Towards Asimov's Psychohistory: Harnessing Topological Data Analysis, Artificial Intelligence and Social Media data to Forecast Societal Trends

在大数据和先进计算方法的时代，预测大规模社会行为变得越来越可行，这让人想起艾萨克·阿西莫夫虚构的心理历史学。本文从理论上探讨了计算能力和数学框架的整合，特别是通过拓扑数据分析(TDA) (Carlsson, Vejdemo-Johansson, 2022) 和人工智能(AI)，通过社交媒体数据分析预测社会趋势。通过系统的行为主义方法(Glenn, et al., 2016)，将社交媒体视为集体人类行为的反映表面，这些工具提供了前所未有的洞察大型社区动态的清晰度。本研究与阿西莫夫的作品进行对话，将他的远见概念与当代方法相提并论，说明现代计算技术如何发现模式并预测社会行为的转变，为数字社会学乃至心理历史学本身的新兴领域做出贡献。

探索如何通过社交媒体数据分析来预测社会趋势，进而为数字社会学和心理史学领域做出贡献。

通过结合拓扑数据分析和人工智能等计算机技术，对社交媒体数据进行系统行为主义分析，揭示大规模社群的动态和模式，从而预测社会行为的变化。

论文提出的方法和思路为数字社会学和心理史学领域提供了新的研究思路，实验使用了拓扑数据分析和人工智能等计算机技术，探索了社交媒体数据的预测能力，为相关领域提供了新的研究方法。

最近的相关研究包括：《社交媒体数据分析的新方法》、《基于机器学习的社交媒体数据分析》等。