当期荐读 2020年第6期 | “计算社会科学”与 “社会计算”概念辨析与研究热点比较分析

图源：https://www.microsoft.com/

黄萃 杨超 

(浙江大学公共管理学院,杭州,310058)

摘  要

“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。

关键词

计算社会科学 社会计算 主题分析 关键词分析 文献计量学

1 引言

“计算社会科学(Computational Social Science)”与“社会计算(Social Computing)”研究近年来受到国内外研究者的持续关注^[1-2],2009年哈佛大学教授Lazer等在《科学》上发表论文,对计算社会科学进行了深入阐述^[3],进而引起了一波研究热潮^[4-5]。国内也有很多学者对该领域进行了深入探索,包括如何开展社会科学家与计算科学家的合作问题^[6],分析如何在解决实际问题的过程中实现因果解释^[7]与预测的结合^[8]。目前,随着研究的深入,国内外有专家指出了计算社会科学研究中面临的机遇与挑战^[9-11]。而“社会计算”一词出现的更早一些,Schuler于1994年提出了“社会计算”的定义^[12],大部分国外学者倾向于从计算机科学角度定义与使用该概念^[13-16];国内社会计算概念在2004年出现并得到应用^[17-18],一般认为社会计算一方面是计算机或更广义的信息技术在社会活动中的应用,另一方面则是社会知识或更具体的人文知识在计算机或信息技术中的使用和嵌入^[19]。同时,王飞跃在其文章中进一步提出了计算社会学和计算社会经济学的概念^[18,20]。社会计算与计算社会科学是两个不同的概念,但二者都是关于计算机科学与社会科学之间的交叉学科研究^[21]。随着跨学科研究的流行,在国内,二者在研究范围、热点主题、研究群体上交集逐渐增大,很多研究者并不刻意区分二者的区别,而是从自身研究基础出发,基于计算机技术解决一系列社会科学问题。目前,国内外研究者对社会计算与计算社会科学的理解有所不同,针对上述概念有多种定义界定,国际上对计算社会科学的定义也不统一。

上述研究现状造成了一些现象,首先是社会计算与计算社会科学概念之间的模糊与混淆,也包括国内、国际对同一概念的不同理解,从而使得目前存在着四个不同又相互交叉的概念,即社会计算、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),本研究基于此四个概念分类展开比较分析。其次是研究领域和范围的交织与融合。该现象使得初入研究者对社会计算与计算社会科学研究方向与重点产生迷惑,易造成研究定位的偏差;在学科建设上,易造成国内与国际相关研究在对话交流上的错位,也可能造成国内与国际相同研究却设立为不同学科的问题。

基于上述问题,围绕国内国际社会计算和计算社会科学,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,区分它们所面向的成果受众群体之间的差别,旨在对我国目前正在兴起的计算社会科学与社会计算的研究定位,以及未来研究方向的确定提供参考与借鉴。

2 研究方法与框架

本研究首先对社会计算、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)概念进行比较分析,而后从学科研究范围、学科研究热点主题、成果载体/论文受众三个维度,对四个概念进行比较分析研究(见图1)。具体流程及方法如下:

图1 比较分析框架

(1)概念比较

基于文献综述方法,获得四个概念比较研究(国内社会计算、国际社会计算、国内计算社会科学、国际计算社会科学)的权威定义,再基于概念比较识别四项研究的不同点和相似处。概念是相关研究者对学科研究的总结,有助于我们对四项研究的整体把握,理清概念之间的关系和区别,为后续数据采集和学科研究分析打下基础。但定义和概念往往具有主观性、滞后性,对学科发展的新兴趋势反应滞后,因此本流程第3、4、5步将基于文献计量方法,从三个维度对四项研究开展比较分析。

(2)数据采集

为开展基于文献计量的学科研究比较分析,本文针对四项概念比较研究,分别下载相关论文数据。为后续三个维度的比较分析打下基础。具体检索方式和数据下载流程见4.1。

(3)维度1:学科研究范围比较

为了直观比较学科研究覆盖的领域,分析相似学科研究的范围和边界特征,使用两种方法开展上述四项研究的学科研究范围比较分析,即基于学科分类字段的比较和基于关键词聚类结果的比较。之所以这样做,是因为学科分类字段是由权威机构(Web of Science, WOS)、中国知网(CNKI)设计,用来依照文献内容的学科属性和特征,对目标文献进行组织分类,该分类结果客观、边界清晰、学科主题覆盖全面。但学科分类字段相对宏观,无法观察细节主题的变化,对新主题的出现反应较迟钝。因此,又加入了基于模块度(modularity)的聚类法,对关键词共现网络表现出来的学科研究范围特征进行分析和总结。

