量化历史:用数据分析的方法来研究历史
计量史学方法

计量史学方法
计量史学方法是一种运用统计和计量技术来分析历史数据和现象的方法。
它的目标是通过量化分析,揭示历史事件、趋势和模式,并提供对历史问题的定量解释。
计量史学方法通常包括以下步骤:
1.数据收集:收集历史事件和现象相关的数据,可以是统计数据、
档案记录、调查数据等。
数据的质量和可靠性对于分析的准确性至关重要。
2.数据准备:对收集到的数据进行整理、清洗和转换,以便进行
计量分析。
这可能包括填补缺失值、标准化数据、去除异常值等处理。
3.变量选择:根据研究问题和假设,选择适当的变量进行分析。
这些变量可以是时间、地理位置、人口统计学数据、经济指标等。
4.统计分析:应用适当的统计方法和计量模型来分析数据。
常见
的方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析、因子分析等。
这些方法可以帮助识别变量之间的关系、趋势和模式。
5.解释和推断:根据计量分析的结果,对历史事件和现象进行解
释和推断。
这可能涉及到对因果关系的探讨、对趋势和变化的解释以及对历史模式的识别。
计量史学方法的优势在于可以提供客观、定量的分析结果,帮助研究者对历史问题进行系统性的研究和比较。
它可以揭示隐藏的模式和
关系,为历史研究提供新的视角和理解。
然而,计量史学方法也有一些限制,包括数据的可靠性和可用性的限制、方法选择的复杂性以及历史事件和现象的多样性和复杂性等。
总体而言,计量史学方法是一种有助于历史研究的工具,通过将定量分析与历史研究相结合,可以为我们对历史事件和过程提供更深入的认识和理解。
量化研究与质化研究(精编)

量化研究与质化研究一、概念上的区别1、量化研究:运用心理测量、心理实验、心理调查等方法获得数量化的研究资料,并运用数学、统计等方法对资料进行分析,以获得研究结论的方法。
2、质化研究:运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得研究资料,并用非量化的方法,主要是个人的经验,对资料进行分析,以获得研究结论的方法。
二、研究目标:控制预测取向与意义理解取向1、量化研究:着眼于代表一般性的群体,探求心理与行为的普遍模式和一般规律,从而对行为进行控制和预测。
2、质化研究:着眼于研究特殊的个体,旨在揭示个体独特心理和行为特征,从而描述和解释特定研究情境中人们的经验,理解社会以及人们日常生活的意义。
三、研究对象:客观实在取向和主观唯心取向1、量化研究:(1)以实证主义作为其哲学基础,强调事物是客观存在于人类之外的、不依赖于人的主观意识而独立存在。
(2)客观现象是可以被认识的,人们可以通过经验的方法感知客观世界,把握客观世界的规律。
(3)因此,量化研究的对象是一些事实、变量和固定不变的客观事物,研究者通过经验的、数量化的方法发现研究对象运动变化的规律。
研究者和研究对象是主体和客体的关系,彼此独立分离。
2、质化研究:以现象学、释义学、建构主义为哲学基础,认为社会科学不像自然科学那样客观化、理性化,社会学科的研究对象是人及人类的主观意识,带有主观性,事件伴随事件、地点而变化,因此,人们不能独立地认识现实,现实也不能被完全了解,都要受到社会、历史、经济、文化等因素的影响和制约。
研究者和研究对象之间是主题与主题的关系,彼此影响,密切联系。
四:研究方法:经验证实取向与解释建构取向1、量化研究:(1)量化研究预先假定一个独立的实在,再用实验、测量等方法进行验证,借助于可靠的数据,从外部观察者的立场来观察研究社会生活实践,是一个演绎推理的过程。
(2)具体方法上,量化研究是按照统计学的原则随机取样,抽取出代表一般性的普通样本。
传播学的研究方法

传播学的研究方法
传播学的研究方法包括以下几种:
1. 调查研究:通过问卷调查、访谈、观察等方式收集数据,并分析数据来探究传播现象。
2. 实验研究:通过控制变量和随机分组的方式,对不同情境下的传播现象进行实验,验证或推测传播原则。
3. 内容分析:对所研究的传播内容进行系统的获取、分析和解释,以研究传播内容的特征和影响。
4. 历史研究:通过研究历史上的传播事件和传播现象,来了解传播的演变过程和影响。
