第6卷特稿邀请了北京大学人口研究所乔晓春教授、中国人民大学统计学院吴喜之教授和北京工业大学计算机学院林绍福教授从多学科的视角围绕人工智能对社会科学的影响展开专题笔谈；收录了卢晖临教授访谈实录田野调查的道与术。

方法前沿讨论和反思了整体网分析、群体差异的率分解和回归分解方法、家乡作为田野等研究方法。

论文探讨了线上访谈中的欺诈行为、被害易感性的界定与测量、后殖民理论下社会科学实证的表征转向、叙事治疗干预老年人情绪障碍等问题。

新知与书评收录了对唐娜&

当代思想家齐格蒙特·鲍曼，曾与塔林大学首任校长、人文学院教授瑞恩·罗德邮件往来，探讨“现代人的自我”。在鲍曼眼中，自我是理解人类存在处境的关键词，也是我们每个人存在于世界的一种切身状态。某种程度上，“现代史”是一部“自我”的历史。在本书中，鲍曼与罗德全面探讨了“自我”这一热门话题，详细描述了21世纪定义“自我”的文化、哲学和社会条件。他们结合各自的社会学、哲学、文化理论、心理学方面的知识，展开了广阔的对话。这一场持续的智识交锋，启发了我们关于“当代人如何做自己，如何与现代世界互动”的思

统计学的书已经够多了，为何还要再来一本？更何况，作者还不是统计学家！

统计学家很友善，统计学很有趣，但是他们想解决的难题和你想解决的难题不是一码事。事实上，我们将在本书中看到，很多时候，他们针对他们的难题而提出的解决方案，往往会使你的难题变得更加不可解决。

为什么会这样？因为统计学家的任务是确定参数估计与总体推断过程中的难题，然后尽可能解决。他们可以保证给你一个最佳的答案，但前提是你必须已经知道正确的模型。但是，在社会学里（以及多数社会科学里），我们并不知道正确

本书首先介绍图论及机器学习的基本概念，进而对典型的机器学习算法如线性回归、聚类算法和分类算法，以及代表性的深度神经网络算法(如卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络等)进行基础性介绍，最后从网络基本理论(三元闭包、聚集系数等)出发介绍了强关系和弱关系的应用和联系，从选择和社会影响两个角度阐述了同质化的形成原理，并且阐述了网络极化的形成机理与度量方法，进而从节点权力的角度阐述社会权力的核心内涵。