計算社會科學發展演變及學科框架與學科結構

摘要：

數據驅動為計算社會科學在社會科學研究的興起與發展提供了極大施展空間，提升了社會科學研究的深度與廣度，有效契合科學研究的復雜性需求。探究計算社會科學發展演變、學科框架與學科結構的界定對于計算社會科學的發展具有重要意義。本文通過收集、整理計算社會科學領域國內外文獻，厘清計算社會科學的概念，進而梳理計算社會科學的學科演進趨勢、研究范式、研究方法及研究應用；并從數字人文的學科結構入手，分析教育部學科門類分類體系，在此基礎上對計算社會科學的學科界定、學科結構進行研究，進一步分析其與方法、技術類學科的關系，進而從學科角度思考計算社會科學的學科框架與學科結構。研究結論：第一，計算社會科學國外論文數量領先于國內論文數量，我國計算社會科學研究尚處于起步階段。第二，計算社會科學國內外研究側重點不同。國內計算社會科學研究聚焦于人工智能、復雜系統、傳播理論等新興主題，更加重視數據驅動過程中數據質量的分析，強調通過建模仿真、社會網絡分析、數據挖掘等方法論的使用。而國外計算社會科學以數據科學為核心，聚焦于社交媒體、社會網絡與復雜系統，強調通過社會網絡分析、基于Agent建模、機器學習、自然語言處理等方法使用。第三，計算社會科學是傳統社會科學學科下二級學科的集合，不能將其設為一級學科，要嚴格區分數字人文與計算社會科學。第四，計算社會科學研究領域有一定限制，高度也存在一定不足。第五，方法與技術類學科是計算社會科學的重要支撐，但作為社會科學方法與技術的學科不宜設立計算社會科學二級學科，如管理科學與工程、信息資源管理。

關鍵詞：計算社會科學；學科框架；學科體系；學科結構；大數據；社會科學；數據驅動

中圖分類號：TP399；C03；C05" 文獻標志碼：A" 文章編號：1008-5831（2023）02-0124-16

一、計算社會科學研究緣起及進展

隨著大數據的涌現與云計算、人工智能等新一代信息技術的發展，社會科學研究正迎來新的發展機遇［1］。2009年Lazer等發表題為《計算社會科學》（computational society science）的文章，標志著計算社會科學這一新的交叉學科的興起［2］。計算社會科學的興起為社會科學研究提供了新思路、新方法、新視野，極大地促進了社會科學研究，拓寬了研究的深度與廣度［3］。而吸收人類研究的最新技術成果，將其服務于中國特色的哲學社會科學研究無疑具有重要意義。習近平總書記在黨的二十大報告中指出，要“加快構建中國特色哲學社會科學學科體系、學術體系、話語體系，培育壯大哲學社會科學人才隊伍”［4］。習近平總書記在中國人民大學考察時更是強調，“加快構建中國特色哲學社會科學，歸根結底是建構中國自主的知識體系。”計算社會科學是一門基于技術工具的科學，有利于深入實施馬克思主義理論研究和建設工程，豐富中國特色哲學社會科學學科體系、學術體系、知識體系，并作為其重要的研究與分析工具。近年來，流行在社會科學領域的文本分析、大數據挖掘、情感分析、社會網絡等研究越來越多，正是計算社會科學的典型應用。

與計算社會科學對應的是數字人文概念。一般認為，數字人文溯源于1949年開始的人文計算，這是人類首次將信息技術應用于人文學科研究。2002年Unsworth［5］提出數字人文是由人文交流和高效計算需求決定的知識建模形式和推理途徑，是一種新型的本體約束與實踐方式。總體上講，數字人文的研究要略領先于計算社會科學［6-7］，其深度和廣度比計算社會科學擁有更多優勢。由于計算社會科學與數字人文的相似性，從數字人文分析入手研究計算社會科學的學科框架與學科結構具有重要意義。這里學科框架指不同計算社會科學學科之間的關系，學科結構指同一計算社會科學學科內部的結構組成。人文科學通常包括文學、語言、藝術、歷史、哲學等領域，而社會科學通常包括經濟、政治、管理、法學、社會學等學科［8］。不同國家的人文社科學科分類不同，從宏觀學科門類角度開展全方位的剖析，進一步進行計算社會科學的學科框架界定，并分析計算社會科學的學科結構具有重要意義。首先這是計算社會科學的基本理論問題，厘清相關問題可以避免一些錯誤的導向，有助于計算社會科學的發展，其次有利于數字人文的發展，對于新文科建設實踐也具有重要的借鑒意義。