5. 文本分析:通过对文本的语义、语用、语法等方面进行分析,来研究文字传播的特点和效果。
6. 网络分析:使用网络分析工具和方法,研究社交网络中的传播结构、传播过程和传播效果。
7. 跨文化研究:比较不同文化背景下的传播现象,研究地域差异和文化影响。
8. 计量分析:利用统计学方法对量化数据进行分析,研究传播现象的趋势、规律和影响因素。
9. 案例研究:详细研究某个传播事件或媒体现象,探究其产生的原因、过程和影响。
以上研究方法并非独立,常常需要结合多种方法来综合分析传播现象。
量化史学 计量史学

量化史学计量史学
量化史学,又称计量史学,是运用数量化方法、统计学和计算机技术来研究历史问题的学科。
它的出现源于20世纪50年代的美国,随着计算机技术和数据采集技术的发展,越来越多的历史学家开始运用量化方法探究历史问题。
量化史学的主要特点是强调数据的使用和分析,试图通过客观的数据来验证历史研究的假设和观点。
它可以运用各种统计方法和模型来分析历史事件、人物、社会结构等方面的变化和趋势,以及探究历史事件之间的关联性和影响力。
量化史学的应用领域非常广泛,包括经济史、政治史、文化史、社会史等多个方面。
例如,经济史研究可以通过计算GDP、收入分配、失业率等指标来分析经济的发展趋势;政治史研究可以通过选举数据、政策制定等方面的数据来研究政治体制和政策变化;文化史研究可以通过分析艺术品销售、文化活动参与等数据来探究文化的传播和影响力等。
然而,量化史学也面临着一些挑战和争议。
一方面,历史数据的收集和整理需要大量的时间和精力,有时甚至无法获取到完整和准确的数据;另一方面,量化方法往往忽略了历史事件中的复杂性和多样性,可能会掩盖历史事件的真实含义和复杂性。
因此,历史学家需要在使用量化方法时谨慎处理数据,同时结合定性方法进行综合分析,才能得到更加准确和全面的历史研究结果。
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献给历史学家的量化方法

献给历史学家的量化方法历史学是一门研究人类社会过去事件的学科,其主要任务是通过考察古代文献、实物和考古遗址等材料,重建历史事件的发生过程和社会背景。
然而,传统的历史研究方法主要依靠历史学家的主观判断和解释能力,存在着很大的主观性和误差。
随着计算机科学和数据分析的发展,量化方法被引入历史研究领域,为历史学家提供了一种新的研究工具。
本文将探讨量化方法在历史研究中的应用,并讨论其优点和限制。
量化方法在历史研究中的应用可以追溯到20世纪初。
1960年代以来,经济学家和社会科学家开始对历史事件进行数字化,以便进行更精确的分析。
在历史学家的引领下,量化方法也逐渐应用于历史研究中。
这种方法主要依靠统计学和计算机科学的技术,将历史事件转化为数值数据,然后通过分析和建模来揭示历史事件之间的模式和规律。
另一种量化方法的应用是模型构建。
通过数学和统计模型,历史学家可以对历史事件进行预测和解释。
例如,通过构建一个经济模型,可以模拟一些历史时期的经济活动,并预测该时期的经济增长率。
模型的结果可以与实际数据进行比较,从而验证模型的有效性。
此外,量化方法还可以用于人物和群体的分析。
通过分析一些重要历史人物的言行和行动,可以揭示他们的性格特点和行为模式。
通过对历史事件中的人群行为的量化分析,可以揭示社会群体的行为模式和规律。
例如,研究大规模集会的出现频率和规模,可以帮助历史学家了解社会运动的起伏和变化。
尽管量化方法在历史研究中有许多潜力,但也存在一些限制和争议。
首先,历史事件的数量和质量有限。
尤其是对于较为古老的历史事件,相关的文献和实物可能已经损毁或丢失,导致数据不完整或不准确。
其次,量化方法可能会忽略历史事件的复杂性和多样性。
历史事件往往涉及多个因素和层面,单一的数值数据很难全面地反映这种复杂性。
此外,量化方法可能会忽略历史事件的文化和社会背景。
历史事件常常受到特定文化和社会环境的影响,单纯的数字分析可能无法完全理解事件的本质。
总结归纳量化分析方法

总结归纳量化分析方法量化分析方法是在金融领域中广泛应用的一种方法,通过数学和统计学的手段分析和预测市场行情。
