英国用AI分析城市社会不平等情况( 二 )
研究团队假设城市以及城市生活的一些特征（如住房质量和生活环境）拥有计算机可识别的直接视觉信号 ， 这些信号包括建筑材料和失修情况、汽车或当地商铺 。 结合政府对该城市住房条件、平均收入或死亡率和发病率等结果的统计数据 ， 这些图像被用来训练计算机程序 ， 以检测没有统计数据的城市中的不平等情况 。
研究人员发现 ， 这一计算机程序最善于识别生活环境和平均收入方面的差异；而最不善于识别犯罪和自我报告的健康状况的差异 。
总编辑圈点
随着大数据和机器学习算法的进步 ， 社会学的研究也开始试图利用AI和数据挖掘为研究手段 。 这一趋势显而易见的好处是：过去无法处理或者被人类研究员所忽视的问题 ， 可以很快浮上水面 。 因为传统的分析统计方法呈现出来的是一种“阐释”效果 ， 而机器学习算法的量化分析手段偏重于“预测” ， 可以帮助研究人员建立更完善的模型 。 不过目前来看 ， AI尚不能全方位分析社会学种种问题 ， 因此让传统方式与新兴手段互为补充 ， 就显得
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