社计文库 | 范晓光——什么是计算社会学

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讲座回顾|什么是计算社会学

信息中心讯

2021年6月27日下午两点，主题为“什么是计算社会学”的社会学院笃学讲堂第十二期在研教219准时举行。本次讲座由浙江大学“百人计划”研究员范晓光博士主讲，由中国社会科学院社会学院吕鹏教授进行主持与评议。本次讲座由中国社会科学院大学社会学院、计算机社会科学与国家治理研究室主办，社会学社、信息中心承办。

计算社会学是汇聚社会学、计算科学、数据科学和工程科学的新兴交叉学科，本次讲座主要围绕“什么是计算社会学”这个话题进行开展，介绍了计算社会学领域的基本问题，回答了“从不确定中寻找确定”的可能性，提出了符合中国国情的计算社会学的范式构想。

讲座的主持人吕鹏教授通过“李佳琦直播卖口红”为引子，提出了一个疑问：李佳琦推荐大家购买的口红型号真的是随机的，一支一支试出来的吗？以此引发听众在听讲座的过程中去思考数字背后的社会事实与社会意义。

讲座伊始，范晓光指出，现如今知识的学科体系在变化，学科的边界在模糊，甚至会有同学说看不到学科的边界。但是，这正是学科的生命力所在，如果所有的学科之间都是条条框框、互相封闭，学科与学科之间没有交流，那么这个学科就会很危险，而计算社会学则是一门聚焦多学科的交叉学科，是一门朝气蓬勃的新文科。

紧接着，范老师从什么是社会学出发，指出社会学学科能够从18世纪发源一直存在至今的主要理据是社会学是输出“语法”的基础学科、是兼具人文和科学气氛的学科、是以批判性思维见长的学科、是一种自我“悬置感”较强的学科、是一门证明常识的学科。而实证社会学的张力主要集中在四个方面，即数据驱动与理论驱动，对人类行为的宏观解释与微观解释，统计方法中的相关分析与因果推断，测量的信度与效度。

现如今是一个数字时代，范老师认为，“数字社会是一个以数字技术在生产和生活过程中发挥基础性作用的人类生活新形态”，而数字社会的社会学研究，国外（以北美为主）主要是以定量研究为主，议题开始涉及数字技术、平台企业和社会的关系；国内的研究中心定性和定量的分野逐渐扩大，议题主要是技术与社会，如算法的社会后果、金融化与不平等等。

要了解计算社会学，首先要了解几个基本问题。一是概念界定，在前人对于计算社会科学、新计算社会学的界定上，范老师提出了自己的概念，即“计算社会学是以利用数据科学、计算科学的分析方法对人类复杂社会和社会互动的系统研究”，它有别于计算的社会学与算法的社会学，也与传统的经济社会学、组织社会学等分支学科不在相同层级。二是学科的边界，从外部看，计算社会学要从政治科学、计算科学、数据科学等学科中学习方法和技术；从内部看，计算社会学可以从社会学的其他分支学科中“迁移”理论并发展出自己的理论命题。三是研究对象，范老师通过四个经典案例导出了计算社会学的三大研究对象：微观行为对宏观结果的影响、个体态度对群体情绪的影响、人类社会到人工社会的应用。四是研究主题，主要涉及信息传播与与舆情、社会网络演化、社会计算、文化生产、知识创新、预测与决策等，重点介绍了视频《A network of science:150 years of Nature paper》、组织规模对于创新能力的影响、诺贝尔奖获得者的合作网络、贩毒集团仿真等学术前沿。五是研究范式，方法论上总体呈现归纳和演绎双轮驱动，功能上国内分为吕鹏等倡导的干预的计算社会学和陈云松等提出的社会预测的计算社会学。六是研究方法，主要包括机器学习（有监督和无监督）、文本分析（如，LDA）、网络分析（如，ERGM）、社会仿真（如，ABM）。

伴随着大数据时代的到来，计算社会学呈现一种蓬勃发展的趋势，那我们的传统社会理论还有用吗？范老师针对上述问题指出，理论不仅具有建立研究对象的类型学、寻求自洽的理论解释、将已知其发生原因的变量纳入模型，而且还有助于提高计算效率，因此一定要阅读经典和重视理论。但是计算社会学如何在学科独立与学科交叉中取得平衡，如何在学科内部从成熟分支学科中汲取理论涵养，如何在计算逻辑和社会逻辑中找到自己的逻辑自洽点等，这些方面都有许多值得不断思考和探索的空间。

由于计算社会学主要是对数据的挖掘、收集、使用、分析，因此它也面临着和传统社会科学研究一样、甚至更复杂的研究伦理要求。数据挖掘必然离不开各种理论的影响，人的学习和机器学习存在双向互动。在保护个人的数据隐私和增强企业的利益两者的博弈之间，企业、社会学家和政府之间应该建立一个合作共赢的数据分享模式。计算社会学是一门新兴的跨越学科边界的交叉学科，它亟待打破组织之间的区隔，打破企业与学术机构的边界，打破学科与学科的边界，打破学科内部的边界。

最后，范老师结合自己在浙江大学给本科生开设《计算社会学》课程的教学实践，还全面介绍了整个课程的设计理念、内容设置、教学软件、教学形式与教学反馈，并围绕目前教学中存在的前置课程不合理、教材缺乏、软件使用不规范等提出了反思。该课程是继中山大学（由梁玉成教授主讲）之后，属于国内较早进行相关专业课教学的有益尝试。

在讲座末尾，同学和老师们踊跃提出自己对于这门新兴学科的疑惑和不解。提问主要包括“ABM模型是否追求因果推断？”、“计算社会学如何应对研究酷炫但理论贫瘠的张力？”、“计算社会学是否在不久的将来替代传统的量化研究？”“计算社会学需要质性研究方法吗？”等。范老师根据自己的理解，对提问都做了一一解答。

最后，吕鹏老师对范老师的讲座进行了精彩的总结，对计算社会学的未来提出了一个美好的展望，并提醒同学们在进行计算社会学的学习和研究中要提高规则意识。譬如，网络爬虫等数据爬取过程中一定要遵守法律法规，科学正确做研究。本次讲座在热烈的掌声中结束。

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