社会经济系统是一个范例,可以定义为复杂的自由球员因为行为变化会导致其他个人和组织经历混沌动力学非线性相互作用和其他级联效应。接受可持续发展在这种范式需要采用新兴技术,可能导致未来量子飞跃包括大数据平台。大数据为我们提供了一个新的流和数字化数据探索个体之间的交互,公司和其他组织。然而,了解潜在的社会和经济主体的行为,组织和研究人员必须处理大量的非结构化和异构数据。在这里成功的事业需要仔细的规划和组织的整个过程数据分析,考虑到社会和经济分析的特性,如各种异构的信息来源和严格的治理政策的存在。

近年来,许多工具,开发了两种定性和定量模型来描述和更好地理解复杂的系统。这些工具包括随机和动态系统,多变量统计、网络模型、社会网络分析、推理和随机过程,模糊理论,关系演算,偏序理论,多准则决策方法和其他工具已被广泛用于解决社会经济系统中的问题。传统量化方法获取社会经济数据的能力是有限的研究社会经济系统的复杂性。因此,大卫星收集的数据,手机和社交媒体,以及其他数据源,让研究人员的基础上,有时取代传统方法提供更大的频率和及时性,准确性和客观性以及定义可持续发展模型。

这个特殊问题邀请原始研究和审查论文讨论复杂的社会经济,金融和环境问题,尤其关注新的定量方法和模型的开发和应用,结合新技术在人工智能和大数据分析。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 地理空间建模和机器学习
• 与大数据密集的纵向数据分析
• 多级建模技术
• 基于人工智能网络分析
• 基于大数据的因果推理
• 可视化和科学计量分析
• 计量经济学和人口统计技术
• 机器学习和模糊理论
• 复杂性和简单
• 降低复杂度,简单
• 平衡或学习吸引子
• 非线性动力学
• 自组织动力学
• 生存不是最优
• Co-emergence结构、信仰和行为的模式