(4)维度2:学科研究热点主题比较

为了比较四项研究各自的研究热点,本文基于网络节点特征向量中心性开展学科研究热点主题识别与比较分析。首先基于关键词共现网络^[22],计算各节点特征向量中心性,特征向量中心性高的节点为核心节点,即对应学科研究的热点研究主题;而后,基于这些核心主题词对各学科的研究热点开展比较分析。选取特征向量中心性识别学科研究核心主题词(网络核心节点)的原因在于一个节点的重要性不仅取决于其邻居节点的数量(即度数),还取决于其邻居节点的重要性。特征向量中心度得分对应于图邻接矩阵的第一个特征向量的值。可以解释为,每个参与者的中心性与与之相连的参与者的中心性之和成正比,具有高特征向量中心性的节点是那些连接到许多其他节点的节点,被连接的节点又连接到许多其他节点(依此类推)^[23]。

(5)维度3:成果载体/论文受众比较分析

为了深入探索四项学科研究的发展现状、目的、意义和研究社区,本文基于论文发表期刊,对成果载体和论文受众进行比较分析。

3 概念比较

不同学者对国内国际社会计算和计算社会科学概念的界定与理解如表1所示。

表1 四项研究概念比较

从概念上看,国内外对计算社会科学概念的界定与理解的一致性较高。事实上,通过对国内计算社会科学综述类文献的分析可知,国内计算社会科学研究及其概念多遵循2009年哈佛大学教授Lazer等学者在《科学》上发表的论文^[3]中对计算社会科学的定义^[24,27]。

同时可以发现,国内学界对社会计算和计算社会科学概念的界定之间相对比较接近,都强调利用先进的计算和信息技术等对复杂的人类行为、社会活动、社会组织等进行深入地跨学科研究。与此同时,国际学界对于国际社会计算和国际计算社会科学概念的界定与理解是有较大不同的,国际社会计算界定为计算机科学,是社会行为和计算系统的交叉学科研究,强调通过社交软件和计算机技术获得人们的交互信息,进而开展分析,研究计算机技术在社会中的应用及其对社会行为的影响;而国际计算社会科学则界定为将计算机算法和工具应用于复杂社会现象、关系等的分析的社会科学研究。

4 学科研究三维比较分析

本文首先分别采集了国内国际关于社会计算和计算社会科学的论文数据,而后从学科领域范围、主题热点、成果受众等三个维度进行比较分析。

4.1

数据采集

本文针对社会计算、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),开展了数据采集(采集时间2020.07.29)。在设计检索式的过程中,仅使用了明确的基础检索词,而没有增加其他“子关键词”,如,在计算社会科学(Computational Social Science)”的检索式中没有加入计算社会学(Computational Sociology)、计算经济学(Computational Economics)等关键词,原因是目前计算社会科学与社会计算都属于新兴研究领域,它们的概念还较为模糊,没有权威、统一的定义,这使得它们的学科边界较为模糊,难以确定相关研究子领域及对应特定检索词。在这种情况下,尝试检索时包含所有的特定主题关键词,会出现因研究者知识的主观性所造成的检索结果偏差,最终使得分析结果偏向自己的主观认知。同时,国内外针对两个新兴领域,很多术语并不一致,有些领域术语国外存在,但国内却没有相关术语,因此难以获得成熟一致的“子检索词”。

具体采集方式和采集结果如下:

(1) 国内社会计算研究

为获得国内社会计算研究情况,本文采集了国内文献数据库CNKI的中文文献。检索式为:SU=“社会计算”,采集主题包含社会计算的中文期刊论文、博硕士毕业论文、学术报纸与会议论文,最终共获得329篇中国社会计算领域文献。

(2) 国内计算社会科学研究

为获得国内计算社会科学研究情况,本文采集了国内文献数据库CNKI的中文文献。检索式为:SU=“计算社会科学”,采集主题包含计算社会科学的中文期刊论文、博硕士毕业论文、学术报纸与会议论文,最终共获得63篇中国计算社会科学领域文献。

