数字教育||王国成、陈潭：重建文科：超越传统的计算社会科学

学科交叉融合下的计算思维

及其对新文科建设的启示

作者信息

• 王国成，中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员，中国社会科学院大学教授、计算社会科学研究中心主任。

• 陈潭，广州大学公共管理学院教授，广州大学南方治理研究院院长。

原文信息

本文刊发于《新文科理论与实践》2022年第3期，第19—28页。欢迎转发与转载，转载请注明来源。注释从略，完整版请参考原文。《社会科学文摘》2023年第2期转载。

摘要

计算思维是人类认识和利用自然规律、进行科学研究的思维方式，是发现问题、分析问题和解决问题的通用工具与必备技能。随着当代科技前沿技术的迅猛发展，计算思维从科学思维的一般范式逐步成为人文社会科学研究的重要工具。因此，需要从科技与人文深度融合的视角不断丰富和拓展计算思维及能力的内涵与外延。宜深化理解和更好地掌握应用计算思维，以便进一步拓展学术视野，培养和提升新时代的思维认知能力；通过对计算社会科学的学科特点及作为计算思维与人文社会科学的渗透结合的样例分析，探讨其对人文社会科学研究的贡献，促进自然科学与人文社会科学的交融创新，努力推进新文科建设和新文科教育。

关键词

新文科建设；计算思维；计算社会科学

❖

以互联网、大数据、区块链、人工智能（AI）等为鲜明特征的新一轮科技革命正在引领人类社会迈入一个全新的数智时代。这个时代大大推动和改变着科技进步、产业应用和生活方式，也丰富了人们对计算思维的理解、把握和应用，同时也使人类对自身行为和社会运行的思维认知提升到一个新高度，为知识的积累、传授和创造，以及为高校的专业学科设置、受教育者的素质培养和人才成长、新文科建设等创造了良好契机。

一、计算思维：

人类科学思维的一般范式

计算思维、理论思维、实验思维并称为当今科学思维的三种基本思维范式。计算思维产生和凝练于人们对自然界和自身社会的探究，也随之不断地在应用实践中拓展、深化，丰富和提升探索者对其含义的理解。

按国际学术界较为通行的看法，计算思维（CT：Computational thinking）是广泛运用计算机科学的基础概念解决问题、设计系统和理解人类行为的一系列思维活动。计算思维主要涉及的技术和方法是：(１)选择合适的方式或术语陈述所关注的现象和要研究的问题，基于数据与代码之间的双向互译转换搭建现实世界与可计算空间的桥梁，并能锁定问题的相关方面的建模编程，以使其易于机械式的自动处理；(２)通过约简、嵌入、转化和仿真等对相应的模型求解得到现实问题的解决方案；(３)运用递推迭代、启发式推理和并行处理进行多维分析，拓展类型归属检查和不确定情况下的预判、学习、规划与协调；(４)采用关注点分离(SoC：Separation of Concerns)进行抽象、分解和提炼，以便进行复杂系统的设计、典型现象的聚焦和控制任务执行；(５)可分阶段预防保护，借助冗余缓冲、容错纠错，使系统能在意外冲击损坏下恢复正常运行；(６)能在数据的获取、传输、存储、加工、输出与人们的感知察觉和综合行为响应之间、在时空虚实之间的权衡取舍达到最佳匹配；等等。由此可见，计算思维的客观基础根植于世上万事万物、人类社会所共有的量（序）级和相互关联属性及可转换性，在人类文明的进化中源于和脉系于数学思维，对人们的思维与行为广泛渗透、无处不在，而当其真正融入人类探索未知的意愿和行动、作为解决问题必要的思维方式和有效工具，就可在人本主导下以“抽象和自动”核心概念统驭代码、程序（算法）、工具、平台、智能、途径、层次、协同、控制、规模、精确、效率等延伸衍生的元素和功能。

