研究工具目录
有广泛的软件工具可用于社会科学家，寻求使用大数据和计算方法，但找到研究项目的合适工具并不总是容易的。为节省您的时间，我们为探索性数据分析创建了一个广泛使用的软件工具目录。您可以通过类别浏览这里。
此目录在开发中，我们会定期为每个类别添加更多工具。通过建议工具或写评论，帮助我们建立一个全面的高质量软件清单。
我们一直在调查社会科学中使用哪些研究软件。白皮书盖：
目前哪些工具是社会研究人员？
这些工具的特征以及随着时间的推移趋势。
谁正在开发和支持研究软件的发展？
那些建立和使用这些工具的人面临什么挑战是什么？
可视化是指用于以图形形式概括和存在的活动，并分析地使用这种图形形式，即检测底层数据中的兴趣点。实际上可以可视化任何类型的数据，并且可视化形式可以是图像，映射，时间表，图形或表等。相关技术包括绘图和映射。
空间分析是指在与数据的空间或地理方面有关的数据中发现趋势或模式。空间分析通常基于数据注释的技术，例如地理转移或命名实体识别，并且可能导致地图形式的可视化或建模。
内容分析是一种方法，旨在分析与其含义相关的数字对象的方面，例如识别概念或有意义的单位。相关技术包括主题建模，情感分析，信息检索，话语分析，但也命名为实体识别。
由于大部分人口在日常生活中使用社交媒体，研究人员正在使用包括内容和网络分析的各种技术和方法来收集和分析这些数据。以下社交媒体分析工具支持研究人员，用于收集，清洁，标签和进一步分析和社交媒体数据的可视化。
网络分析是一种研究（真实或虚构）行动者或其他实体在介导的网络中的关系的方法，这可以采取社会或学术在线网络的形式，一组通信或文学的工作;得到的网络通常由节点（实体）和边缘（关系）组成。相关技术包括命名实体识别。
数据收集是基于一组所选变量收集原始信息的过程。相关技术包括调查，访谈，实验，民族图观察，重用数字化或档案材料。
我们尊重您的隐私。
邻居是在较大区域内的本地化社区中的地理空间事件数据的NSF资助可视化系统。