Contouring Human Development: Methods and Applications Using an Indian District as Case Study

این کتاب خوانندگان را با طیف وسیعی از تکنیک‌ها آشنا می‌کند تا به آنها کمک کند تا به طور مؤثر الگوهایی را در ابعاد مختلف توسعه انسانی (HD) با مقیاس‌های فضایی تا سطح روستا شناسایی، ثبت، نقشه‌برداری، تحلیل و گزارش دهند. گرفتن HD در مقیاس محلی و جهانی تنها با یک شاخص غیرممکن است، زیرا تفاوت های HD در مقیاس بین المللی ناشی از عوامل "عمومی" است، در حالی که تفاوت های مقیاس محلی تحت تاثیر عوامل "خاص" است. این کتاب روش‌های مختلفی را برای نقشه‌برداری علمی HD در هر مقیاس فضایی ارائه می‌کند. نحوه انتخاب منطقی متغیرها را پوشش می دهد. نحوه تست مدل ها چگونه نتایج را تأیید کنیم و چگونه آنها را تجزیه و تحلیل کنیم. برای این منظور، از یک مطالعه موردی در یک منطقه هندی استفاده می کند.

عوامل اقتصادی-اجتماعی که الگوهای HD را تنظیم می‌کنند اکنون پیچیده‌تر از چند دهه پیش هستند و ترکیب مدل‌های جدیدتر برای «تکثیر» موفقیت‌آمیز وضعیت دنیای واقعی ضروری است. بر این اساس، کتاب ابزارها و تکنیک‌های روش‌شناختی ضروری را برای نقشه‌برداری HD ارائه می‌دهد. این روش بر تعداد معدودی از الگوریتم‌های تحلیل چند متغیره آماری و یادگیری ماشینی که به ندرت در علوم اجتماعی هنگام برخورد با HD استفاده می‌شوند، اما دارای پایه‌های ریاضی و آماری مناسبی هستند، روشن می‌کند. این تکنیک‌ها را می‌توان با موفقیت برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در زمین و علوم طبیعی، علوم تصمیم‌گیری و رشته‌های مدیریت مورد استفاده قرار داد، و به همان اندازه از نظر گرفتن، پیش‌بینی و طرح «چشم‌انداز» ترکیبی HD مؤثر هستند.

این کتاب به ویژه برای دو گروه از خوانندگان مفید خواهد بود: اول، تمرین‌کنندگان HD که می‌خواهند با کاوش در تعاملات پیچیده متغیرهای مرتبط فضایی با پارامترهای HD مختلف، دریابند «چرا برخی از مناطق بهتر از سایرین عمل می‌کنند». و ثانیاً، شاغلین در شاخه‌های دیگر علوم اجتماعی که به HD اهمیت نمی‌دهند، اما به دنبال «آموزش عملی» با تکنیک‌هایی هستند که می‌توانند در زمینه تحقیقات فضایی مربوطه خود به کار ببرند.

This book acquaints readers with a range of techniques to help them effectively identify, record, map, analyze and report on patterns in various dimensions of human development (HD) with spatial scales down to the village level. It is impossible to capture HD at the local and global scale with only a single index, because differences in HD at the international scale are caused by ‘general’ factors, whereas local-scale differences are influenced by ‘specific’ factors. This book offers a variety of methods for scientifically mapping HD at any spatial scale. It covers how to rationally select variables; how to test the models; how to validate the results, and how to analyze them. For this purpose, it employs a case study on an Indian district.

The socio-economic factors regulating the patterns of HD are now more complex than they were only a few decades ago, making it essential to incorporate newer models in order to successfully ‘replicate’ the real-world situation. Accordingly, the book offers essential methodological tools & techniques for mapping HD. It sheds new light on a handful of statistical multivariate analysis and machine learning algorithms that are rarely used in the social sciences when dealing with HD, yet have sound mathematical and statistical bases. These techniques can be successfully used for predictive analysis in the earth & natural sciences, decision sciences and management disciplines, and are equally effective in terms of capturing, predicting and projecting the composite HD ‘landscape.’

This book will especially benefit two groups of readers: firstly, HD practitioners who want to find out ‘why some areas are doing better than others’ by exploring the complex interactions of spatially linked variables with different HD parameters. And secondly, practitioners in other branches of the social sciences who are not concerned with HD but are looking for ‘hands-on training’ with techniques they can apply in their respective field of spatial investigations.