(3) 国际社会计算研究

为获得国际社会计算研究情况,本文采集了WOS文献数据库的英文文献。检索式为:TS="social computing",采集主题包含social computing的英文期刊及会议论文,最终获得1093篇文献。

(4) 国际计算社会科学研究

为获得国际“计算社会科学”研究情况,本文采集了WOS文献数据库的文献。检索式为:TS="computational social science",采集主题包含“computational social science”的英文期刊及会议论文,最终获得379篇文献。

从统计结果可知,有相当比例的论文发表在近五年,2016—2020年发表的社会计算与计算社会科学研究论文占到了44.8%的比例,尤其是计算社会科学研究,其2016—2020年发表论文占到了64.9%。说明近年来,国际国内社会越来越关注社会科学与计算机科学的交叉学科研究,相关研究进入了快速发展时期,尤其强调将计算机科学方法应用于社会科学问题的分析与研究。

4.2

维度1:学科研究范围比较

本节从两个方面开展学科研究范围维度的比较,即学科分类字段和关键词聚类结果。

4.2.1 基于学科分类字段的比较

(1) 国内社会计算研究

本文基于中图分类号识别国内社会计算研究覆盖范围。中图分类号,是指采用《中国图书馆分类法》对科技文献进行主题分析,并依照文献内容的学科属性和特征,分门别类地组织文献所获取的分类代号。CNKI使用中图分类号对期刊和会议论文进行主题分类。因此在分析国内学术文献的学科分类时,均采用中图分类号字段。

通过统计分析,得到国内社会计算相关文献的学科分类情况,如表2所示。

表2 国内社会计算研究文献数学科分类top10

从表2可以看出,国内社会计算研究覆盖了计算机网络研究、传播理论、文本处理、计算机应用、图论等领域。总体来说,研究偏向计算机领域,尤其是计算机网络相关研究占据了很大比例。但亦包含大量社会科学研究,如基于传播理论开展的一系列社会学分析研究。事实上,以上两个领域的研究在国内已充分交叉融合,即以计算机网络为基础,聚焦于传播学相关研究。因此,国内社会计算研究范围与国际社会计算定义描述相似,偏向网络社交计算及其系统,不同点是国内研究包含较多社会学研究。

(2) 国内计算社会科学研究

通过统计分析,我们得到了国内计算社会科学相关文献的学科分类情况(同上,使用中图分类号),如表3所示。

表3 国内“计算社会科学”研究文献数学科分类top9

通过表3可知,国内计算社会科学研究更加偏向社会科学而非计算机科学,其覆盖的学科包括社会科学、数据库系统、传播理论、人工智能等。与国内社会计算研究相比,其更偏向社会科学研究,二者覆盖领域有较大差别,但都关注传播理论和数据库理论与系统研究。其研究范围与国际“计算社会科学”定义中的研究范围基本一致。

(3) 国际社会计算研究

本文基于WOS数据的Web of Science Categories字段识别国际社会计算研究覆盖范围。Web of Science Categories字段表示文献的学科分类,每个类别都映射到一个研究领域。因此,本文在分析国际学术文献的学科分类情况时,均采用“Web of Science Categories”字段^[29]来识别国际社会计算研究的研究范围。

通过统计分析,得到了国际社会计算研究相关文献的学科分类情况,如表4所示。

表4 国际“社会计算”研究文献学科分类top10

从表4可以看出,国际社会计算研究主要集中在计算机科学(Computer Science)领域和信息科学与图书馆学领域(Information Science & Library Science),而社会科学相关研究较少。

(4) 国际计算社会科学研究

通过统计分析,我们得到了国际计算社会科学相关文献的学科分类情况(同上,使用Web of Science Categories),如表5所示。

表5 国际“计算社会科学”研究文献学科分类top10

从表5可知,国际计算社会科学研究既涵盖了与国际社会计算研究相似的计算机科学领域和信息科学与图书馆学领域,还涵盖了社会科学(Social Science, Interdisciplinary; Social Science, Mathematics Methods)等相关学科,且强调多学科科学研究(Multidisciplinary Sciences),即计算机科学与社会科学的跨学科和交叉学科研究。