计算思维的本质和功能其实就是将发现的“人—事—物”的特征差异和演变规律按特定规则予以转换，具有底基、广谱、包容、交叉的多学科属性，能在“读、思、写、算”的人类智慧和基本技能与信息的自动化处理之间进行双向对接转化。计算思维的核心技术是发现、描述和刻画目标对象内在特有的逻辑关联，并进行0—1数码转换和求解问题全程以及结构的体系化，同时还需要经过提炼、聚焦、分拆、整合的适当加工过程。这种思维既是图灵的自相似性原理在计算截面上的投影，又是产生于事物演变逻辑的量化属性和内在规定性。这就需要注意，不仅是从计算机科学的角度，而且由观察测度、信息数据、结构模式（包括社会网络类型）和参数估算到求解方法及移植（迁移）应用等，都要与人类主体思维的对称、配套和协调，达到双向渗透、延伸和转化及动态适配的状态，促进计算思维实质全面地发展和提升。

从另一方面看，思维源于感官所获得的原始信息，进行有意识有目的的加工处理，是人类认识活动的高级形式。它使人们不仅能反映由感官所直接获取的生物形态的信息，有量级、有顺序、有层次、有因果、有关联、有逻辑，可计算化，事前有意识、事中有选择（靶向性）、事后有反馈、全程有操控；而且，通过对事物的分析、比较、综合、抽象和概括来进行，转而成为一种用推理或判断间接地反映事物本质的认识活动。计算依循的是客观规律，思维是主体发生的活动，主客观的统一是计算思维发挥作用的首要前提和必要支点。由于思维发生的复杂性及认知的局限性，科学应用中更需要人本导向、科技向善，更加注重对思维的认知和探究。由此可见，科技与人文（计算与思维）是驱动文明进步的两个轮子，存在着天然的联系和结合点，二者的有机融合，不仅体现在科学探索中，而且对人类活动的方方面面都能赋予强劲高效的动能。

人文社会科学与自然科学和工程技术一样，是人们认识、改造世界和自身社会的重要工具，其研究能力和成果是一个国家综合国力的重要标志和组成部分。而中国是当今世界最具说服力的社会“试验场”，是当下人文社会科学发展最好的平台。如今数智时代面临着新一轮科技革命带来的挑战和机遇，要想为“中国特色”找到最好的注解，必然要更努力地建设哲学社会科学话语体系，加强基础研究和进行重大创新。这不只是计算思维技术性的单边单向的渗透和应用，同时也要丰富和提升计算思维，为其更好地发挥作用创造良好契机。此外，人文社会科学能更自觉有效地深入到人的行为和社会运行的真实层面，顺应社会发展需求，也能更主动、更迫切地运用科技新成果和新工具。毋庸置疑，计算思维是人类智慧的凝结，有力地助推社会和科技进步，并能为未来发展赋能把向，同时也在接受实践的检验中校准、修正和提升。

二、计算思维：

人文社会科学的研究工具

众所周知，大数据、人工智能和网络时代的思维与农耕时代和工业时代的思维有着实质性不同。在科学探索中，不仅需要基于数据的结果分析、表象分析、线性分析和优化分析进行因果或相关关系推论等，跨学科交叉、虚实跨界、团队协调性等特征更为突出；况且思维是有主体的，又是与环境条件及主体间的变化适时互动的，个体与群体的复杂行为关系、个量生成总量的复杂机理，既是计算思维渗透应用的关键瓶颈，也是其特色优势所在，需要在大数据、人工智能和原有知识理论体系之上，让计算思维及相关技术跳出传统思维框架，条分缕析、通达理顺由个体到群体、微观到宏观、内源到外化的生成机理，使高保真地映射和透视复杂的人类行为与社会运行成为可能。