随着金融市场的发展和数据技术的进步,量化分析方法在投资决策和风险管理中起到越来越重要的作用。
本文旨在总结归纳量化分析方法的主要内容和应用领域。
一、基本原理量化分析方法主要基于以下几个基本原理进行分析:1. 历史数据分析:通过对过去市场数据的分析,寻找规律和趋势,为未来市场走向提供参考。
2. 数学模型建立:根据金融市场的特性和规律,建立数学模型来描述市场行为,以实现预测和决策。
3. 统计学分析:通过统计学方法对市场数据进行分析,从中挖掘有用的信息和规律。
二、常用的量化分析方法1. 趋势分析:通过观察市场价格的走势,确定市场的主要趋势,并作出相应的交易决策。
常用的趋势分析方法包括移动平均线、趋势线和相对强弱指标等。
2. 均值回归分析:基于统计学原理,通过发现价格与某个均值之间的差异,判断价格是否会回归到均值,并进行相应的交易操作。
常用的均值回归分析方法包括套利交易、配对交易等。
3. 波动率分析:通过测量市场的波动性,为投资者提供风险管理和交易决策的依据。
常用的波动率分析方法包括波动率指标、波动率平滑、波动率交易策略等。
4. 周期分析:通过揭示市场价格存在的周期性变化,为投资者提供判断市场走势的依据。
常用的周期分析方法包括循环指标、波浪理论等。
5. 机器学习方法:利用计算机算法和大数据分析技术,对市场数据进行建模和预测。
常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
三、应用领域量化分析方法广泛应用于金融市场的各个领域,包括股票、期货、外汇、债券等。
在投资决策方面,量化分析方法可以帮助投资者选择合适的投资组合、优化资产配置,并进行风险管理。
在市场交易方面,量化分析方法可以辅助投资者进行高频交易、量化交易和自动化交易。
四、挑战与风险尽管量化分析方法在金融领域中有着广泛的应用前景,但也面临着一些挑战和风险:1. 数据质量问题:量化分析方法需要依赖大量的历史数据进行建模和分析,而数据的准确性和完整性对于分析结果的可靠性至关重要。
计量史学名词解释

计量史学名词解释计量史学是研究历史事件、历史变迁以及历史现象的数量化方法和技术的学科。
其目的是通过对历史数据的收集、整理、分析、解释和预测,以支持历史事件和历史进程的研究。
以下是一些常见的计量史学名词解释:1.数量化:将历史事件或现象转化为可计量的数值,以便进行统计和分析。
这可以是数量、百分比、比例或其他形式的数值。
2.数据收集:采集历史事件和变量的相关数据,包括文件、文献、档案、调查问卷等。
通过采集和整理这些数据,可以获取更多关于历史事件的信息。
3.数据整理:对收集到的数据进行整理、清洗和分类,以确保数据的准确性和一致性。
这包括数据输入、数据管理和数据处理等步骤。
4.数据分析:应用统计学和其他相关方法来对历史数据进行分析和解释。
常见的方法包括描述统计、推断统计、回归分析和时间序列分析等。
5.历史事件:指特定的历史时刻、事件或过程,如战争、革命、经济衰退、文化变迁等。
计量史学致力于对这些事件进行量化和解释。
6.历史变迁:指历史过程中的演变和变化,如社会结构、政治制度、经济发展等。
计量史学通过对历史数据的分析,帮助我们理解历史变迁的规律和原因。
7.预测:利用历史数据和统计模型来预测未来的历史事件或变化。
这可以帮助决策者做出更加准确的决策,指导未来的发展。
除了上述名词,还有一些其他名词在计量史学中也非常重要:-指标选择:选择适当的指标来度量历史事件和变化。
这要求研究者在收集数据时考虑到指标的可靠性、可测量性和相关性等因素。
-规范化:在计量史学中,可能需要对数据进行规范化处理,以便进行比较和分析。
这可以通过调整数据的尺度、标准化或相关转换等方法来实现。
-时间问题:计量史学需要考虑时间因素,如时间序列数据的分析、事件的时间顺序及其对历史变迁的影响等。
-估计和推断:计量史学的目标之一是通过收集的数据来对历史事件进行估计和推断。
这可以通过统计模型和假设检验等方法实现。
这些名词和概念在计量史学中扮演着重要的角色,帮助研究者更好地理解历史事件与变迁,并从中获得有关历史以及未来的洞察。
量化历史:用数据分析的方法来研究历史

量化历史:用数据分析的方法来研究历史 量化历史是什么?量化历史是一系列利用数据分析的方法来研究历史的技艺的总称。