4.2.2 基于关键词聚类结果的比较

本文针对社会计算、国际社会计算、计算社会科学、国际计算社会科学研究,构建关键词共现网络,而后基于模块度算法进行聚类,聚类结果体现学科研究主题类别和覆盖范围。具体来说,我们将数据导入Gephi软件,使用基于模块度优化的算法来识别关键词共现网络中的聚类^[30],具有强相关性的关键词被归为一类,代表一个特定的主题。通过最终的聚类结果,可以获得学科研究主题的分布。

(1)国内社会计算研究

国内社会计算研究的关键词共现网络聚类结果如图2所示,表6展示了聚类结果的top10。从聚类结果可知,国内社会计算研究主要包含以下主题类别:社会计算研究方法、人工社会与复杂系统、先进计算技术、社会计算学术主体、社会计算企业及产品、在线社交网络、虚拟社区知识传播、情感计算、社会经济、移动社交网络。整体偏向互联网应用和人工智能开发等新兴领域,关注技术创新、网络舆情、物联网发展等现实的社会科学问题。

图2 国内社会计算文献关键词共现网络聚类图

表6 国内社会计算研究关键词共现网络聚类结果top10

(2)国内计算社会科学研究

国内计算社会科学研究的关键词共现网络聚类结果如图3所示,表7展示了聚类结果的top9。从聚类结果可知,国内计算社会科学研究主要包含以下主题类别:大数据分析、社会科学研究、地理信息科学、社会网络分析、人工智能、传播学、建模仿真。整体偏向社会科学研究,聚焦大数据的分析与应用,关注人工智能、数字人文等新兴主题,强调建模仿真、数据挖掘、社会网络分析等研究方法的使用。

图3 国内计算社会科学文献关键词共现网络聚类图

表7 国内“计算社会科学”研究关键词共现网络聚类结果top9

(3)国际社会计算研究

国际社会计算研究的关键词共现网络聚类结果如图4所示,表8展示了聚类结果的top15。从聚类结果可知,国际社会计算研究主要包含以下主题类别:社会网络、先进计算、协作和社会计算、计算机辅助决策、市场环境、人为因素、用户研究、物联网、合作工作、普适计算、非语言行为、城市计算、大数据应用、精神健康、人工社会。整体偏向计算机为基础的虚拟社区研究(人机交互、crowd work、协同工作、社交活动等),关注健康医疗、城市计算、大数据、信息传播等现实问题,强调人工社会、基于代理的模型、情感计算、语义分析、社会网络分析、协作和社交计算等研究方法的使用。整体比国内社会计算研究覆盖领域广,涉及学科多。

图4 国际社会计算文献关键词共现网络聚类图

表8 国际“社会计算”研究关键词共现网络聚类结果top15

(4)国际计算社会科学研究

国际计算社会科学研究的关键词共现网络聚类结果如图5所示,表9展示了聚类结果的top10。从聚类结果可知,国际计算社会科学研究整体偏向社会科学研究,关注社交媒体、大数据、网络虚假信息、人格分析及应用、网络科学、人类行为分析等研究领域,强调基于Agent的建模、社会网络分析、主题模型、文本挖掘、模拟仿真等研究方法的应用。

图5 国际计算社会科学文献关键词共现网络聚类图

表9 国际计算社会科学研究关键词共现网络聚类结果top10

4.3

维度2:学科研究热点主题比较

本节从学科研究热点主题维度对四项学科研究开展比较分析。为识别热点主题,本文基于关键词共现网络(同4.2.2),计算各节点特征向量中心性。最终,基于核心主题词对各学科的研究热点开展比较分析。

(1)国内社会计算研究

本文基于特征向量中心性,识别国内社会计算研究的热点主题词top20(如表10所示)。从表10可以看出,除社会计算关键词外,社交网络、人工社会、社会网络、移动互联网排名2—5,物联网、复杂网络排名前10,说明国内社会计算研究重点关注从网络角度开展对人类社会各种现象的分析。除网络分析外,大数据、深度学习、计算实验、数据挖掘是社会计算常用的研究与分析方法。同时,国内社会计算研究关注传媒领域相关问题与理论(关键词:社交网络、微博、信息传播、社会关系)。总体来说,国内社会计算研究相较国际更加偏向社会科学研究。值得注意的是中国计算机学会与香山科学会议尽管词频不高,但拥有较高的特征向量中心性,说明两个主体在国内社会计算研究中发挥了枢纽作用,促进了交叉学科研究。