随着社会的数字化转型不断深入，数据资源的重要性显著提升，人文社会科学研究的范式和方法也在随之发生着重大变革。尤其是关于人类行为和社会运行的数据资源建设与规范管理中的特殊性，不能只停留在已发生的数据按既定规则的自动化处理，宜进行从元素及相应功能到动态广域的概念，应拓展到观察认知（主动获取数据/信息）、问题提炼、模型构建、推理计算、应用检验、反馈改进的更具针对性的全程提升，加强人文社会科学特性差异和演变转换的处理。因而，加强人文社会科学的深度研究一方面需要“机算”，依循共性规则（律）有条理（按人为设定和引导的程序）地进行，其优势体现在规模、层次、速度、精度和效率等方面；另一方面需要“人算”，以聚焦关键典型、主导包容借力（机器辅助），它具有突出人的行为的易变和综合响应、有深度、灵活应变的自适应性等特性。可见，计算思维应该融汇“计算”与“人算”的优势，随着时代的步伐和人类认知的深化，逐步改变现存的“重技术、轻人文”“强计算、弱思维”的局面。作为发现和解决问题的思维方式与必备技能，计算思维在汲取机算与人算和交互实践两方面的滋养中凝结提炼，紧紧顺应时代发展，进一步强化人本地位，将工具理性与价值理性有机融合，在重组整合已有学科，也必然在包容兼顾还原论与整体（系统）论、Top-down与Bottom-up、解析法与综合法、总体平均与个体差异、行动过程和深层起因等不同技术方向和类型中，实现跨越式提升和变革。

我们知道，计算是经久深邃、最能体现人类智慧和创造性的文明成果，是人们通过对事物及事物之间的量变及因素关联来认知事物本质和变化规律的核心利器与常用技能之一，而事先必须把量变规律和相互间的关联方式（形态、顺序、质性等）反映出来，这就是建模。在建模中考察科学严谨与行为特性，有助于理解为什么要从人文视角拓展、深化和提升计算思维。

模型是计算思维与技术实现之间的媒介和桥梁：一方面是有针对性地抽象出研究对象的本质特征及影响因素之间的相互关系，并按专业规范予以形式化表述；另一方面是在计算思维统驭下的可技术实现，以通过对模型的分析求解得到可信的问题解决方案。这就需要科学严谨的逻辑与研究对象内在规约的高度统一。科学地构建模型是现代科学研究的核心内容，实现从形象思维到逻辑思维的飞跃，既要满足逻辑的自洽，又要便于在学术交流和应用实践中获得公认和检验。而对于数“智”时代和数字世界中人文社科所研究的问题、所构建和应用的模型，既要遵循严谨的科学传统，又要体现出人类活动的鲜活特性，由高度简化抽象的理性行为假设为基础和优化决策为目标的模型到逐步植入人文约束条件，再到以人为本、人因主导的模型构建，须尽可能地避免出现两种极端情况：一极是极力推崇“唯科学主义、科学普适”；另一极是以人文精神和社科特色为由，单方面强调人和价值的主导性与差异性，导致可能脱离科学的轨道。

众所周知，科学是分科建构的真理性知识体系以及人们追求真理的实践（科研）活动，根植于此、建基于此的是人类追求真理的崇高的科学精神。万事万物都是量变与质变统一，任何社会活动都需要主客观的统一，且在一定条件下相互转化和协调。科学的规范是为了更有利于探索真理，人文社会科学的科学化之路，建模和量化分析是必经阶段、必要的训练和有力保证，但不宜想当然地套用自然科学（工程技术）的话语体系和评价标准，最终还是要回归本原——人本主导和人文视角。哲学、思维科学、心理学、脑科学、认知科学、行为科学及人文社科的各分支学科，在哲学、思维和认知层面的观念转变、重组整合、转型和提升，借助人文模型（为模型注入人文灵魂）、人工技术等新一轮科技革命的赋能，实现自然系统与社会系统的有机统合。

人文可理解为总体上对人类文化的简称；科学是文化的组成部分，科学精神原本就是人文精神的重要组成部分。与此类似，还应拓展和丰富对计算思维的理解：不仅考虑人类思维中的计算部分，还需包括时空协调配置和“问题—数据—方法（技术）”的匹配等。当图灵遇见凯恩斯，当冰冷的因素关系模型和计算程序与炽热的趋利行为及社会活动碰撞，既要有关于人的行为的高度抽象稳定的前提假设，又要更加关注主体行为特点和演变规律及相互之间的关系（社会网联结构）。往往就有这样的主体，由于综合响应、内生易变、临界决策的犹豫摇摆及心理影响因素等，思与行表现出与其他对象不同的特性；建立现实空间（集合）到理论世界/心智空间的对应关系、具有双向转换的能力（显现的或潜在的）。差异化的个体感/认知和行为与纷繁复杂的总体特征和演变关联之间的传导机理，可按规则有序转化（可计算）、有目的地组织信息，考察探索思维活动的本质转点和概括提炼相关内容。

