因为最近和华东师范大学达成了合作，参与了他们人文社科大数据平台的建设。我司产品ModelWhale为他们解决了计算社会科学中关于数据分析的一系列问题，所以我斗胆觉得我对这个问题略有研究，过来强答一波。

话要从作为一个理工类对人文社科的误解开始说起。

其实之前在我眼里，人文社科还停留在这个阶段 ↓ ↓ ↓

殊不知，社科类研究，已经从最早的定性分析、定量分析和计算实验的仿真研究之外的阶段，迈入了发展的第四阶段，计算社会科学——一门数据驱动的、以数据密集化为特征的交叉学科。

一、计算社会科学的诞生——Lazer等人《计算社会科学》

2009年，Lazer等人发表《计算社会科学》，第一次正式提出了计算社会科学的概念，概括了计算社会科学的出现及其发展，强调了网络科学研究在其中所扮演的角色和数字化媒体所提供的机遇，标志着计算社会科学的诞生。从那时以来，有关计算社会科学的研究得到了学术界广泛关注，并且产生了大量的研究成果。

二、计算社会科学的进一步确立——R. Conte等人《计算社会科学宣言》

2012年，由来自意大利国家科研委员会的R. Conte领衔，来自欧美国家的14位学者又在《欧洲物理学刊.专号》（第1期）发表了《计算社会科学宣言》。这篇《宣言》从时代机遇、技术发展、方法创新、当下挑战和预期影响等五个方面全景式地说明了计算社会科学发展现状及其未来的前景。

随着海量数据分析相应的并行计算、多元算法和硬件条件逐渐完成整合，计算社会科学发展成为现实。

三、7年发展小记——R. Michael Alvarez《计算社会科学：发现与预测》

计算社会科学还广泛应用于更多的跨学科研究，包括“计算新闻学”、“计算传播学”、“计算语言学”、“计算犯罪学”、“计量分类学”以及“计算创新”等范畴，均有极其重要的研究进展。同样，在人文学科领域，包括“计算史学”、“计算法学”等分支学科，长期的研究积累加之以现代计算技术的辅助，也产出了大量令人瞩目的研究成果。

2016年，R. Michael Alvarez编著的《计算社会科学：发现与预测》全面回顾和概括了计算社会科学的发展状况，发现计算社会科学拥有丰富的工具箱，并广泛应用于社交媒体、抗争运动、议会表决、新型政党组建、政府治理以及社会营销学等领域。

四、我国计算社会科学发展远不及发达国家

我国在工程及自然科学的大数据/人工智能研究已处于世界领先地位，但在社会科学领域，与发达国家（尤其是美国）有一定的差距，截止于2018年，社会科学领域人工智能相关的文献中国的数量还不到美国的四分之一。

具体数据可以参考下表

图中展示了应用人工智能最多（深度）及最广（社会网络分析的度数中心度）的的五个社会科学子学科

截至2018年，我国人工智能在社会科学子学科中应用最多的是商业与经济方向，共有515篇相关论文；而论及人工智能的应用广度，即在人工智能研究领域的某社会科学子学科与其他学科的关联度，心理学的度数中心度则是最高的。

五、数据与人才成为计算社科发展的障碍

数据获取和处理的困难，以及研究对象的数据隐私及其伦理接点，加上计算思维在社会科学研究中的应用还处在初始起步阶段，观念的滞后、理论的零散、方向的模糊、多学科背景的综合人才极度缺乏、原有学科框架的知识制约，也会成为计算社会科学发展的障碍。

六、顶尖高校发力计算社科学科建设七、ModelWhale助力计算社科数据建设

除了上述提到，在学科建设上有所动作的高校之外，华东师范大学调查与数据中心主持建设了人文社科大数据平台，实现校内社会科学领域数据共享，实现对校内人文社科领域各类数据的科学管理，并促成更大范围内的人文社科科研数据共享。

ModelWhale产品一方面协助华东师范大学实现对机构知识资源和个性化成果的管理，内容包括数据采集和管理、数据长期保存、数据收割、数据引证、数据生命周期管理和数据的增值开发与利用；另一方面为教学与科研人员在数据整理、加工、归档、长期保持及知识增值等方面提供服务及实践平台，为促进学校教学与科研的快速发展提供保障。

八、大数据分析推动社会学研究

计算社会科学研究方法的引入为社会学研究带来了变革性的价值。

1.能够大大提高社会科学研究的分析效率

大数据分析，可以让研究者能够更加顺利地观察和捕捉到研究对象之间的逻辑关系。

2 模型能更好的反应真实世界

利用人工智能的先进算法，可以使得理论建模的假设大幅度减少，模型的复杂程度可以得到大幅度提高，仿真程度也会变得更高和更好.

3 社会科学研究更微观、宏微观能更好结合

社会科学研究能从更微观的层面进行，同时人工智能也能带来新的计算机算法，能够对微观研究的结果进行宏观的复杂加总和综合，使得社会科学的宏观分析和微观分析有更好的统一性。

4 改变学科研究方式

大量的大数据分析可以生产出新的因果知识，在未来可能推动社会学理论范式的转变。

“计算社会科学本质上是推动定量和定性研究的融合，计算社会科学的技术可以对定性资料进行定量化的解读，可以生产出学科意义上的知识，弥合两种方法论的分野和争议。”

——清华大学社会科学学院副院长孟天广