Ch1基础作业：行为经济学的全局认识

0. 摘要

Ch1基础作业，对「行为经济学 Behavioral economics」做一次全局认识。

通过wikipedia条目和通识读本对行为经济学有了一个初步概览，并通过Google Scholar和知网找到了这个领域的大牛，并批量下载他们的论文。通过研读wiki条目和源头论文摘要及综述信息，找到学科建立和里程碑式转折点事件。

通过对本章课程所有实践策略的实操，对行为经济学 （Behavioral economics） 的最小知识集合有个一个初步认知。

1. 背景

运用至少两种实践策略，形成对「心理学」或自己感兴趣领域的全局认识，记录探索过程，完成一份信息分析报告。

注意：使用的实践策略中须包含「获取该领域中文所有硕博论文」。

自己比较感兴趣的两个领域「经济学」和「信息架构」，搜索了下，前者信息量会比较庞大，后者学科太小业界大牛又不够。选择了经济学的分支学科「行为经济学 Behavioral economics」做为本次任务的研究领域。

2. 分析过程

2.1 任务思路

获取学科综述信息

  • Wikipedia 条目
  • 通识读本
  • 其他方式

Google Scholar 获取学科大牛

  • 检索“Behavioral economics”，查看论文及对应作者信息；
  • 按学科领域“label:behavioral_economics”获取研究学者；
  • 交叉验证和检索，大牛列表
  • 批量下载大牛论文；

知网和百度学术查询国内国内学者

  • 搜索知网和百度学术，查找行业专家；
  • 批量下载论文，并通过Endnote 转换导入Zotero；

2.2 获取学科综述信息

广度检索

发现的几位大牛：

重要理论：

2.3 查找学科领域的大牛

在 Google Scholar搜索 “Behavioral economics”，浏览其作者主页，找到学科信息“Behavioral economics”，在“label:behavioral_economics”查看前页的学者信息。

H指数无法完整的反应学科领域的学者排名，对前两页的学者，与其 Behavioral economics - Wikipedia 中的 Notable theorists进行了匹配，选取其中7位，并增补了4位。

  • Daniel Kahneman（h-index：128）
  • Richard Thaler（h-index：92）
  • Cass Sunstein （h-index：145）
  • George Loewenstein（h-index：123）
  • Sendhil Mullainathan（h-index：64）
  • Colin Camerer（h-index：111）
  • Ernst Fehr（h-index：111） ​
  • Robert J. Shiller
  • David Laihson
  • Malthew Rabin
  • V. Smith

使用 Zotero Web Translators 批量下载论文，没有在个人网站提供论文下载。

2.4 在知网下载中文博士论文

在知网搜索“行为经济学”，看到搜索结果实在是没下载动力啊，为了实践下Endnote 的使用，批量导出了12篇论文目录txt 文件。

Endnote导入后，选择xml格式导出，然后在zotero中导入xml文件即可。

3. 结论

一个学科的核心信息是有限的，了解一个学科最主要要解决的问题是哪些呢？

  1. 核心知识体系：知识的源头从哪里来？最早是因为要解决什么样的问题而诞生，因为什么样的背景而产生，有什么样的东西在支撑这门学科的建立？
  2. 核心话语体系：内行人不说外行话，领域最主要的关键词（一级话语体系和二级话语体系）是什么？
  3. 发展脉络：学科发展的里程碑、关键转折点是什么？
  4. 其他学科是怎么看待这个学科的大问题的？

本节我们将以学习科学为例，快速了解这个学科的核心知识。

4. 讨论

  • 缺少对学科层级的框架认识；

  • H 指数外的一套纠偏方案？

  • 如何分离多学科领域的学者的论文？

  • 带着目的来查询全局知识，会更好的理解和使用这些信息；

    ​

5. 参考文献

待更新...

changelog

  • 20180513，完成学科论文批量下载；

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