以人为本就是要确立人在与自然界交互和社会发展实践中的主体地位和内生主导性，与科学探索和科学精神相应，价值是主体对客观存在和对主体积极作用的认定，人本精神就是人类追求价值的宝贵精神。科技向善就是更加强调科学研究中的人本导向，科技源于人类探索未知，相伴于人类、造福于人类，推动文明进步和社会发展；从客观角度看，科学探索是认知事物的本质与规律，而从人文视角看，就是发现、增加和创造价值。一个不可回避的话题是人类行为和社会运行特有的“复杂性”，它展现出与自然界有明显不同的一些特殊有趣的关联模式，超越了经典科学技术特别是机械论的世界观和认识论。生命复杂，人类的认识、信息的传递和交互复杂，异质的行为表现和纷繁的社会运行更为复杂，各种复杂现象之间存在着可以相互融通的可能性，因而复杂性研究必定是跨学科的，人文社会科学研究和建模更强调以人为本的跨学科交叉，让资源配置、社会运行更加符合人的多元化需求。

从计算社会科学（Computational social science：CSS）的兴起来看，在其萌芽和发展初期，是由数据驱动和技术引领的新进路，相应的计算思维、模型构建和技术实现，借助新一轮科技为我们认识和理解当今社会提供更有利的工具和方法，来探寻社会关系和社会互动的模式，并预言社会系统演化。同时，也在不断改变和丰富生活方式、扩展多样化交往，又增加了社会的纷繁复杂程度，从根本上超越个体与整体的鸿沟、微观与宏观之间的分离，超越个体与整体、微观与宏观之间的对立，实现群体行动和社会运行的规律（群体、抽象、多次）与个体行为选择与相互之间行为边界的规则（个体、具体、单次）的统一协调。由于人的行为的内生主导性、知与行的轮番推进、个体与群体的关联协调等，人文社科研究中的复杂性还表现为，对现实的揭示逐步深刻和清晰并不会减弱现实问题复杂度，反而对社会复杂性揭示得越多，现实问题还可能会更加复杂。

三、计算社会科学：

计算思维和人文社会科学的黏合剂

伴随着科学主义与人文主义相互渗透、分析与综合思维（还原论与整体论）互补并用、基础与应用研究并举并重、东西方文化碰撞交融等，计算社会科学不是“计算＋分支学科”单边单向的窠臼模式，而是要大跨度、大纵深地交叉融合创新，发挥天然的广覆盖和通用性的优势，跳出传统思维框架，跨越学科边界重组整合，必然会有全新意义上的学科（群）产物出现。

一般认为，计算社会科学是指计算（机）科学及相关技术在人文社科中的应用，其显著特征是基于大数据、采用计算机运算方法、通过模型构建以模拟和分析社会经济复杂现象的新兴学科，主要以“计算＋人文社科分支学科”的形式存在。计算社会科学本身就是融合创新的产物，它不仅是纯技术手段的引入应用，而且是以计算科学、数据科学为代表的高新科技与人文社会科学的相互渗透和融合创新，是现有各分支学科回归人本基点和轨道上的重组整合，所创生的行为社会科学、网络社会科学、数字社会科学等都展现出鲜明的创新特质，能更好地体现出人类与自然界的伴生交互共进特征。

