结构方程模型(SEM)揭示技术化社会指标(如数字化渗透率/自动化采纳度/算法治理强度)与社会信任度(β=0.43±0.03)、社会不平等指数(β=0.38±0.02)、集体效能感(β=0.33±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 213649 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同技术化场景(智慧城市/工业4.0/数字平台经济)对社会治理模式(如技术官僚制/参与式治理/算法威权)选择的差异响应(智慧城市技术官僚制倾向概率=0.67±0.03，数字平台经济参与式治理倾向概率=0.59±0.02) 🆔 ID: 213650 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，技术渗透率(如互联网普及率每提升10%)对社会资本存量(0-100分)的因果效应(β=0.35±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 213651 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球技术化社会数据，估计技术指标异质性(τ=0.14±0.02，数字化渗透率解释力比自动化采纳度高1.5±0.2倍) 🆔 ID: 213652 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估数字化转型政策引入前后社会不平等变化(基尼系数变化率ATT=?0.08±0.03，数字鸿沟缩小率ATT=0.12±0.03) 🆔 ID: 213653 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析技术化社会研究地理分布特征，相邻区域技术基础设施共享程度每提高1个标准差，本地技术治理协同效应提升0.18±0.02(空间滞后系数ρ=0.31±0.02) 🆔 ID: 213654 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期技术化对社会理论发展(如技术决定论/社会建构论)的累积效应(一阶滞后系数θ=0.29?*，技术复杂度调节效应β=0.24±0.03) 🆔 ID: 213655 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响技术化社会演化的十个关键因素(累计贡献度77.1±1.3%，SHAP值范围0.10-0.45) 🆔 ID: 213656 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在技术采纳阈值处(如智能手机渗透率≥60%)估计社会行为模式改变的局部平均处理效应(LATE=0.27±0.02，处理组密度变化p=0.043) 🆔 ID: 213657 ✅ 可用
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结构方程模型揭示技术系统特征(如算法透明度/数据隐私保护/人机交互界面)与社会接受度(β=0.45±0.03)、技术焦虑水平(β=0.39±0.02)、数字鸿沟(β=0.32±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.52±0.03) 🆔 ID: 213658 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示技术化方法复杂度在不同发展阶段分位点的异质性(初期阶段β=0.18±0.03，成熟阶段β=0.32±0.02) 🆔 ID: 213659 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当技术化社会数字基础设施覆盖率低于60%时，社会韧性预测下降至48.3%±3.6%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 213660 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计技术接入便利性(如5G覆盖率)与社会数字包容性概率的边际效应(在高便利性区间ME=0.25±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 213661 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析技术化社会研究空间分布的空间依赖性，地区间技术标准统一程度每增加10%，技术治理标准化程度提升0.15±0.02(空间误差系数λ=0.26±0.02) 🆔 ID: 213662 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同文化背景(西方/东方/本土)技术化社会研究者的技术价值观差异，东方研究者更倾向集体技术效益(β=0.41±0.03)显著高于西方研究者(β=0.23±0.02) 🆔 ID: 213663 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别技术化社会理论构建的技术渗透率阈值，当数字化服务覆盖率超过70%时，技术社会影响显著增强(β=0.26±0.03) 🆔 ID: 213664 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别技术化社会研究三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.21，解释方差增加16.5%) 🆔 ID: 213665 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算全面技术治理(如算法决策透明度)对社會信任度(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.22±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 213666 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示技术化政策实施后社会创新速度(如新技术应用周期)的动态提升(创新周期缩短倍数ATT=1.7±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 213667 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的技术扩散预测，整合经济与社会数据后预测技术化社会演进路径的准确率(AUC=0.87±0.02，F1-score=0.79±0.02) 🆔 ID: 213668 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示技术化社会对理论发展的非线性影响，当关键技术(如人工智能/物联网)应用超过临界规模时，社会变革理论创新概率显著增加(β=0.28±0.03) 🆔 ID: 213669 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示技术化社会对不同文化背景(西方/东方/本土)研究者的分析效能差异化(东方研究者对集体技术效益响应更强，β=0.33±0.03) 🆔 ID: 213670 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析技术化社会地理集群效应，相邻区域技术生态系统耦合度每增加10个百分点，本地技术社会融合度提升0.14±0.02(空间滞后系数ρ=0.25±0.02) 🆔 ID: 213671 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计技术化社会对理论发展的长期累积效应(50代后效应HR=1.37，95%CI:1.18-1.58，考虑技术特征动态变化) 🆔 ID: 213672 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别技术化社会对极端技术风险(如系统性故障)应对能力的异质性影响(在高脆弱性分位效应最强，β=0.22±0.02) 🆔 ID: 213673 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示技术化社会方法论的地域差异(τ=0.04±0.01，范围0.02-0.06) 🆔 ID: 213674 ✅ 可用
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动态面板模型估计技术化社会对理论发展的长期影响(β=0.22±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 213675 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，全面技术治理对社會信任度(0-100分)的正向影响(β=0.23±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 213676 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态技术化社会治理优化模拟，显示实时调整技术政策可使社会信任度提升至81.3%±2.9%(累积奖励R=2.89±0.24) 🆔 ID: 213677 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，高技术渗透率(如智能设备覆盖率)对技术社会资本(0-100分)的促进效应(β=0.20±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 213678 ✅ 可用
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