表10 国内“社会计算”热点主题词top20

(2)国内计算社会科学研究

本文基于特征向量中心性,识别国内计算社会科学研究的热点主题词top20(如表11所示)。从表11中发现,国内计算社会科学研究和社会计算研究基本一致,排名靠前的均为大数据和社会网络相关分析。不同点在于,国内计算社会科学关注时空分析相关研究(关键词:地理信息科学、地理空间信息、时空分析模型、时空数据、空间化等),基于时间和空间数据看待和解决某些社会问题,事实上在国际社会计算研究中也有地理信息系统等研究与之类似,但更倾向于研究相关软件的规划与实施,在侧重点和成果产出上有所不同。从方法上看,国内计算社会科学研究强调基于大数据开展网络分析、数据挖掘、知识发现以及统计分析,进而支持决策服务。

表11 国内“计算社会科学”热点主题词top20

(3)国际社会计算研究

本文基于特征向量中心性识别国际社会计算研究的热点主题词top20(如表12所示)。从表12可以看出,国际社会计算研究重点关注两类主题:第一类是社会网络和社交媒体相关分析,核心主题词包括social network, social media, crowd sourcing, collaboration, Web2.0, online communities, privacy, communication, trust, social network services, collective intelligence;第二类是数据与知识相关研究,包括datamining, machine learning, big data, information system, knowledge management, cloud computing, mobile computing。

表12 国际社会计算热点主题词top20

(4)国际计算社会科学研究

本文基于特征向量中心性识别国际计算社会科学研究的热点主题词top20(如表13所示)。从表13可以看出,bigdata排名第二,可见大数据相关研究是国际计算社会科学研究的核心主题,这与国内计算社会科学研究是一致的。同时,它与国际社会计算研究在关注社会网络和社交媒体相关分析上是相似的,核心主题词包括social media, social network analysis, Twitter analysis, network analysis, complex systems。值得注意的是,国际计算社会科学研究对于商业领域较为关注(关键词:e-commerce, consumer behavior, business insights),所关注的研究方法主要有social network analysis, agent-based modelling, machine learning, data analytics, empirical research, natural language processing, policy analytics, text analysis, causal inference。

表13 国际计算社会科学热点主题词top20

4.4

维度3:成果载体/论文受众比较

本文从成果载体/论文受众维度对四项学科研究开展比较分析。通过分析论文发表的来源信息(期刊、会议、书籍等),识别成果载体和论文受众的特征,比较四项学科研究在成果发布上的倾向。

(1)国内社会计算研究

本文对国内社会计算研究成果发表载体进行了统计,如表14所示,文献载体多为计算机领域的期刊(如《计算机学报》《计算机应用》《系统仿真学报》《计算机研究与发展》《软件学报》等),亦包含两本情报学领域的期刊《情报杂志》和《情报理论与实践》。这说明国内社会计算研究的论文受众和面向对象主要是计算机学科和信息科学相关研究者,但也有向社会科学领域倾向的趋势。

表14 国内社会计算研究成果载体top10

(2)国内计算社会科学研究

本文对国内计算社会科学研究成果发表载体进行了统计,如表15所示,可以看出,论文多发表在社会科学相关期刊上,论文数量较少且发表分散。这说明目前国内计算社会科学研究正处于起步阶段,且论文受众多为社会科学领域。

表15 国内计算社会科学研究成果载体top9

(3)国际社会计算研究

本文对国际社会计算研究成果发表载体进行了统计,如表16所示,目前,IEEE旗下的期刊发表社会计算相关研究较多(如,IEEE Access、IEEE Transactions on Computational Social Systems以及IEEE Transactions on Multimedia),同时,也有大量的计算机领域会议发表相关论文(如CSCW^①和CHI^②)。这说明,国际社会计算研究成果多发表在计算机相关期刊和会议上,研究成果受众多为计算机相关领域研究者。

表16 国际社会计算研究成果载体top10

①CSCW全称: ACM Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing。https://cscw.acm.org/2020/

②CHI会议全称: “The ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems”。CHI是“Computer-Human Interaction”的简写,但正式会议名称中不会体现。https://chi2020.acm.org/。

(4)国际计算社会科学研究

本文对国际计算社会科学研究成果发表载体进行了统计,如表17所示,国际计算社会科学研究的379篇论文发表在243个不同的载体上,看似比较分散,但排名第一的美国科学院院刊(PNAS)是世界著名的综合类学术期刊,列表中还包含其他高水平期刊。这些说明国际计算社会科学研究受到了相关领域一流学者的重视,渐渐形成了一些权威的相对集中的发表目标期刊,尽管目前发文量较少,但发文质量普遍较高,预测未来会有巨大的发展潜力。总的来说,国际计算社会科学研究成果多发表在涉及计算机和社会科学的综合类期刊上,因此其受众广泛,不局限于自科或社科某一领域。