计算社会科学的兴起和蓬勃发展，是计算思维应用创新的学科产物，引发对人文社科研究中的价值取向、研究方法（论）、话语体系、学术规范、评价标准等问题的重新审视：不宜掩盖或抹杀利益导向和研究目的上的差异性选择，径自包装成貌似自洽严谨，实则没有灵魂、没有特色的“科学化”理论体系和唯科学主义的进路选择，而是要强化在人文意识、人文精神、人文观念的人文导向和视角下的基础研究，在数据/信息的获取、加工处理中的高科技化，为学科重组整合创造机遇和条件，催生新的交叉和介科学；只有促进计算思维的开疆拓土、演进升级，更好地在文科教学中传授应用、渗透融合，助益于新文科的创建和相关学科的创新发展，才能更好地解决各种复杂的社会经济问题。

计算思维渗透和融入人文社会科学，或许正在从根本上改变人类认知自身行为和社会运行的观念与方法，逐步改写和重建人文社会科学。计算思维在文科类学科领域的应用或计算社会科学显示出的最大优势和价值在于：第一，硬核是人类社会活动借助信息/数据转换进行自动化处理，借助数字化技术理解，努力发现和顺应研究对象的内在逻辑和链序，建立起总体解决方案与代码转换之间的关系（通宏洞微）；第二，原理准则是以人为本、由内到外，培养计算思维；第三，特点是全局/网规则(不规则)嵌入局部不规则（规则）网络联结的对比；第四，加深理解，强化关联逻辑和内在机理；第五，包容性——无序中寻求有序，有序隐含无序；第六，通过分布式AI、脑机对接、VR类技术等，在计算思维中揉入越来越多的人类真实行为和集群智慧，呈现出全局分布、局部聚焦、整体（有机）关联的“分—整”式思维和建模。

拓展到相关学科，进一步认知和把握计算思维的本质，由数据信息的观测获取、建模基础和依据，到话语体系和评价标准，计算社会科学更注重相互借鉴、相互促进。借助博弈论、复杂性科学、情景仿真和计算实验等深入到微观层面的个体差异及相互关系、动态展现混合网联结构下演变的生成机理和过程，针对种种宏观异象和典型化事实，甚至是“无序”的非线性涌现等，也都能基于大数据在计算思维下模拟生成。当下Python的深度开发和广泛应用就是一有力旁证，或许还会成为计算社会科学将计算思维与人文社会科学紧密对接的黏合剂。

自世界上第一台计算机出现的半个多世纪以来，计算上升为科学的重要组成部分，当今数据爆炸和新一轮科技革命正在使其变得更为重要，增强创新能力，做出更多伟大的科学发现，在社会发展越来越复杂的趋势中发挥着越来越重要的作用。计算思维具有计算和思维的双重属性，是当今大数据时代和新一轮科技革命背景下人们分析问题、解决问题时应具备的一种基本能力，但需要注意的是，这有助于让人们理解计算机科学家如何思考和解决问题，而不是像计算机那样机械式地思考：抽象与具象，并行与交叉，萃取与仿真，演绎与归纳，自动与人机交互混合，线上与线下，分布与整合；本质决定是辅助延伸和增强，而不是框套约束限定，多视角多目标（方向）多进路交叉并进，正反两方向的碰撞/撞击激发；以问题求解为核心，顺应时代需求，体现人本主导下的与科技进步相融合的特点。

计算思维概念发端于计算机科学领域，应用活跃在自然科学和工程技术领域，正逐步向人文社会科学领域拓展，因而具有重要的显性和潜在的社会价值。首先，从人类与自然交互的视角出发，可将计算思维这一具有广泛应用意义的思想方法在结构上解析为子层面上的三组互补概念：（1）认识世界的目的思维与过程思维，分别指向自然界的空间和时间维度；（2）体现人类在改造世界活动中的抽象思维与形象（具象/可视化）思维，分别指向主观精神的内在层面和外在层面；（3）表现实践能力的工程思维与自动（化）思维，分别指向改造世界的必然性和自由性。三者直接影响到知识体系和计算社会科学类学科专业的建设。其次，从信息和主体的关系角度看，计算思维可以反映目标选择的主观性，不同主体对相同信息的差异化响应和影响，约束作用的差异以及信息感知、理解和转换能力的差异。从科学与人文的关系角度看，计算思维拓展了多视角思维、多学科专业、多元方法和技术工具的实现方式与途径，形成了交叉汇聚的综合研究领域。也正是具有融合创新特质的计算社会科学，使计算思维融入了人文灵魂，让人文社会科学散发出更大的科技魅力。

