美研量化导向社科项目推荐
指南者留学 胡图图
2021-05-07
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当下,大数据在各行业领域内都发挥着重要的作用。对于社会科学而言,计算社会科学(Computational Social Science,CSS)应运而生,且发展迅速,CSS基于大规模社会数据的积累所创造的有利条件,对复杂的人类行为及社会运行进行深入精细的跨学科研究,大大提高了人们理解、分析和预测社会规律的能力,对人文社会科学理论及应用产生了广泛而深远的影响。

 

走在计算社会科学学术前沿的美国各大高校,也开设了此类量化导向的社科项目,今天我们就为大家推荐几个热门常申项目。

 

01 NYU

MS in Applied Statistics for Social Science Rearch

 

纽约大学应用统计学-社会科学研究项目,简称A3SR/ASSR,隶属于Steinhardt School of Culture, Education, and Human Development,而这个statistics是应用在social science research里的。

项目属于STEM,学制1年半-2年(33学分-44学分),仅秋季入学,Class Size 在20-25 左右。课程比较灵活,有3个concentration:Data Science for Social Impact,Computational Methods (PhD导向),General Applied Statistics(选课非常自由)。此外,项目还包括一个internship,学生将在市政府机构、非营利机构或政策智库等组织中处理“真实世界”的社会数据。

官方的专业规划虽然大多是社科相关,但从Alumni的去向来看,实际的职业选择还是比较多元的,行业不限,主要以做DA/Consultant之类居多,也可以继续深造读博。

 

申请来说,不需要GRE,看重学生的数理课程和统计软件(SPSS/Stata)等,最最最看重文书!

录取案例:

 

 

02 Columbia University

Quantitative Methods in the Social Science

 

 

哥伦比亚大学Columbia QMSS全称MA in Quantitative Methods in the Social Sciences,是14年开的,隶属于文理学院,课程提供4个方向:Flexible Focus(最传统的方向)、Data Science Focus(最热门的方向)、Economics Focus、Experiments Focus,以及1个与哥大Data Science Institute合作的Data Science Concentration(入学后申请)。项目最大的特点是选修课非常灵活,选择范围大,除了QMSS的选修课外,还可以选CS、经济、统计、社会学和数学等其他系的课程。毕业后从事咨询、金融、IB的学生居多,也有一些去NGO或从事Policy Research的。

项目属于STEM,可以选择1年或1年半毕业,Class SIZE在80+(录取人数会更多一点),平均入学GPA 3.6+,国际生比例高(74%),专业接纳度很高,毕竟social science就很广,从文社科、传媒、统计到商科等都可。

 

具体student profile:

申请来说,无面试,也不是rolling,要DDL之后一起审理,因此不算太急着要交。 需要注意的是,项目比较看重学生的量化skill set,包括离散统计、微积分、矩阵代数、回归分析、Stata/SPSS/SAS等统计分析软件。

录取案例:

 

 

03 University of Pennsylvania

M.S.Ed program Statistics, Measurement, Assessment and Research Technology

 

 

UPenn SMART统计、测量、评估与研究技术硕士隶属于GSE Graduate School of Education教育学院。

项目属于STEM,有春季入学!与传统的statistics 项目相比,这个项目更多focus在社科有关的统计和量化方法,注重培养社科背景学生(经济、政治、人类学、社会学、心理学等)的社会调查设计评估、数据收集和统计分析能力。项目1年制,10节课,课程自由度不高(7门必修),可以选修2门沃顿的课(不过宾大各项目都是以此为卖点的,届时需要抢课)。

 

申请方面,先修课卡入学前要修过统计学基础(introductory statistics),整体还是适合人文社科背景学生。如果想学hardcore的数理统计方法,或者本身已经是数学/统计本科专业的学生,其实不是很合适。如果为了upenn的藤校title,可以考虑。奖学金很大方,录取一般带5k or 1w奖。

 

录取案例:

 

 

04 UChicago

MA in Computational Social Science

 

 

芝加哥大学MACSS项目是跨学科的2年制项目,强调计算方法和统计技能的学习及运用,意在用computational methods去更深入地研究自己感兴趣的社科领域。是非常好的PhD跳板项目(86%的读博率),尤其economic track最热门,其次是sociology track。

 