有时候,经济史学家也把量化历史称作cliometrics。
二十世纪五十年代到六十年代,研究社会史、政治史和经济史的学者呼唤“社科历史学”的新发展,这个名称也得到了广泛的关注。
所谓“社科历史学”,即是在研究历史问题时使用社会科学中使用的方法。
这些学者同时呼唤社会科学的研究者们谨慎地处理关于当下的问题,注意这些问题的历史背景和源起。
无论是对于历史的还是当下的问题,这些学者的共识是,有必要使用新的方法和资料来进行研究。
量化历史的研究在他们的努力下取得很多进步。
经典的史学研究依赖于对于文本资料、档案的研究,把历史用叙事的方法加以呈现。
历史学家关心特定的现象或是事件,这些可能是王朝、帝国的兴衰,也可能是个人生活的点滴。
量化历史研究的目的和经典史学十分相似,但是会把许多事件和现象提炼而来的历史的模型(pattern)作为研究对象。
这样一个出发点使得研究分析中所处理的问题大大不同。
举例来说,经典的历史分析会把一次总统选举当成是一次事件,但是量化历史学家却把每一次总统选举都看成是所有总统选举所组成的数据集合中的一个元素,他们的研究兴趣在于找出一些规律来总结这个集合,或者是这个集合中的某个元素。
一个家庭的生活史可以被看作是一个国家、一个地区、一个社会阶层,或是一个民族的生活史的一个元素。
在过去那些被记录下来的文档里,每一个个案都是微不足道的,但是把个案整合、组织起来放入一个电子化的数据库中时,研究者就可以加以分析,得出数据上显著的结果。
因此,人口统计、投票信息、关键档案(例如出生、死亡、婚姻)、或是商业契约、货物运输档案、奴隶贸易的卷宗,甚至是犯罪记录,这些都有助于历史学家找寻过去的社会、政治和经济活动的规律,找出历史的深层结构。
对于历史学家而言,量化历史研究需要一系列新的技艺。
其中最重要的莫过于在他们的研究中整合入数据的集合或是矩阵。
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“人体测量史”(‘anthropometric’ history)打开的局面更为广阔——用过去人的身 高、体重、身材和疾病来研究人们的生活与福利水平,尝试去估量和比较许多个世纪乃至千 年的生活水平。 这些研究得以可能,取决于量化历史的数据集在不断增长。同其他社会科学类似,量 化历史研究需要“可以机械增加的”(也就是大家所谓的“电子的”)数据用于分析。虽然 也有个别例子是组织人工来完成大规模的数据分析, 比如十九世纪的人口动态登记即人口普 查,但现代意义上的社会科学数据需要的是机械制表装置、记数分类器等其他机械计算器。 第一个代表就是 HermanHollerith 发明的打孔制表机,帮助美国完成了 1890 年的人口普 查,社会科学和统计科学亦从中受益。到了四十年代,社会科学家们已经为服务于机器制表 和分析的数据收集工作制定出标准化流程。 约定俗成的惯例包括固定格式的数据矩阵、 按照 名称、顺序、区间、比率来分类的变量、经过设计的问卷、适于打孔计数分析的调查表、像 Likertscale 一样的编码系统等等。量化历史学家承袭了这些技巧,将流程引入历史研究领 域。 他们旋即发现, 要充分挖掘量化历史的潜力, 首先需要克服一些方法上和操作上的困难。 他们遇到的第一个问题是,历史研究必须依赖于已存在的资料,依赖于前人的记录与 保存。而在 1890 年之前,人类历史的绝大多数资料,都不适合用机器分析。有价值的史料 通常是文本性的, 需要整理、 编译, 转化为可机读的或电子的表格。 即使是二十世纪收集的, 在社会科学惯例发展起来之后记录下的数据, 也常会出现机读资料未得到保存的情况。 比如 美国人口普查办公室(theUnitedStatesCensusBureau)保存了十八世纪以来历次人口 普查的原始问卷,但 1890 至 1960 年间数据制表用的打孔卡片却没有留下。这些卡片在普 查结果发布之后就被销毁了。 想要分析人口普查中的微观数据的历史学家们, 就不得不制作 (或者说再次制作)适于机器分析的资料。
