我最近半年的转向是由偏理论性的社会学转入偏技术性的人口学，做偏专家官僚式的学科。这一方面是我研究生课业的阴差阳错，由王进老师转入王军老师门下；另一方面，或也是受到父亲潜移默化的影响。我并不将社会学作为赖以为生的学术，而是作为兴趣，将谋生与兴趣相分割，较韦伯的学术为业更契合我内心的平静。
一直以来，我认为学界大量的研究使用着似是而非的概念，经不起推敲的举例，这在定性研究中尤为突出，并非是讲定性研究不够高明，恰相反，定性研究在相当多地方面胜过定量研究。但是大量研究是假定性研究之皮，行新闻报道之实，我认为那不是社会科学的学术。因此，本书虽然在我看来有一定的冗余，但从历史角度的厘清，对社会科学的研究方法存在启示，尤其是如果学界增进对科学史的了解，有助于破除目前学界弥漫的定性方法不自信与定量方法迷信。
Wei Z. Peony transplanted: Pai Hsien-yung and the Preservation of Chinese Kunqu[D]. The University of Edinburgh, 2011.
今天帮忙查论文，看了一会爱丁堡Wei Zhou博士2011年写的博论《A Peony Transplanted》，谈昆曲的历史演变与白先勇的改编贡献。里面讲国民党到台湾后，把京剧用作谴责大陆在文化大革命期间破坏传统文化的意识形态工具，京剧作为文化手段，我对这段印象比较深刻。不过私下吐槽，我认为文学系（或是Literatures, Languages, and Cultures）的文化研究，确不如社会系或人类学系的文化研究深刻，在理论深度方面或可进一步讨论。
陈龙. 探寻社会学之旅–20位当代美国社会学家眼中的社会学[M]. 北京大学出版社, 2019.
这本书是常读常新的，每个社会学教授都诚恳地讲了他们求学时的困惑、经历，以及对未来人的建议，这些文字有时是矛盾的，如何决断，全赖于我们自己。我截取了部分有趣的社会学家访谈。
陈达. 浪迹十年之联大琐记[M]. 商务印书馆, 2013.
这本书购于2019年11月，是少数我当月便能看完的，主要是因日记这种文体的内容太有趣了。本来去岁看过便放在那里，但有时同人聊起，陈达的经历确属不错的茶歇谈资，因之抄录分享。陈达本人作序言是在民国三十四年（1945年），也自叙为战时知识分子的画像。我以为其日记的贡献不仅在于帮助我们瞭解民国社会学的发展情况，更在于理解，中国太大了，中国的抗战是多图景的、并非全然炮火连天的，这亦如张爱玲在香港的小说。
最近几天的主要精力是整理广东某市的统计年鉴与人口普查的数据，年鉴侧重于户籍人口，普查侧重于常住人口。这里用基于JavaScript的Echarts做了男女性别比，用VensimPLE做了一次系统动力学的常住人口预测示例；尔后用R语言的animation包与ggplot2包做了人口金字塔的动图，最终效果如下图。
我二日下午抵惠，吃了一顿螃蟹；三日游玩西湖，吃了一顿海底捞；四日游玩红花湖，又吃了一顿潮汕牛肉；五日复往西湖游船，下午在博物馆打发时间，暮即返穗。惠州的生活十分惬意，白日休闲多、夜生活丰富，城市的基础建设也颇干净宽敞。
我最近的兴趣是知识社会学，包括什么是科学（自然科学与社会科学的关系、科学与宗教的关系），什么是理论（主要是社会学专业内部概念的定义，如什么是agency、structure），乃及不同国家社会学专业的关注差异（如被忽视的东南亚、韩国与日本等非欧美社会学界）。我的重心仍是实证研究，但希冀通过理解如神秘学这些“学术上的无家可归者”的历史流变，来了解实证所处的诸多相争脉络中的位置。
这本书分神秘学的定义、历史、记忆史（辩护辩论）、诸派别的相同点（世界观、知识与修习）、诸派别在现代化前后的不同点（现代化），及神秘学对诸人文学科的影响（学科之间）。我认为神秘学之于欧洲人，就如同佛道文化之于中国人。在末章的学科之间，Hanegraaff展现了他的博学，他谈到叶芝原来和克劳利一起在金色黎明会待过一阵子，《幻象》算是体现神秘学思想比较明显的作品；托马斯·曼的《魔山》经常以反讽的方式使用炼金术和圣杯神话的基本叙事；巴尔扎克的《路易·朗贝尔》和《塞拉菲达》则带有斯维登堡主义色彩。西方大量的音乐与美术亦然。
这篇综述是后来发于《青年探索》2020年第4期的草稿，草稿中“民众对人口政策的态度”叙述更详细。补记，后看到郭未老师两篇关于中国育龄人群二孩生育意愿研究论文的分享也是涉及这个话题的，是于2020年发表。具体论文是“Fertility intentions of having a second child among the floating population in China.”、“Comparison of second-child fertility intentions between local and migrant women in urban China.”
最近学习了一些机器学习的传统分类算法。这里用传统分类树（ID3算法与CART算法）、条件推断分类树与随机森林算法，示例预测个人最终是否在体制内就业。基于2009年JSNET广州数据，通过R语言的"rpart"包、"party"包与"randomForest"包，最终模型的预测准确率在75%左右。但这一预测由于数据限制，难以厘清某些变量与就业的前后关系（如社会资本的影响），因此这一预测更应称为判断，未来可以进一步考虑因果预测机制。
渠敬东. 缺席与断裂：有关失范的社会学研究[M]. 商务印书馆，2017.
“今天仍与二十年前一样，人们依然广泛地处于失范的状态之中。这种体验非但没有减轻，反而愈加深刻、焦灼；甚至对于当代西方世界的认识，也同样有了这样的感受，似乎更为猛烈的激荡和剧变还未到来。在政治和经济体制构成的双重压力下，在沉渣泛起的意见世界中，不安和无措成为了人们感受性的存在基调。”（渠敬东，2017：3）