Das zweibändige Handbook of Computational Social Science ist ein umfassendes Nachschlagewerk für Wissenschaftler*innen aus verschiedenen Disziplinen. Es umreißt die wichtigsten Debatten in diesem Bereich, stellt neue statistische Modellierungs- und maschinelle Lernmethoden vor und zeigt anhand konkreter Fallstudien die Möglichkeiten und Herausforderungen von CSS-Ansätzen auf. Zwei Beiträge sind mit GESIS-Beteiligung entstanden.
U. Engel, A. Quan-Haase, S. Xun Liu, & L.E. Lyberg (2022). Handbook of Computational Social Science. Volume 1 Theory, Case Studies and Ethics. Routledge. ISBN 9780367456528 https://www.routledge.com/Handbook-of-Computational-Social-Science-Volume-1-Theory-Case-Studies/Engel-Quan-Haase-Liu-Lyberg/p/book/9780367456528
U. Engel, A. Quan-Haase, S. Xun Liu, & L.E. Lyberg (2022). Handbook of Computational Social Science. Volume 2 Data Science, Statistical Modelling, and Machine Learning Methods. Routledge. ISBN 9781032077703 https://www.routledge.com/Handbook-of-Computational-Social-Science-Volume-2-Data-Science-Statistical/Engel-Quan-Haase-Liu-Lyberg/p/book/9781032077703