書標籤:

• 創新擴散
• 模型
• 格緻方法
• 定量研究
• 科技創新
• 傳播學
• 社會學
• 管理學
• 計量經濟學
• 數據分析

店鋪： 木垛圖書旗艦店

齣版社： 格緻

ISBN：9787543226609

商品編碼：11774420331

開本：32

齣版時間：2016-10-01

基本信息

• 商品名稱：創新擴散模型/格緻方法定量研究係列
• 作者：(美)維賈伊·馬哈賈//羅伯特·A.彼得森|總主編:吳曉剛|譯者:陳偉
• 定價：25
• 齣版社：格緻
• ISBN號：9787543226609

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2016-10-01
• 印刷時間：2016-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：32開
• 包裝：平裝
• 頁數：127
• 字數：76韆字

編輯推薦語

由維賈伊·馬哈賈、羅伯特·A.彼得森著的《創新擴散模型/格緻方法定量研究係列》是定量研究係列之一。對於一個創新是如何擴散到社會中，已被學界廣泛研究，本書作者在第2至4章中介紹瞭如外部影響擴散模型、內部擴散影響模型、混閤影響模型等各種解釋模型，並附有相關的公式，而在第5章中有對這些抽象的模型具體舉例進行闡釋。全書結構清晰、內容豐富，是這一領域不可多得的**入門工具書。

內容提要

由維賈伊·馬哈賈、羅伯特·A.彼得森著的《創 新擴散模型/格緻方法定量研究係列》介紹瞭對一項 創新或者新産品的擴散過程進行建模並預測其市場潛 力的方法。創新擴散模型廣泛運用於市場研究、大眾 傳播、社會學以及地理學等社會科學研究中。
     本書首先介紹瞭創新擴散麯綫和基礎擴散模型， 根據基礎擴散模型預設前提存在的局限，接著介紹瞭 可變擴散模型以及學者們對基礎擴散模型的一係列拓 展或改進。*後，使用具體案例闡釋瞭主要擴散模型 的應用情境以及不同模型之間存在的共性。
    

目錄

序
**章 基本概念
第l節 S形麯綫
第2節 擴散模型
第3節 整閤的需要
第4節 敘述結構
第2章 基礎擴散模型
第l節 外部影響模型
第2節 內部影響模型
第3節 混閤影響模型
第4節 關於參數估計
第5節 評論
第6節 案例
第3章 可變擴散模型
**節 重新檢驗
第2節 可變模型
第3節 評論
第4章 擴展與改善
第l節 動態擴散模型
第2節 多重創新擴散模型
第3節 時空擴散模型
第4節 多階段擴散模型
第5節 多重采納擴散模型
第6節 具有影響／改變中介的擴散模型
第7節 評論
第5章 應用說明
第l節 CAT掃描儀的擴散
第2節 長壁采礦技術的擴散
第3節 口服避孕藥在泰國的擴散
第4節 計算機終端設備在已有工程環境的擴散
第5節 電話銀行業務擴散
第6節 評論
第6章 現狀和展望
附錄 V0n Bertalanffy模型推導
注釋
參考文獻
譯名對照錶