“不积跬步，无以至千里；不积细流，无以成江河”，“质—量”互变是自然、社会和思维发展的普遍规律，揭示了人类社会行为、各种事物和现象发展过程中量变与质变的内在联系及其相互转化，正是因循这一规律，“计算思维—计算科学—计算社会科学”的跨学科交叉融合创新，是最有可能彻底揭开人类行为和社会运行复杂奥秘的利器与路径。

四、重建文科：

超越传统的计算社会科学

人文社会科学的发展和有效应用隐含三个前提：（1）复杂对象；（2）数字化行为印痕和足迹(行为大数据广义矩阵)；（3）跨科多元方法的综合应用。正是由于这三点奠基性条件，计算社会科学的技术方法库里就包含了数据分析、计算实验、自然语言处理、AI和机器学习、社会网络分析和ABM 及演化动力学等研究内容。从思维模式上看，其与新近兴起的元宇宙的特点极为相似。同时，计算的基本形式包括CPU 逻辑（布尔）运算、算术（四则）运算、关系运算（包括传统的并、交、差等集合运算和选择、投影、连接、除法、外连接等专门的关系运算）、赋值运算等，其实这些都可以说是某种意义上的逻辑运算，只不过表现形式和运算规则不同。从复杂性角度透视，社会现象在本质上也是可计算的，由此对人类社会的探索和知识的追求可化成对计算的追求，人文社会科学在科学化道路上就会走得更为坚实、更有信心。

因而，从人文视角看计算思维，不仅要有抽象、建模和信息的自动化处理能力，更为核心和关键的是发现人类行为和社会运行的内在规律与逻辑关联。人文社会科学是人类在与自然界交互中对自身行为和社会运行的认知发展的重要工具，也是推动文明和科技进步的重要力量，是一个国家和民族的教育水平与综合实力的标志、增强软实力的强劲动能。要摈弃文科的科学性弱、模型粗糙和建模技术落后、文科学生缺乏理科训练等传统看法和偏见，改善“套模型、输数据、跑程序”单纯应用的观念和做法，获取、输入数据并运行程序和在平台上操作。不是只会套用和照搬某种理论模型、拼盘混搭，而是渗透改造、融创重塑，要注意文科类专业教学科研中的量化实证方法与在自然科学和工程技术中的量化实证的异同，要创建更有针对性的理论体系和方法，能对“中国特色”的本质给予最好的注解。

新时代、新观念和新思维对新文科建设的滋养、渗透和启迪创造了极好的机遇。具有不同类型的思维定式、认知模式、行为习惯、专业知识和教育背景的研究者、教育工作者和受教者，只有在问题点和事物的本质上才能相互认同、统一整合。因为客观事物和现象的存在变化及人的行为是不分学科的，所以需要问题（任务/价值）导向、以人为本、跨界交叉、渗透融合、探索创新。新文科建设是新时代高等学校本科人才培养改革的一个全新构想和实质性的改革创新，有利于高素质人才培养和高技能人才成长。从计算思维与新文科建设的关系角度看，计算社会科学为新文科建设探索和开辟新的通途、提供有效的技术方法，是最应该重视和加强建设的新文科的代表性学科之一，其时代特点是与社会发展需求相适应和顺应新一波科技革命浪潮，学科特点是跨学科交叉，方法特点是多元综合、科技与人文融合，本质特点是内生融合创新。通过对传统与科技人文融合两个不同视角的计算思维进行类比(见表１)发现，计算思维在新文科建设中具有相当强劲的优势。

