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计算社会科学促进社会科学研究转型
2020年08月13日 11:49 来源:《社会科学》 作者:孟小峰/张祎 字号

内容摘要:

关键词:

作者简介:

Computational Social Science Promotes Inter-Disciplinary Researches

  作者简介:孟小峰,中国人民大学信息学院教授,博士生导师,中国计算机学会会士;张祎,中国人民大学信息学院研究生。北京 100872

  原发信息:《社会科学》第20197期

  内容提要:作为一门典型的交叉学科,计算社会科学是连接自然科学和社会科学的桥梁,其充分利用现有信息技术对社会以及相关现象展开研究。当技术模式进入后大数据时代,当万物互联技术涌现,当中国社会呈现城市化、国际化、工业化、市场化和扁平化等发展趋势,传统的计算社会科学只有进行变革才能与时俱进,因而出现了新的发展趋势。从大数据时代迈向后大数据时代,计算社会科学迎来了新的发展机遇,也面临新的挑战,主要表现在大数据融合、大数据治理、大数据隐私、数据透明和人机悖论等方面。要充分结合时代背景,将上述挑战转换为机遇,从而真正完成计算社会科学变革,就必须实现科学研究范式转移。在“技术推动社会发展,社会丰富技术内涵”的相辅相成机制中,以社会学家为代表的学者将可能提出根植于社会科学的第五研究范式。

  As a typical inter-disciplinary subject,Computational Social Science bridges natural science and social science.It makes full use of existing information technologies to research society and related phenomena.When the Post Big Data era,Internet of Everything technologies and urbanization,internationalization,industrialization,marketization and flattening trends come,the traditional Computational Social Science must keep pace with the times by changing.So,its new development trend has emerged.From the Big Data era to the Post Big Data era,Computational Social Science is confronted with both opportunities and challenges,including big data fusion,big data governance,big data privacy,data transparency and human-computer paradox.To turn those challenges into opportunities and complete the changes of Computational Social Science,the scientific research paradigm shift has to be achieved.According to the complementary mechanism of “technology promotes society and society enriches technology”,sociologists-centered scholars may put forward the fifth research paradigm rooted in social science.

  关键词:计算社会科学/后大数据时代/万物互联/科学研究范式转移/第五科学研究范式/Computational Social Science/Post Big Data Era/Internet of Everything/Scientific Research Paradigm Shift/The Fifth Research Paradigm

 

  一、计算社会科学的发展

  计算社会科学诞生于大数据背景之下。在后工业化时代,复杂性社会问题十分严峻且难于预测和处理。传统的问卷调查和访谈等方式已经无法为当前复杂社会系统的管控提供指导。但是,大数据时代却使“我们的社会开启了一场可与印刷和互联网带来的革命相比肩的伟大旅程”①。

  2009年,David Lazer等社会科学家、Alex Pentland等计算机科学家、Albert-László Barabási等物理学家,共计15位学者在《科学》上发表了题为“Computational Social Science”②的文章,成为计算社会科学成立的标志。2012年,欧洲学者R.Conte等人发表了《计算社会科学宣言》(Manifesto of Computational Social Science③),从机遇、技术、方法、挑战以及将会产生的影响五个方面详细分析了计算社会科学的现状及前景,该文章也被称为计算社会科学领域的“宣言”。

  计算社会科学④是基于系统科学、网络科学、复杂性科学等科学理论,利用人工智能、数据挖掘等计算科学方法,以社会、经济等领域大数据作为研究对象,交叉融合各学科理论,是人类更深入地认识社会、改造社会,解决政治、经济、文化等领域复杂社会问题的一种理论和方法论体系。有学者认为,计算社会科学是用社会化方法计算社会⑤。具体包括两个含义:一方面是“社会化方法”,即以草根用户为中心、依靠草根用户的用户化方法;另一方面则是“为社会计算”,即计算社会科学的研究与服务对象是社会,包括虚拟网络和现实社会,以及从中抽象出来的人工社会。

  综上,从交叉学科的角度来看,本文认为,计算社会科学是一门基于社会学原理,使用自然科学和信息科学工具,揭示社会发展规律,从而解决社会问题的学科。19世纪末,该学科作为独立学科首次出现。这是对工业化挑战所做出的回应。在大数据浪潮之下,学科人才培养体系和就业形势也急剧变化。该变化的本质其实就是学科和学科之间的“世界大战”。战争的目的,就是为了抢夺殖民地,即其他学科的数据。

  这也是我们看到计算机、数学、物理等学科似乎正在“入侵”社会科学、生物学、地理学等学科的原因所在。究其根本,则是因为“数据”是一个学科是否成熟的标志。对于物理学而言,1600年出现的望远镜及开普勒行星运动三大定律成就了占星术到天体物理学的华丽转身;在化学领域,1867年新出现的各种化学仪器和门捷列夫元素周期表在原有炼金术的基础上推动了“分析化学”的诞生;就生物学来看,1953年的X射线衍射和DNA结构发现推动人类从实验生物学时代进入分子生物学时代。同理,随着互联网的不断发展和大规模人类活动定律的提出,“当代”社会学、政治学、经济学等逐渐催生了新的学科——计算社会科学。

  但随着信息技术的发展,数据产生方式以及数据本身的特征都已经发生转变。其中,数据产生方式可以划分为三个阶段。第一阶段是数据源被动产生的运营式系统,其数据规范、有秩序,更强调数据的一致性;第二阶段是数据源主动产生的互联网系统,其数据结构复杂、无秩序,不强调数据的一致性或只强调弱一致性;第三阶段是数据源自动产生的感知式系统,其数据呈现多源异构、分布广泛和动态演化等特点。同样,数据特征也在“粒度”、“广度”和“密度”三个方面发生了转变。

  未来二三十年的人类社会将演变为智能社会,而万物互联的物联网正是智能社会的重要技术基础。所谓智能社会,不是以一般劳动力为中心的社会,智能机器人、无人驾驶汽车等智能应用会大规模使用。在2019年的达沃斯论坛上,日本首相安倍晋三首次面向国际社会公开“社会5.0”(Society 5.0)的涵义,并阐释了六大领域的超智能化系统:无人机送货,AI家电普及,智能医疗与监护,智能化、自动化产业,智能化经营,以及全自动驾驶,而构筑智能社会的核心技术在于“计算社会科学”。从当下的大数据时代迈入未来的万物互联时代,计算社会科学面临哪些挑战?又将如何实现这些挑战的机遇化?为了充分利用万物互联时代的技术基础,计算社会科学又将如何变革?

作者简介

姓名:孟小峰/张祎 工作单位:

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