《創新擴散模型/格緻方法定量研究係列》是一套旨在深入探索和理解創新如何從起源地傳播至社會各層麵的學術著作。本係列圖書並非羅列具體的案例或提供現成的解決方案，而是聚焦於一套係統性的、基於定量研究的理論框架與方法論。其核心在於“格緻方法”，即通過嚴謹的觀察、實驗和數據分析，探求事物的本源和內在規律，並將其應用於創新擴散這一復雜現象的研究。 本係列的核心價值在於其方法論的創新性與普適性。它不拘泥於特定領域的創新（如科技創新、商業模式創新或社會創新），而是緻力於構建一套可以跨領域、跨行業應用的通用分析工具。讀者將在此係列中學習到如何將抽象的創新理念轉化為可量化的指標，如何設計閤理的實驗或觀察方案來收集相關數據，以及如何運用多元統計、計量經濟學、復雜網絡分析、機器學習等先進的定量分析技術來揭示創新傳播的內在機製。 第一捲：理論基石與模型構建 本捲將奠定整個係列的研究基礎。首先，它將梳理和評述已有的創新擴散理論，包括經典的采納者麯綫模型、生命周期模型、技術接受模型等，指齣這些模型在解釋現實世界中的創新傳播時存在的局限性。在此基礎上，本捲將重點介紹“格緻方法”的核心思想，即強調從微觀個體行為齣發，通過宏觀層麵的湧現規律來理解群體現象。 讀者將深入瞭解如何將基礎的個體決策模型（如基於效用最大化、信息獲取、社會影響等）構建起來，並在此基礎上推導齣宏觀的創新擴散模式。這部分內容將詳細闡述基於代理的建模（Agent-Based Modeling, ABM）這一強大的定量研究工具，演示如何通過模擬大量的虛擬個體及其交互行為，來觀察和分析創新在人群中的傳播路徑、速度和飽和度。 此外，本捲還將探討如何將不同類型的創新（如技術創新、産品創新、服務創新、管理創新、製度創新等）的共性與特性進行抽象，並將其轉化為模型中的參數。例如，創新本身的感知風險、相對優勢、易用性、可見性等，都將被賦予量化的定義和測量方式。對於“格緻方法”中的“格”——即探求事物的本質，本捲將著重於如何通過對曆史文獻、學術研究、市場報告等二手數據的梳理，提煉齣影響創新擴散的關鍵要素。 第二捲：數據采集與度量體係 理論模型需要堅實的數據支撐。本捲將聚焦於如何設計有效的數據采集策略，以量化創新的傳播過程。這包括對一手數據和二手數據的詳細討論。一手數據方麵，將介紹多種調查設計方法，如問捲調查、訪談、實驗設計（如A/B測試），以及如何確保樣本的代錶性和數據的可靠性。重點將放在如何將抽象的“采納”行為轉化為具體的、可觀測的指標，例如，首次使用的比例、復購率、口碑傳播的次數、對新産品的提及頻率等。 二手數據方麵，本捲將深入挖掘各類公開數據源的價值，例如政府統計數據、行業報告、專利數據庫、學術論文引用網絡、社交媒體數據、搜索引擎趨勢數據等。將詳細講解如何從這些海量數據中提取與創新擴散相關的信號，並進行清洗、整理和預處理。例如，如何利用爬蟲技術獲取社交媒體上的産品討論，如何分析新聞報道的頻率和情感傾嚮來評估市場對新技術的接受度，如何利用專利數據追蹤技術演進和擴散。 本捲還將引入“度量體係”的概念。這並非簡單地羅列一些指標，而是強調構建一套內在邏輯一緻、相互關聯的度量框架。例如，可以構建一個包含“認知度”、“興趣度”、“嘗試度”、“采納度”、“忠誠度”等層級的度量體係，並為每個層級設計具體的量化指標。此外，將探討如何度量創新的“質量”或“影響力”本身，以及這些度量如何影響其擴散速度。 第三捲：定量分析方法與模型驗證 在收集到可靠的數據後，本捲將轉嚮核心的定量分析方法，以及如何對構建的模型進行科學驗證。本捲將介紹一係列強大的統計和計量工具，並指導讀者如何將其應用於創新擴散的研究。 基礎統計方法如迴歸分析、方差分析將被深入講解，用於探究影響創新采納率的各種因素。在此基礎上，將引入更復雜的模型，如時間序列分析（用於追蹤創新擴散隨時間的變化）、生存分析（用於預測個體或群體采納創新的時間）、離散選擇模型（用於分析個體的采納決策）。 本捲的重點之一將是復雜網絡分析。創新擴散本質上是一種在社會網絡中進行的傳播過程。讀者將學習如何構建不同類型的網絡（如社交網絡、供應鏈網絡、信息網絡），如何分析網絡的拓撲結構（如度中心性、介數中心性、社群結構），以及這些網絡特徵如何影響創新在其中的傳播速度和範圍。將詳細講解如何使用各種網絡分析算法來識彆關鍵的傳播節點（KOLs），預測傳播路徑，以及評估網絡結構對擴散效率的影響。 此外，本捲還將介紹機器學習在創新擴散研究中的應用。例如，利用分類算法預測哪些個體或群體更有可能采納創新，利用聚類算法發現具有相似擴散模式的創新或人群，利用時間序列預測模型預測未來的擴散趨勢。 模型驗證部分將是本捲的重中之重。將詳細闡述交叉驗證、迴溯測試、敏感性分析等方法，以確保模型 not only fits the historical data but also has predictive power for future scenarios. 討論如何根據模型的預測結果，來反思和改進理論假設和模型參數，形成一個迭代優化的研究閉環。 第四捲：應用與前沿探索 本捲將視角轉嚮“格緻方法”在現實世界中的應用，並展望未來可能的研究方嚮。本捲不提供具體的“如何做”的案例，而是展示如何運用本係列所構建的定量研究框架來解決實際問題。 例如，在産品生命周期管理中，如何利用擴散模型預測産品的市場接受度和生命周期長度，從而指導産品研發、營銷策略和庫存管理。在公共衛生領域，如何模擬傳染病的傳播路徑，以製定更有效的乾預措施。在政策製定方麵，如何分析新政策的潛在傳播效應，預測其在社會中的接受度和影響範圍。在技術創新管理中，如何量化新技術的重要性，預測其被行業采納的潛力，以及識彆關鍵的生態係統參與者。 本捲還將探討本係列方法論在應對新興現象中的潛力，例如，數字平颱上的內容傳播、去中心化技術（如區塊鏈）的擴散、人工智能算法的迭代與應用等。將引導讀者思考如何將“格緻方法”的定量分析思路，應用到這些充滿不確定性和動態變化的新領域。 此外，本捲將呼籲讀者保持批判性思維，認識到任何模型都隻是對現實的一種簡化，並鼓勵讀者在實際應用中根據具體情境進行調整和創新。最終目標是培養讀者獨立運用定量研究方法來理解和解決復雜創新擴散問題的能力。 總而言之，《創新擴散模型/格緻方法定量研究係列》並非一本“使用手冊”，而是一套“思維工具箱”。它賦予讀者的是一套科學嚴謹的研究範式，一套能夠從海量數據中提煉齣深刻洞見的分析工具，以及一種能夠應對不斷變化的創新格局的定量思維能力。通過本係列的學習，讀者將能夠更深刻地理解創新的生命周期，更有效地預測其傳播軌跡，並更有針對性地推動創新在社會中的應用和發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶來的震撼，在於它徹底顛覆瞭我對“嚴謹性”的定義。在很多應用領域，大傢往往滿足於跑齣一個“顯著性”的結果就草草收兵，但這本書則是在不斷追問：這個顯著性背後的機製是什麼？我們能否在更小的誤差範圍內鎖定這種機製？它沒有給我們提供廉價的答案，而是提供瞭一套更痛苦但更可靠的求真路徑。我特彆喜歡作者對“異質性”處理的章節，在現實世界中，我們處理的絕不是鐵闆一塊的群體，而是韆差萬彆的個體。這本書提供的方法論，正是我所需要的，能夠精細到去捕捉那些隱藏在平均值之下的微小差異，並解釋這些差異的來源。它讓我意識到，真正的創新往往不是發明全新的模型，而是更精細、更誠實地應用現有工具去解剖復雜世界的一個側麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為那些渴望在數據洪流中找到清晰航嚮的探索者量身定做的指南。我一直對那些看似玄乎的“創新擴散”概念感到睏惑，總覺得它們像是空中樓閣，缺乏堅實的落地支撐。然而，作者以一種近乎外科手術般的精確度，將這些抽象的模型拆解開來，一步步展示瞭如何將理論轉化為可量化的、可操作的工具。閱讀過程中，我仿佛跟隨一位經驗豐富的嚮導，穿梭在復雜的數學公式和實際應用場景之間。尤其是關於模型假設的探討，作者並沒有迴避其局限性，而是坦誠地指齣瞭在不同情境下需要進行何種修正，這對於我們這些習慣於在不完美信息下做決策的研究人員來說，無疑是極大的慰藉。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一部關於如何進行嚴謹科學思維的辯證法著作，深刻地影響瞭我未來研究的範式。它教會我如何去提問，如何去構建一個經得起推敲的分析框架，而不是滿足於膚淺的描述性結論。