课程设置方面,芝加哥是quarter制,1年3个quarter(Fall, Winter, and Spring quarter),一个quarter 3门课,总共18门课程和1篇硕士论文。总体更适合走学术路线的学生。课程主要分为:计算分析方法、自选方向的选修课,及CS with Social Science Applications,既有定量研究方法的训练,又可以学一些大数据、CS和machine learning,有助于学生用更复杂的模型分析方法去进行具体的细分方向的深入研究。

 

因为项目融入了CS方面课程,再加上Stem认证,还有一个CSS internship program,也给了学生留美从事ds/da等方面工作的可能性。但需要注意的是:芝加哥的cs专业并不算强势学科,芝加哥的location也不是tech岗位需求旺盛的地区,大家可以综合考虑一下。

申请来说,2016 fall招收第一届学生,隔壁MAPSS项目历史更悠久,Size从最初的20+扩到目前的50+左右,近两年都维持在50左右。国际生比例挺高,陆本友好,各专业背景友好,经济、心理学、广告、统计等等都可,没有面试。语言要求托福小分>26,雅思小分大于7,但并不卡语言,会发con offer让你再考……奖学金很大方,100%录取有1/3到1/2的奖学金。

 

申请上非常看重文书,需要研究faculty,还需要writing sample证明自己的research 能力、critical thinking和academic writing能力。

录取案例:

 

 

05 UCLA

Master of Social Science

 

 

UCLA的Master of Social Science于2017 fall第一届招生,是一个时长9个月的intensive项目,包括7门核心课程和2门选修课,为学生提供充分完备的社科研究方法训练,包括社会科学研究理论和方法、研究视角、定性/定量研究方法、学术写作等,非常适合想在社科领域就自己喜欢的课题进行深耕的童鞋。

 

由于项目faculty涉及政治学、社会学、心理学、历史学、传播学等学科,每届学生做的研究方向也非常多元。除了课程外,该项目还提供多类workshops,学生可以根据自身未来发展需求选择是做data(学习R、Tableau、SQL)、进行PhD申请,还是进行求职训练(包括面试辅导、networking)。毕业去向包括市场调查、管理、教育咨询,政策研究,公共事务管理等领域,整体来看还是professional为主,并未看到phd placements。

每年最终入读20-29人(申请、录取、入读人数也每年在增长),虽然国际生比例有62%,但学生diversity很高。申请材料上除了UC系都有的SOP(academic向)和PHS(personal向),该项目申请还需要提供writing sample(WS目的是让AO看到你的学术potential,注意要有学术论文格式+清晰阐述研究问题+合理规范的研究方法+得出结论)。UCLA 这个项目没有定性or定量的偏重,所以皆可。建议申请者在优秀的课程论文基础上进行优化。先修课程方面没有明确的要求,有基础统计和社科方法训练最好。

录取案例:

 

 

06 Brown University

Social Analysis and Research

 

 

布朗大学社会分析与研究Brown MSAR隶属于社会学系,是一个1年制的STEM项目,一共8节课(包括1个intensive Research Internship),为学生提供在数据收集、定量/定性分析方法方面的培训。课程自由度很大,只有3门方法类的必修课,其他5门学生可以根据自己感兴趣的领域(学术or应用)进行选择。毕业生去向不限于社科调研或政策评估,也可以胜任市场调研、用户研究等岗位。

申请来说,要求入学前修过1学期统计基础、微积分和社会调查方法。

 

录取案例:

 

 

07 UMich

Master of Science in Survey and Data Science

 

 

密歇根大学Survey and Data Science(原名Survey Methodology)开设于2001年,隶属于Institute for Social Research(是全球最大的社科学术研究所)。项目时常20个月,提供3个concentration:

  • survey statistics,侧重研究抽样调查设计、复杂样本估计,统计测量建模;
  • social and psychological science,主要研究问卷设计、数据收集,努力减少数据收集中的各种非抽样误差;
  • data science,涉及大数据样本分析和可视化、机器学习算法在社科调研中的应用等(这个track建议有cs基础)。

 

项目还包括一个带薪的400小时实习,学生可以在政府机构、学术研究机构、非营利组织以及private industry实习,项目有不错的合作sponsors,相对同类项目,这是UMich 很大的优势所在。

申请方面,项目size比较小,要求概率论、线代、统计等先修课,以及掌握SPSS/SAS/R/Stata等软件的应用。

 

录取案例:

 

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