计算社会科学兴起:背景、条件及推进方略

计算社会科学作为一个新兴的跨学科研究领域,已经在传播学、社会学、经济学、管理学、政治学、地理学等社会科学领域中产生了广泛影响。它以前所未有的广度和深度捕捉并分析有关人类行为与社会互动的多源异构数据,全面而精确诠释个体行为和社会现象。

计算社会科学:社会科学与信息科学的共同机遇

随着以互联网为代表的现代信息科学技术的飞速发展,社会科学研究也迎来新的学术机遇。作为社会科学和信息科学的交叉学科,计算社会科学主要采用信息科学技术及其工具获取和分析互联网络等媒介中蕴含的海量人类行为数据,探索社会科学范畴问题。计算社会心理学是计算社会科学的重要分支之一,且已有一些优秀成果诞生。信息科学和社会科学的彼此融合、相互促进,必将是未来社会科学的主要发展方向之一,但它同时也面临诸多挑战。社会科学家,尤其是社会心理学家,应抓住机遇积极投身到计算社会科学的研究中去。

论计算社会科学的缘起、发展与创新范式

大数据时代的到来,既向传统的学科分野及其方法论范式提出挑战,又为新学科发展及范式突破准备了基础条件。作为前沿交叉学科,计算社会科学既是大数据时代科技进步、数据爆炸和方法创新的产物,又是社会科学长久以来的计算传统知识积累的成果,致力于应用数据思维、数据资源和数据分析学以研究人类社会行为和社会运行规律等。近年来计算社会科学的发展使新学科成为现实,这种学科创新体现为围绕着数据驱动和算法驱动,采取不同融合方式的一系列"问题解决性、应用导向"多元化进路,推动社会科学范式转换。

计算·模拟·实验:计算社会科学的三大研究方法

计算社会科学致力于运用先进的计算机与信息技术创新社会科学研究方法。从20世纪90年代至今,计算社会科学已经形成了社会数据计算、社会模拟、互联网社会科学实验三种新的研究方法。文章首先回顾三种研究方法产生、发展的历程,系统性地总结其在理论与方法上的成果;其次分析社会数据计算、社会模拟、互联网社会科学实验在社会信息资料的获取与分析、复杂社会系统研究方法与技术实现手段、因果性验证等方面的创新突破、优势局限;最后探讨计算社会科学现阶段所面临的各种困难与挑战,一些重要问题的解决路径,以及近未来的发展方向。

计算社会科学促进社会科学研究转型

作为一门典型的交叉学科,计算社会科学是连接自然科学和社会科学的桥梁,其充分利用现有信息技术对社会以及相关现象展开研究。当技术模式进入后大数据时代,当万物互联技术涌现,当中国社会呈现城市化、国际化、工业化、市场化和扁平化等发展趋势,传统的计算社会科学只有进行变革才能与时俱进,因而出现了新的发展趋势。从大数据时代迈向后大数据时代,计算社会科学迎来了新的发展机遇,也面临新的挑战,主要表现在大数据融合、大数据治理、大数据隐私、数据透明和人机悖论等方面。要充分结合时代背景,将上述挑战转换为机遇,从而真正完成计算社会科学变革,就必须实现科学研究范式转移。在“技术推动社会发展,社会丰富技术内涵”的相辅相成机制中,以社会学家为代表的学者将可能提出根植于社会科学的第五研究范式。

论计算社会科学的双重功能

计算社会科学是由技术驱动的社会研究新路径,侧重于用计算方法探究社会关系和社会互动中的模式。与传统社会科学相比,认知上,这一新路径依仗基于自主体模型的生成解释能够帮助人们更好地理解社会的复杂现象,而利用大数据和机器学习等技术,重复预言的可靠性也得以提高;实践上,它可以克服以往社会治理策略的一些缺陷,也有助于设计更美好的未来。不过,在作出新颖预言方面,计算社会科学亦有自身的局限。

