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“社会科学家的第一节人工智能课”开班啦!

社计未来 社计未来 2023-10-24

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导言

由中国社会科学院社会学研究所、中国社会科学院大学社会学院、兰州大学哲学社会学院、百度公司主办,兰州大学社会科学处、兰州大学教师教学发展中心、甘肃省社会学会、《科学·经济·社会》杂志协办的“费孝通群学讲坛·社计未来”——社会科学家的第一节人工智能课(2021计算社会科学师资班)于7月26日上午在兰州大学正式开启(课程安排详见),并在中国社会科学院社会学所经济与科技社会学研究室公众号“社计未来”的直播平台上进行全程同步直播。上午的开幕式和主旨报告共持续三个小时,吸引了大量老师与学生参与听课并讨论。此次线下参与课程的学员约100名,线上累计观看直播1500人次。

(图片来源:兰州大学哲学社会学院)

本次师资培训班课程将持续一周,一直到7月30日。中国社会科学院社会学研究所领导将做总结致辞。来自中国社会科学院、百度公司、中国科学院、清华大学、北京大学、复旦大学、中山大学、浙江大学、南京大学、中央民族大学、国防科技大学、西安交通大学等机构的本领域顶尖专家学者将开讲多个讲座和实操训练。此次“费孝通群学讲坛·社计未来”——社会科学家的第一节人工智能课是继去年的线上公益课之后,第一次与百度在线下开展,将更加注重实操,聚焦机器学习方法,希望可以更好地促进计算科学与社会科学的融合,推动计算社会科学学科建设,培养新生代师资,为促进社会进步和平台善治做出贡献。


开幕式

中国社会学会副会长、兰州大学哲学社会学院陈文江教授主持开幕式。陈文江教授首先欢迎来自全国各地的高水平计算社会科学专家和学员来到兰州,他指出计算社会科学是目前最前沿的社会科学研究方法,希望这次交流能够给社会科学领域带来更多的灵感与发展,衷心期待这次的师资培训班可以在各位老师的指导下顺利进行。


兰州大学副校长、兰州大学管理学院沙勇忠出席开幕式并致辞。沙勇忠教授讨论了国际前沿领域对于计算社会科学的关注指出当前以信息技术为核心的新一轮科技革命正在孕育兴起,而作为关键一环的人工智能人才不仅包括计算科学背景的人才,更需要兼具计算科学和社会科学素养的人才。计算社会科学的快速发展会面临很多全新的问题,但仍然具有巨大的潜力值得学术界探索。本次师资班是一次意义重大的突破,有望通过一流课程体系,培养一流复合人才。


中国社会科学院大学副校长、中国社会科学院研究生院副院长林维教授在线上出席开幕式并致辞。他指出,中国社会科学院大学高度重视计算社会科学的建设,已经成立了计算社会科学实验室,并计划成立数字中国研究院,希望可以融合多学科的力量,发展跟数据相关的知识,使得社会学在数字化和计算的应用更加多元化。计算社会科学可以得到不断地发展,从而推动计算社会科学和普通学科的融合以及满足国家对于数字化的需求。


兰州大学哲学社会学院院长陈声柏教授对各位老师及学员的到来表示欢迎。陈教授指出,此次课程并不只是一个师资培训班,也是一个学术的盛会,一个新的理论交流的平台。他认为在科技和商业突飞猛进的时代,方法本身没有价值可言,如何在越来越物化和技术化的学术领域保持我们的警醒和思考是非常必要的。


 (图片来源:兰州大学哲学社会学院、中国社会科学院社会学所)


主旨报告

开幕式之后,进行了两场主旨报告。第一场由北京大学社会学系教授、教育部“长江学者”、中国社会学会计算社会学专业委员会荣誉理事长邱泽奇教授进行报告,报告主题为“数字社会与社会计算浅识”。报告中提到了三个方面,首先提出对当下社会的一个判断,认为数字社会已经到来,并从全球上市公司种类和市值的变化,数字经济的增加值预测,中国网络基础设施和上网人口普及率等方面向大家展示了数字社会的新发展,标志着我们已经进入全移动时代,也就是全个体接入时代。中国已经迈过数字、经济起飞拐点,且处在世界第一方阵。紧接着,他强调数字社会的复杂性对社会学研究提出了方法挑战。“个体-社会”关系缔结方式经历了巨大的变革,曾经的社会关系以人为媒,如今增加了以数为媒,进入数字社会,使得个体的身份开始分散化,离散程度不断增加,让“个体-社会”关系成为个体的社会舞台。而社会分化方式也经历了巨大的变化,从政治分化和经济分化的生计分化逐渐演变到互联网中依赖个体观念认同的区别而产生的个体分化。数字社会的分化、整合与不平等成为社会学亟待解决的新难题,而传统统计学方法难以理解数字时代的个体与社会,我们需要在正确运用数据的前提下不断尝试新的数据研究方法,在此他提出可以运用大数据挖掘路径来发现模式及检验,运用行为者仿真路径发现机制及检验。最后,他总结道,数字社会的发展已经进入了腾飞阶段,既有方法无力应对数字社会的研究资源和提出的研究问题,运用计算方法是不可避免的选择。


第二场主旨报告由南京大学社会学院教授、教育部“青年长江学者”陈云松教授主讲。其主题为“大数据和机器学习的社会学应用”,主要探讨了传统定量社会学的困境以及如今如何利用大数据进行宏观定量社会学研究,并通过展示陈云松教授及其团队在计算社会科学方面的研究案例,对从不同的主题对大数据应用及机器学习进行了生动的讲述以及深度的思考。在基于大数据的宏观定量社会学方面,他谈到了对当代社会学定量研究的反思。传统社会学高度依赖个体层面的调查数据,针对个体个人的社会调查,定量社会学的视野被锚定于“微观旨趣”的学术路径依赖。这种问题并不仅仅因为“方法论个人主义”的传统,对“生态谬误”的过度警惕,同时也是客观上缺乏足够的宏观数据可以支撑社会学研究的展开。而大数据可以获得传统问卷调查所无法预测的数据,个体数据无法获得的“宏观数据”,从而进行更偏向真实的研究,通过从大数据中利用计算社会科学方法提取建构出宏观社会指标,除了能够可视化呈现或助力发现直观的社会关联, 更重要的在于可以发展新的研究范式,在社会结构尤其是社会网络方面实现对大理论的检验,从而形成宏观旨趣,也可以桥接传统定量社会学理论,取得社会学全新的发展。


(图片来源:兰州大学哲学社会学院、中国社会科学院大学社会学院)


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