来自经济学、人口学、社会学、人类学、地理学、政治科学等领域的学者们陆续在量化历史 领域中发表出许多有创见的作品。 有关量化历史的教科书出现在七十年代早期,其中许多佳作一直再版到如今。无数人 编辑书卷,向专家和学生们介绍这一新领域、新方法。后来有了研究者们创建的数据库。在 美国,政治学家们最初于 1962 年创建了校际政治研究联盟(theInteruniversity ConsortiumforPoliticalResearch),1975 年更名为校际社会科学研究联盟(the Inter-universityConsortiumforPoliticalandSocialResearch),该联盟是制作和保存 历史数据辑录方面的开拓者。 七十年代初, 美国国家档案和记录管理局针对联邦政府手中初 始状态即为电子数据的部分发起了一个电子记录保存计划。 英国数据档案中心在 1967 年也 在英国发起了类似的项目。 如此到了八十年代,史学家们将量化历史与更宏观的历史研究相融合的制度性、结构 性努力已经基本完成。这一基础性建设催生了后续的研究作品,也遭到这些作品的挑战。在 很多方面,量化历史都是一项仍在进行中的工程。尽管如此,我们可以定位出量化历史研究 已经和将要面临的问题:已经挖掘出的数据集有哪些主要类型、数据集的主要特征是什么、 该领域内最常用的研究方法又是哪些。 创建历史数据集中的问题和困难 量化历史在处理宏大问题、长时段变化规律等方面有独到之处。研究者们收集大量数 据和可量化的资料, 将它们编入图表矩阵用以进行数据分析。 第一代研究者关注家族和社会 结构、经济增长和变化趋势、选举中的行为和选民参与、代际间社会流动和生活水平变化的 历史。晚近一些的研究有了明显的扩散:犯罪史学家们检索法庭与报纸记录,以此得出过去 时代犯罪与暴力的长期发展模式; 家族史的研究者观察继承与代际财富迁移的规律。 新兴的
量化历史:用数据分析的方法来研究历史
量化历史是什么? 量化历史是一系列利用数据分析的方法来研究历史的技艺的总称。有时候,经济史学 家也把量化历史称作 cliometrics。二十世纪五十年代到六十年代,研究社会史、政治史和 经济史的学者呼唤“社科历史学”的新发展,这个名称也得到了广泛的关注。所谓“社科历 史学”,即是在研究历史问题时使用社会科学中使用的方法。这些学者同时呼唤社会科学的 研究者们谨慎地处理关于当下的问题, 注意这些问题的历史背景和源起。 无论是对于历史的 还是当下的问题,这些学者的共识是,有必要使用新的方法和资料来进行研究。量化历史的 研究在他们的努力下取得很多进步。 经典的史学研究依赖于对于文本资料、档案的研究,把历史用叙事的方法加以呈现。 历史学家关心特定的现象或是事件,这些可能是王朝、帝国的兴衰,也可能是个人生活的点 滴。 量化历史研究的目的和经典史学十分相似, 但是会把许多事件和现象提炼而来的历史的 模型(pattern)作为研究对象。这样一个出发点使得研究分析中所处理的问题大大不同。举 例来说, 经典的历史分析会把一次总统选举当成是一次事件, 但是量化历史学家却把每一次 总统选举都看成是所有总统选举所组成的数据集合中的一个元素, 他们的研究兴趣在于找出 一些规律来总结这个集合, 或者是这个集合中的某个元素。 一个家庭的生活史可以被看作是 一个国家、一个地区、一个社会阶层,或是一个民族的生活史的一个元素。在过去那些被记 录下来的文档里,每一个个案都是微不足道的,但是把个案整合、组织起来放入一个电子化 的数据库中时,研究者就可以加以分析,得出数据上显著的结果。因此,人口统计、投票信 息、关键档案(例如出生、死亡、婚姻)、或是商业契约、货物运输档案、奴隶贸易的卷宗,
者建立了剑桥人口与社会结构研究小组(theCambridgeGroupfortheHistoryof PopulationandSocialStructure),开始了一项长达四十年的回溯性研究计划,收集并 整理不列颠 400 年的家族史。 量化历史开启的全新可能性适应了历史学自身学科建设中的其他趋势,尤其是社会史 的增长和 JesseLemisch 所说的“自下而上的历史革命”——亦即是说,关注普通人平凡 生活的历史研究,用以管窥当时一般生活的面貌,补充那些对于重要人物和事件的叙述。