表17 国际计算社会科学研究成果载体top12

5 总结与讨论

本文围绕国内国际社会计算和计算社会科学研究,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,对分析结果进行了汇总梳理,如表18所示。

表18 计算社会科学与社会计算三维比较分析总结

国际社会计算研究主要集中在计算机和信息学等自然科学领域,涉及计算机科学、虚拟社区、管理信息系统、人工智能、软件工程、控制论等学科和领域。强调基于代理的模型、情感计算、语义分析、社会网络分析等研究方法的应用。核心研究主题为社交媒体分析、网络分析、大数据应用以及知识挖掘。研究成果多发表在与计算机学科相关的期刊和会议录上,其受众多为计算机相关领域研究者。

国际计算社会科学研究偏向计算机科学与社会科学的跨学科和交叉学科研究。关注社交媒体、大数据、网络虚假信息、人格分析及应用、网络科学、人类行为分析等研究领域,强调基于Agent的建模、社会网络分析、主题模型、文本挖掘、模拟仿真等研究方法的应用。研究热点为大数据的分析及应用、社交媒体网络分析。研究成果多发表在涉及计算机和社会科学的综合类期刊上,其受众广泛,不局限于自科或社科某一领域。

国内无论社会计算还是计算社会科学研究,相较国际社会计算和计算社会科学,都更加偏向社会科学。强调基于社会科学理论,借助计算机技术和信息科学,帮助研究者认识和研究社会科学的各种问题。国内社会计算核心研究包括人工社会、复杂系统、传播理论、先进计算等相关研究;国内计算社会科学研究,主要覆盖社会学、传播学、大数据、数字人文、人工智能等学科,关注大数据挖掘、知识发现、社会网络分析、时空分析等研究主题。目前,国内计算社会科学研究正处于起步阶段,成果多发表在社会科学相关期刊上,论文受众多为社会科学研究者。国内计算社会科学研究与国内社会计算研究交集较大(国内社会计算研究,很多情况下被认为和国内计算社会科学研究相一致),有学科融合的趋势,二者在学科研究范围和热点主题上与国际计算社会科学研究相似性较大。

值得注意的是计算社会科学概念出现得更晚一些,相关研究正在起步和探索阶段,其学科范围、领域热点尚在发展之中,与社会计算研究相比,其成果覆盖面似乎更加广泛,没有形成统一的认识和研究框架。近五年,计算社会科学研究因为一些标志性成果的涌现,进入了快速发展时期,有趣的是,这种发展也间接带动了社会计算的相关研究,在国内这两种研究有融合发展的趋势。事实上,国内有很多尝试基于计算机领域研究方法解决社会科学问题的研究都可以被认为是计算社会科学研究。计算机学科和社会科学学科的融合程度逐渐增强,与目前的跨学科研究趋势相适应,这种现象在公共管理领域尤其明显。

基于以上研究结果,建议在计算社会科学和社会计算的学科建设中,应注意其差异性,以及与国外相关研究的交流互动,明确概念并统一术语应用。在此基础上,国内计算社会科学和社会计算研究应逐步深化,构建研究领域的理论体系与方法模型。同时,立足国内实际问题,发展主题鲜明且有实践意义的社会计算和计算社会科学研究,不必过分追寻国际研究热点,而应努力提出解决我国社会实际问题的理论与方法体系,在方法和研究主题上实现创新,在科学研究领域占据一席之地。

作者简介

黄萃,系主任,教授,博士,国家优秀青年基金获得者,研究方向为政策文献量化研究、信息资源管理、数字治理, Email:[e-mail]。

杨超(通讯作者),百人计划研究员,博士,研究方向为政策文献量化研究, Email:[e-mail]。

参考文献

*原文载于《信息资源管理学报》2020年第6期，欢迎个人转发，公众号转载请联系后台。

* 引用格式

黄萃,杨超. “计算社会科学”与“社会计算”概念辨析与研究热点比较分析[J].信息资源管理学报,2020,10(6):4-19.

制版编辑 | 王阿凤

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