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这里是#学术志官方播客#第二十期，本期特邀国内外多本学术期刊审稿人曾老师，分享AI赋能SSCI写作的经验，核心讨论了SSCI选题平衡、中国议题转化、AI发展新变化与AI在数据发掘中的应用，为学术创作者提供实操思路。
适配硕博在校生、青年青椒、初次尝试 SSCI 发文的科研人反复收听沉淀。
🎧播客：学术志
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【本期主播】
陈老师：管理学博士，北京高校副教授。研究方向：社会治理创新与数字治理、环境治理、政策执行
在《中国行政管理》《电子政务》《求实》《北京社会科学》《Systems》等CSSCI和SSCI期刊发表论文20余篇，其中多篇文章被人大报刊复印资料转载；近年来主持和参与多项省部级课题；担任多个北大核心、CSSCI来源期刊和SSCI的外审专家；指导多名博士顺利毕业
【本期嘉宾】
曾老师：国内某高校副教授、硕士生导师，担任国内外多本学术期刊审稿人，清华大学社会学博士、南京大学博士后，在《The Journal of Community Psychology》《社会学研究》《社会》等期刊发表论文十余篇，译著1部，先后主持有国家社科、教育部人文社科、江苏省社科与国家博士后科学基金等多项课题。研究领域侧重于迁移、家庭与儿童发展等。
📅【本期学术密码】
国内期刊选题通常立足中国国情背景，聚焦本土化的问题意识。而SSCI期刊除非是专门关注区域研究的特定期刊，只有明确这一差异，才能正确把握SSCI选题方向。
中国特色议题可以转化为普适性议题，比如中国的红色旅游可以转化为全球通用的革命遗产研究。举例中国的“面子”概念可以转化为国际通用的社会资本（social capital）概念。
现在很多研究者在工作中已经离不开AI，日常会不带明确任务和AI闲聊讨论想法，积累学术灵感，不完全依赖AI但会和AI深度讨论。
针对传统二手数据，找数据已经是AI非常成熟的功能，直接问AI就能得到可用数据源、下载地址、申请方式，拿到数据后AI还能基于数据结构帮挖掘潜在选题灵感。
使用AI智能体互动生产的数据做研究两种应用场景：一是保留人类和AI智能体的互动痕迹，直接用这些痕迹做研究；二是让AI智能体模仿真实人群的特征，通过仿真调查获得研究数据。
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