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社会学视角中的中国社会信任研究发展态势——基于人工智能技术驱动的文本识别和可视化分析
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Abstract:
本研究运用人工智能技术对1998~2023年间关于中国社会信任的相关文献进行深入挖掘。通过对文献数据的可视化分析和主题建模，本研究旨在揭示中国社会信任研究的演进历程、热点问题以及存在的不足。研究发现，虽然中国社会信任研究取得了显著进展，但仍存在整体性不足、西方理论过度依赖以及本土理论框架缺失等问题。未来，信任研究应更加注重跨学科整合，构建本土化理论框架，以期更全面、深入地理解中国社会信任的复杂性，为社会治理提供理论支撑。
This study conducts an in-depth exploration of relevant papers on social trust in China published between 1998 and 2023, powered by artificial intelligence technology. Through visual analysis and topic modeling of the literature data, this study aims to reveal the evolution, hot topics, and shortcomings of social trust research in China. The findings indicate that while significant progress has been made in the study of social trust in China, there are still shortcomings such as a lack of holistic perspective, excessive reliance on Western theories, and the absence of a localized theoretical framework. In the future, trust research should pay more attention to interdisciplinary integration and the construction of a localized theoretical framework to achieve a more comprehensive and in-depth understanding of the complexity of social trust in China and provide theoretical support for social governance.
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