評分☆☆☆☆☆

對於那些在研究中常常感到“力不從心”的同行來說，這本書無疑是一劑強心針。它的價值不僅在於傳授知識，更在於塑造一種科學傢的氣質——那種對不確定性保持敬畏，同時又勇於用理性工具去挑戰未知領域的勇氣。我發現自己在閱讀過程中，思維的活躍度被極大地激發瞭，開始主動在自己手頭的問題中尋找可以應用這些“格緻”思想的地方。作者的敘事風格沉穩而有力，沒有矯揉造作的修飾，每一個論斷都建立在堅實的邏輯基礎之上，讀起來讓人感到一種久違的踏實感。這本書的深度和廣度，使其遠超一般教材的範疇，更像是一部融閤瞭哲學思辨與工程實踐的傑作，無疑將成為我書架上被反復翻閱的參考典籍。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，剛翻開這本書的時候，我有點擔心它會陷入純粹的數學證明泥潭，但事實證明我的顧慮是多餘的。作者在平衡理論深度和可讀性方麵展現瞭非凡的功力。他似乎深知讀者的耐心是有限的，因此總能在關鍵的轉摺點插入清晰的圖示和直觀的類比，將那些原本晦澀難懂的概率分布和優化算法，轉化為清晰可見的思維路徑。我最欣賞的是它對“量化”二字的深刻理解——它不隻是關於數字的大小，更是關於如何用數字來精確描繪和預測復雜的社會經濟現象。書中的章節安排層層遞進，從基礎概念的建立到高級模型的構建，邏輯銜接得天衣無縫，很少有讓人感到脫節的地方。這使得即便是初涉此領域的讀者，也能在保持思考深度的同時，穩步嚮前推進，建立起對整個研究體係的宏觀把握。

評分☆☆☆☆☆

這本書的筆觸非常獨特，它沒有采用那種高高在上的學術腔調，反而像是一位資深的行業前輩在耳邊低語，分享著他多年摸爬滾打積纍下來的“獨門秘籍”。特彆是關於“格緻方法”的論述，簡直是點睛之筆。我之前接觸的很多定量研究方法都過於依賴現成的軟件庫，缺乏對底層邏輯的深刻理解，導緻在遇到非標準問題時束手無策。但這本書不同，它把那些復雜的統計推斷和因果識彆技術，剝去瞭華麗的包裝，還原成瞭最本質的邏輯推理鏈條。我尤其欣賞作者在案例選擇上的匠心獨具，每一個例子都緊扣現實世界的痛點，讓人立刻就能感受到理論的重量和價值。讀完後，我感覺自己的工具箱裏多瞭幾件能真正解決硬骨頭的利器，不再是那些隻能在完美數據上閃閃發光的擺設。這種“授人以漁”的精髓，纔是真正頂尖學術作品的標誌。