当人工智能“遇见”计算社会科学

计算社会科学和引爆人工智能的深度学习均是在大数据的催生下兴起的。通过对计算社会科学和人工智能的简要考察可以发现,人工智能与计算社会科学的关系是双向的,也就是说,前者能够积极地推动后者的研究和发展,后者也可以对前者产生正向的作用或者将前者作为研究对象。如果能实现人工智能与计算社会科学的“携手”,我们不但能更清晰地描述人与人之间的信息互动过程和模式,而且能更合理地解释社会现象及其发生机制,更准确地预言人的日常行为和社会系统的发展趋势。

人工智能浪潮中的计算社会科学

人工智能几经沉浮,终于在60年之后迎来了新的黄金发展期。计算社会科学是一门因数据而生的学科,人工智能将成为其重要的研究工具。同时,计算社会科学也将推动人工智能"了解智能"。在新的时代背景下,把人工智能和计算社会科学结合起来发展,势在必行。但是,这将产生数据层、算法层、应用层和生态系统四个方面的挑战,本文将对这些挑战进行分析,并提出相应的解决方案,旨在通过"技术+制度"的方式,进一步推动人工智能和计算社会科学向前迈进。

“计算社会科学”与“社会计算”概念辨析与研究热点比较分析

“计算社会科学”与“社会计算”研究越来越受到国内外研究者关注,但对其概念的定义解释、领域范围、研究热点、成果受众等的认知却存在着一些模糊与混淆之处。本文围绕“社会计算”“Social Computing”(国际“社会计算”)“计算社会科学”“Computational Social Science”(国际“计算社会科学”),从学科领域范围、主题热点、成果受众等三个维度进行了比较分析,理清国内外社会计算和计算社会科学研究的异同点,明晰计算社会科学与社会计算研究领域与主题范围,识别不同的研究热点和侧重点,区分研究成果受众群体之间的差别,旨在为我国目前正在兴起的计算社会科学与社会计算研究的定位,以及未来研究方向的确定提供参考与借鉴。

计算社会科学的哲学透视

计算社会科学是由技术驱动的社会研究新进路,侧重于用计算方法探究社会关系和社会互动中的模式。与传统社会科学相比,这一进路在本体论上预设社会实在是动态的信息—计算之网,从而超越了个体主义与整体主义之争,为社会现象的研究提供了新的方法论。

计算社会科学与科学决策的未来

计算社会科学的发展为复杂决策带来变革的可能。尽管专家知识和判断仍将是决策的重要依据,但基于客观数据和计算的判断将有可能让决策变得更加科学。计算社会科学有两大技术路径:一是以“模仿”(imitate/mimic)为基础的机器学习与人工智能技术;二是以“模拟”(simulate)为基础的行为体建模(Agent-Based Modeling,ABM)技术。而未来的一个重要方向应该是机器学习与ABM技术的结合。根据计算社会科学的这一特点,研究者需要超越“大数据计算”思维,采取“全数据计算”思维,根据需要解决的不同问题确立不同的数据需求组合,而不是让数据量或者来源来决定研究问题。鉴于计算社会科学对决策的积极作用,中国应在“决策计算社会科学”上有所作为。

基于计算社会科学方法的敏捷治理逻辑

敏捷治理是基于灵活治理与反馈调节的政务流程再造与组织重塑,其价值理念与治理结构同计算社会科学方法具有相容性。现代信息技术的发展促进公共行政范式的变革,本文以敏捷治理理念与计算社会科学的发展脉络为引导,提出了基于计算社会科学的敏捷治理的理论框架,并从运作机理与技术应用两方面阐述了这一框架的实际需求与实现可能。这一转型过程以不同治理主体间的包容性合作为基础,以重塑公共行政的价值导向为目标,推动公共治理模式由扩张型、封闭式、电子化向收缩型、开放式、智能化转变,公共治理空间、治理流程与治理生态配置的重塑是这一转型中的主要实践方式。最后,针对这一转型过程的风险与机遇进行了展望。

计算档案学的建构:基于计算社会科学的审视与展望

基于计算社会科学角度的审视旨在深入探讨计算档案学的未来建构空间。通过文献调查与分析,梳理计算社会科学的总体要点,为计算档案学的建构提供方向。由此,对照计算社会科学提出计算档案学的建构空间:明确计算档案学的数据情境、具化计算档案学的研究体系、拓展计算档案学的研究内容、强化计算档案学的迭代建设。