出 于对研究技术发展的关注,美国历史学会(theAmericanHistoricalAssociation)在二十 世纪六十年代中期意识到了“历史中的量化”会促使新型分析技术和新型研究机构的诞生, 于是为此专门设立了“定量资料协会”(QuantitativeDataCommittee)。在 1965 年的 密歇根大学、1967 年的康纳尔大学、1973 年的哈佛大学先后开设暑期讲习班,为历史学 者们讲解量化方法。1968 年起,密歇根大学的国际政治科学研究联盟开始在其“定量方法 培训班”中提供一门量化历史分析课程,为期四周。这门课程每年夏天都有,一直持续到现 在。从 1971 年到 1982 年,RichardJensen 在芝加哥的纽伯瑞图书馆(theNewberry LibraryinChicago)牵头为历史学者们提供了定量方法的夏季培训计划。到了八十年代早 期,全美 40%的历史系在研究生培养计划中加入量化历史的相关训练。 量化历史在体系上的基础建设也可以追溯到二十世纪六十年代。新的期刊、教科书、 编纂文集也为量化历史的成长提供过助力。《HistoricalMethodsNewsletter》于 1967 年开始发行,并于 1978 年更名为《HistoricalMethods》; 《JournalofInterdisciplinary History》 首刊于 1970 年。 美国社会科学史学会 (TheSocialScienceHistoryAssociation) 成立于 1974 年,第一本会刊《SocialScienceHistory》出版于 1976 年。这个学会后来 成为一片园地, 在这里聚集了大量的主动借鉴社会学科理论及研究方法的历史学者, 和许多 从事史料工作的社会科学家。跨学科的交锋持续不断,滋养了身受社会科学训练的研究者,
甚至是犯罪记录,这些都有助于历史学家找寻过去的社会、政治和经济活动的规律,找出历 史的深层结构。 对于历史学家而言,量化历史研究需要一系列新的技艺。其中最重要的莫过于在他们 的研究中整合入数据的集合或是矩阵。Floud 把一个数据集定义为“历史学家所能掌握的全 部史料数据中,与研究问题相关性最强的一个数据集合”。一种现象的无数个实例——比 如说,所有的美国总统选举——组成了数据集的案例。围绕这些案例收集的信息碎片—— 比如候选人选票竞选、选举年份、投票总数——就成为该数据集的变量,亦即是其中任何 一个具体案例的变量。历史学家将数据置于表格中,排布在行与列的矩阵里,行通常代表案 例,列通常代表变量。因此,创建一个量化数据集要求历史学家谨慎地编码,将待考察对象 的信息收集整理, 把数据呈现在表格形式中。 史学家们应当准备好把统计分析技术应用在数 据集上,以解决研究中遇到的问题。 简言之,要有效利用量化材料和统计学技术来做史学分析,学者们需要综合掌握快速 发展的社会科学技巧,包括样本的选择、统计数据分析、从数据到其背后史料的深入挖掘。 由这项工作产生了史学界量化方法的新型训练, 学术期刊和教科书的全新创作, 以及支撑此 类研究的数据库的诞生。 早期的努力 早在二十世纪五十年代,史学家们就已经开始使用量化材料,特别是在经济史和社会 史领域。 法国的年鉴学派在二战前期就已为我们指明了道路。 美国的快速增长及扩张也促使 美国的历史学者们使用量化材料来进行美国经济、 人口和大众民主的研究。 比如, Frederick JacksonTurner 于 1893 年发表的经典论文 《边疆在美国历史上的意义》 (TheSignificance oftheFrontierinAmericanHistory)就很大程度上依赖于 1890 年人口普查数据和对它
交通系统来支撑十九世纪美国的工业发展。
“新政治史家”诸如 LeeBenson、AllanBogue、RichardP.McCormick 以及其他 对历史感兴趣的政治学家诸如 WarrenMiller 和 WalterDeanBurnham 将政治学家分析 现行选举结果和选民调查的新兴技术用于历史问题,为美国政治史研究引入了全新的视角。 他们设定党派制度的变量参数, 发展关键选举理论, 提出选举政治的潜在结构可以借由分析 投票率和选举结果的历史数据得到预测。在 1964 年的英格兰,一批人口统计学家和历史学