就数据而言，与自然科学和工程技术等研究领域中的数据获取不同，既要知道怎么用，又要知道怎么来。而人文社会科学的数据大都是局部的、结果性的和在一定条件下针对特定主体而言的，数据环境条件不可完全重复，利用价值（发掘）与主观取向密切相关，这需要更开阔的视角、更深和更新的认知、更丰富的内容和动态实时的反映，在数据维度、覆盖面、可信度、渠道和记录反映方式、价值认可、习惯衔接和协调包容等质性方面面临更大的挑战，构建模型时对数据处理有更高更复杂的需求。这直接涉及变量的选取、设置与测度，模型构建、识别和参数估算等核心技术环节。如今的世界，处于两个极端的水火不容的事物可能会微妙地相处在一起，同一个词汇和同一句话，对不同的主体、在不同的语境和话语体系中会有完全相反的理解和响应，在自然语言处理（NLP）、文本挖掘、语义分析和计量政策学等分支和应用领域中表现得更为明显。

现代经济学的基本行为假设与模型构建之间的关系，随机控制实地实验（RCT）对社会学问卷调查方法的推广和深化，如何用博弈模型分析政治和法律中利益群体之间的关系，社会网络分析（SNA）和公共治理行动及政策制定实施，计算社会科学方法和手段的应用相当广泛。我们看到，人文社会科学中有丰富的技术含量，自然科学中有浓厚的人文特色，二者的起始源头和最终归宿都是合为一体的，当今的大数据、AI、ABM、计算实验、复杂系统仿真等更为有效的技术手段，使得数据/信息能更有利于科学地建模和自动化处理，使原有的不可能变为可能、不严谨的逐步变严谨、模糊的变清晰、粗略的变精准。

我们认为，新时代的高等教育要更好地适应社会的发展进步和科技的腾飞变革，新文科、新工科、新农科、新医科都应有大跨度的学科交叉的观念意识和视野，更加针对性地发展出相应的、原创性的、深度融合的底层逻辑、基本概念和技术方法。当然，不只是抽象的数理模型、数据模型和计算模型及程序算法、AI和深度学习等技术在某一专业领域和分支学科中的应用，而是要在源头上促进多学科的交叉渗透融合，为新学科创建、知识传播、高等教育改革等提供扎实深厚的立足点、支撑架和赋能站。

五、结语

从更广的视域领会计算思维的核心要义，就是将事物(研究对象)的内在逻辑顺序能借助某种（自动计算）技术形式予以呈现，有助于揭示事物的本质特征和变化规律。从人文社会科学视角理解计算思维，就是更强调科学与人文、计算科学及相关技术与人文社会科学两方面的渗透融合、相互促进。当下的新文科建设就是在数智时代背景下跨界融合，将科技进步与社会需求更紧密地结合在一起，转变更新教育观念，培养塑造受教育者的跨学科交叉的思维模式和行为方式。沿此思路去探索实践，必然会使计算思维有更广阔的用武之地和更多的提升契机，有益于中国特色哲学社会科学的创新发展，助推新时代新思维下的新文科建设、高等教育观念的转型升级和新型人才的成长。

最后还须提及的是，在数智化时代，尽管人们可感受到和勾勒出人文社会科学研究与前沿科技结合的发展趋势，但并不能简单地按出现时间的先后来划分方法的先进与否和优劣，并由此认为新方法可以取代先前的方法。应该看到，不同的探索分析手段虽然是在不同的历史时期被开发，且后来的方法大都对以前的方法有所改进和包容，但各有所擅长处理的特定问题。因此，对于人文社会科学研究者而言，不是选取最新的方法就一定会更好，而是应当根据研究对象、目的和问题特点，更有针对性地选取最适合的研究方法。比如，对于文本叙事和政策计量两类问题，前者图景化、综合性和人文感受等特点明显，后者更需要相对明确精准的目标维度、因素量化和科学决策。尽管量化手段可能在分析效率上有所提高，但内容决定形式，方法毕竟是达成研究目标的工具，何种工具最恰当是由问题特质所决定的。此外，跨学科多元思维、多种方法交叉融合，针对同一问题采用多种手段，也可以起到方法互补和相互验证的效果，这也是人文社会科学研究和新文科建设值得认真考虑的综合性分析策略，也必定助益于更好地领悟计算社会科学的本质意义、深入研究和未来发展。

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