高质量导向下计算社会科学融入社科类专业的跨学科复合应用型人才培养模式研究--以行政管理专业为例

构建基于计算社会科学的“工”“管”结合,“理”“文”相融的跨学科复合应用型人才培养模式,是大数据时代行政管理专业人才培养模式转变的必然趋势。在分析人才培养模式变革趋势和行政管理本科专业人才培养面临挑战的基础上,从师资结构、课程设置、教材体系、培养方式、专业实训和报考要求等方面,探讨了基于计算社会科学的行政管理专业跨学科复合应用型人才培养模式构建的具体对策。

计算社会科学、文化组学与语言学

近些年,计算社会科学和文化组学研究大有融合的趋势,上述两大新兴领域又与语言学,尤其是语料库语言学息息相关。本文对近年来文化组学在计算社会科学中的应用做了述评,指出语言学是文化组学及计算社会科学的基础,并探讨了语言学者参与其他社会科学研究的可能性。本文认为,未来的人文社会科学研究会进一步呈现学科交叉和数据驱动的特点,其发展离不开语言学者的参与,同时语言学者也有能力借助海量的语言数据探索其他人文和社会科学的规律。

计算社会科学的理论探索及发展前景

计算社会科学是自然科学、计算机科学、大数据等现代科学和新兴技术手段与社会科学渗透、融合和创新的产物。在该学科诞生后的短短十年左右时间里,已经对人文社会科学研究产生了巨大影响。通过对其缘起背景、理论探索、发展前景以及与相关学科的关系进行梳理和分析,较为全面地展示这一新兴学科及其理论研究的发展状况,以求为进一步深化该领域研究提供可能的支持和启迪。

计算社会科学视角:媒体传播效果的计算机模拟研究

近百年来的传播效果研究走过了一段艰难曲折的路程,一种理论/假设在某一个时期占据统治地位,随后就被另一种理论/假设取代。诸多重要问题至今尚悬而未决,仍未形成系统的、完整的科学理论。其原因在于媒体传播系统是一个存在信息多样性、主体异质性、主体适应性、因素交互性、系统动态性等特征的复杂系统。面对这样的研究对象,传统的社会科学理论与方法存在明显的局限性。作为对复杂性的应对,计算社会科学有望为传播效果研究开辟一条新的路径。文章利用NetLogo仿真平台,对多种传播效果进行模拟研究,发现基于主体的建模与仿真在揭示传播效果的形成与结果方面有其独特的优势。大数据时代的到来,为进一步将实证数据引入建模提供了可能。把计算社会科学的两大研究范式——基于主体的建模与仿真、数据密集型知识发现——结合起来,是一个具有巨大前景的发展方向。

计算社会科学框架下内容付费产品研究

在计算社会科学的框架下,当下学者对移动互联网内容付费研究可以划分为四部分,即"用户研究(whom)"、"营销效果研究(who wants what effect)"、"内容研究(what content)"、"平台研究(which platform)";最后讨论了计算思维对于移动互联网内容付费研究的贡献与研究局限。

计算社会科学研究:范式转换与伦理问题

大数据和数据化促成了社会科学研究范式的转变,催生了计算社会科学。计算社会科学具有超越传统社会科学研究局限性的优势,但也加剧了传统社会科学研究面临的伦理问题,同时在大数据背景下产生了新的伦理问题。为了确保大数据时代人的自由和权利,计算社会科学的研究应当更加重视社会科学研究伦理。

数据科学的浪潮:计算社会科学研究综述

计算社会科学自2009年正式提出,已经经过十一年的发展。本研究从数据科学的视角拓展科学环的理论框架,在此基础上对计算社会科学研究进行综述。计算社会科学应该从重要问题出发,借助于包括大数据在内的多种来源的数据、计算机科学的算法、物理学或数学模型,对人类行为和想法进行测量,捕捉到模式或法则,发掘背后的机制和普适性的原理。因果推断依然是计算社会科学的核心,计算社会科学的发展方向依然在于建构更加强大并有用的好理论。