“大数据驱动的政治与治理研究”跨学科工作坊成功举办

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2023年1月18日，“大数据驱动的政治与治理研究”跨学科工作坊在云端举行。此次活动由武汉大学政治与公共管理学院、武汉大学大数据研究院联合举办，政治与公共管理学院院长刘伟教授，大数据研究院常务副院长、信息管理学院副院长王晓光教授出席，大数据研究院副院长、经济与管理学院副院长黄敏学教授主持，4位大数据研究院的研究员和6位政治与公共管理学院教师作交流发言，全国各高校近120名师生线上参会。

王晓光教授在致辞中指出，今天的大数据是一个非常重要且具有显示度的关键词，大数据驱动的研究范式已经在哲学社会科学领域得以普及，尤其在管理领域，由大数据驱动的管理决策研究发展速度非常之快。未来以数据驱动、人工智能为范式的研究将给哲学社会科学领域带来巨大影响。今天将不同专业背景的老师聚集在一起，通过不同角度来理解大数据，期待大数据的力量和赋能作用同政治和治理研究之间碰撞出火花和灵感。

武汉大学大数据研究院研究员、武汉大学信息管理学院洪亮教授作题为“面向大数据管理决策的知识关联分析与知识大图构建”的发言，他从知识关联视角系统介绍知识大图的概念、方法和应用领域，提出了大数据价值分析、发现和创造的新方法。未来的研究将围绕“数据资源建设”“新的大数据管理决策场景的应用”“知识关联的时序分析和时序知识大图的构建”而展开。

武汉大学大数据研究院研究员、武汉大学信息管理学院赵一鸣教授以“大数据与社会治理”为题，详细介绍了武汉大学大数据研究院社会治理大数据研究中心以及承担的项目，中心主要研究方向为数字经济与智慧社会治理、科技安全情报和科技治理、社会健康治理，未来合作渠道包括咨政服务、媒体文章以及参与承担国家重点研发计划项目课题。

武汉大学大数据研究院研究员、武汉大学社会学院龚为钢副教授作题为“社交媒体大数据与政治心理分析”的交流发言。他从数据资源的视角，分析了具有海量信息的社交媒体大数据的特征，其应用场景包括对内的社会心态监测与引导；对外传播、舆论战以及认知域竞争。

武汉大学大数据研究院研究员、武汉大学信息管理学院胡吉明教授在发言中介绍了数据库资源信息。一是西方主要国家的议会议员数据、一带一路沿线国家议会数据，数据库集成了西方主要国家议会及议员的相关会议内容；二是国务院政策文本采集与集成检索平台，平台集成了国务院及北京市等15个省级行政单位的政策文本；三是政策文本主题挖掘与可视化平台。

武汉大学政治与公共管理学院楼笛晴副教授在发言中谈到：数据驱动的政治与治理研究有着较为广阔的应用前景。无论是议会发言记录，还是具体政策文本，在目前的前沿研究中于议员和议会行动规律探讨已是比较重要的数据支撑。未来期待更多的数据驱动方面的分析在地方治理比如地方人大方面的具体运用。

武汉大学政治与公共管理学院傅征副教授以“算法歧视及其治理”为题，分析了大数据和人工智能广泛应用而衍生出来的算法歧视以及其产生的原因。未来将对大数据作为研究对象的治理研究，以及由大数据驱动下的社会治理和国家治理研究进行思考。

武汉大学政治与公共管理学院孙杨老师以“卫生健康大数据驱动研究思考”为题，他谈到：卫生健康领域的政策实践、政策效果评估领域的研究焦点是基于因果关联，其核心的方法学来源于队列研究、RCT实验设计等。政策评价研究还是利用样本数据，描述性和回归统计分析、准实验设计的DID分析框架、模糊综合评价，来获得研究结果。随着领域数据边界越来越广，数据量越来越大，学界和业界都有新的研究和实践思路的需求。此外，当前卫生健康领域的数据由大量基于个体、机构的患病、诊疗、成本、费用等效果和效率数据组成，这些数据有别于公开网络文本内容分析，未来期待大数据领域有新的分析思路和研究实践。

武汉大学政治与公共管理学院刘旻玮老师发言以“从协调到强制——基于大数据表征国家战略信念复杂修正的可能性刍议”为题，他谈到，当前国际政治学科中对于决策者战略信念的实证研究尚处于初步阶段，相关研究中最具代表性的认知图和操作码技术，本质上还是文本分析，其缺陷在于：受制于研究人员的学术训练背景、能力局限，国际政治研究领域的操作码分析停留在对于国家特定时间节点上的静态认知结构表征，而无法刻画行为体信念变迁的演变样态，更无法分析信念变迁的内在机制。未来期待突破的地方包含两个方面：其一，利用计算机或信息科学领域的因果识别技术，进一步精准识别或仿真国家经由国际互动而产生的战略学习行为。其二，利用元胞自动机技术，模拟国际信念的形成过程，进而解释为何在特定时期国际上会出现战略信念的趋同性转向。

武汉大学政治与公共管理学院夏守智老师的发言以“基于机器学些的政治行为与心理研究”为题。他分享了使用结构主题模型、时间断点回归等研究方法的学术论文——物以类聚？政治观念如何影响“后物质”社会移民融入，文章展示了2001-2020年间香港40余家媒体涉及内地赴港移民报道的变化趋势，从而发现政治性报道比例上升，经济性报道比例下降，且在重大政治社会事件发生后表现尤为明显。在此基础上，通过一项调查实验，论文发现，强调内地赴港移民的政治融入相较于强调经济、社会及其他因素更能显著提升当地民众的接纳度。现在和未来一段时间他将尝试将机器学习与因果推断、实验等计量方法相结合，探索政治行为与心理有关话题。 

武汉大学政治与公共管理学院杜梦冰老师在发言中结合公共政策学和城乡规划学，聚焦于环境治理和气候治理，将以往的研究分为四个方面：碳排放的实时监测、准确核算、政策评估和碳达峰碳中和路径探索。未来的研究领域包括：共同富裕和碳中和路径协同；气候变化协同治理；城市基础设施的现代化需求；环境治理和健康等。未来期待在大数据驱动下的环境治理研究方面有所突破。

活动最后，刘伟教授总结发言。他说，在事实可数据化的政治与治理研究领域，数据科学还有很大拓展空间；相关领域的政治学者和公共管理学者需要在研究范式上及时更新。在无法或很难数据化的政治与治理议题上，传统的社会科学范式和质性研究路径依然具有相应的有效性，加之政治与治理的有些问题也更适合逻辑建构、制度分析或历史分析，因此传统的一些研究路数仍需要保持。在学科、理论与数据科学之间，可以互相启发，相互成就。期待未来能在线下开展更多的交流与合作，以促进学科交叉和新文科的建设；也推动相关领域学者特别是青年学者的快速成长。

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编辑 | 郭昕欣

审核 | 李   欣