從現有研究看，關于計算社會科學的界定及其所用到的研究方法，學術界基本達成共識。關于計算社會科學研究中存在的問題，主要涉及研究模型與研究方法。由于社會科學分屬不同學科，從具體學科視角研究計算社會科學并不多，而且也遠不系統。

縱觀現有研究，在以下方面有待進一步深入：（1）在現有學科分類體系下，計算社會科學可能涉及的學科寬度或廣度，即不同社會科學學科背景下，計算社會科學的學科框架問題，以及計算社會科學的學科邊界，其與傳統的社會科學學科的關系。（2）計算社會科學的學科歸屬問題，究竟是原有社會科學一級學科下的二級學科，還是單獨設立計算社會科學學科。（3）在某個計算社會科學內部，其與方法、技術學科的關系，即單個計算社會科學的學科結構。

需要說明的是，計算社會科學自誕生以來便引起學者關注。盡管越來越多的研究者進入社會科學領域，各項科研項目經費也開始向計算社會科學領域傾斜，國內外頂級學術機構也紛紛支持計算社會科學發展，但是對于計算社會科學的發展演變歷程、學科框架及學科結構仍未有清晰研究。本文通過收集、整理計算社會科學領域論文，梳理計算社會科學的學科發展脈絡及演化趨勢；并從數字人文的學科結構入手，分析教育部學科門類分類體系，在此基礎上對計算社會科學的學科界定、學科結構進行研究，進一步分析其與方法、技術類學科的關系。顯然，

從學科角度認真思考計算社會科學的學科框架與學科結構對計算社會科學的未來發展具有重要的意義。

二、計算社會科學發展演變歷程

（一）計算社會科學概念解析

計算社會科學的興起并非是自然科學與社會科學的首次交叉融合。早在19世紀，學者Auguste［9］就嘗試在社會科學研究中采用物理學的方法，他提出社會物理學的概念，其核心思想是借助物理學中的一些概念和方法研究社會現象及規律。社會物理學的出現為社會科學的現代化發展奠定了基礎，并對社會科學研究擺脫哲學思辨起到了重要作用。

半個多世紀以來，信息科學的飛速發展不僅改變了人類的生活方式，而且也豐富了社會科學領域的研究。Schuler［10］最早提出“社會計算”概念，體現了信息科學開始嘗試與社會科學交叉，主要指社會軟件，即采用電子郵件等軟件進行協同工作。學者王飛躍開始系統提出社會計算的學科體系，主要關注兩方面的內容：一是關注信息技術在社會活動中的應用，主要以先進的信息技術手段進行交流；二是通過關注社會人文知識嵌入信息技術提高社會活動的效益和水平［11］。社會計算主要強調以信息技術與社會人文知識為指導，利用社會科學的人文知識，促進社會成員之間的溝通協作，同時利用計算技術研究社會運行規律及發展趨勢［12］。

為區別于社會計算概念，哈佛學者Lazer等發表了《計算社會科學》一文，描述利用移動互聯網數據研究人類社會行為和社會運行規律等社會科學問題的學科思想框架，標志計算社會科學正式成為一個獨立的學科。所以，目前學術界一般公認Lazer［2］是計算社會科學的奠基人。從概念上看，國內外學者對于計算社會科學概念的界定與理解都趨于一致（表1）。國內學者的研究也都遵循Lazer教授對計算社會科學的定義。

（二）計算社會科學國內外研究情況

本文采集了國內國際關于計算社會科學的論文數據，國內數據庫選擇中國知網，以“計算社會科學”作為關鍵詞且為CSSCI期刊檢索，檢索時間跨度為2013—2022年（檢索到最早文獻），最終有論文56篇。國外數據庫選擇Web of Science數據庫，檢索主題為“computational society science”，檢索時間跨度為2009—2022年，最終共有論文1 353篇。中英文數據對論文數據獲取日期均為2022年7月18日。從中英文論文數量上看，與外文相比目前我國計算社會科學的研究尚處于起步階段，數量不多，但每年仍處于快速增長狀態。

1.載文量分析

圖1所示為中國CNKI數據庫論文的變化趨勢圖和WOS數據庫中發文量排名前十的國家，其中WOS數據庫起始時間為2009—2022年，中國CNKI數據庫起始時間為2013—2022年，數據庫中與計算社會科學有關的論文較少。從發表論文的所屬國家看，排名前三的依次是美國、英國、中國。

2.關鍵詞聚類及演化分析

通過對中國CNKI數據庫與WOS數據庫論文數據中所有關鍵詞進行分析，圖2中顏色隨著時間而變化，從藍色向橙色演變。中國CNKI數據庫中關鍵詞聚類可以分為10大類，從類型中可以看出，中國學者的研究圍繞計算社會科學與大數據兩大核心，其中包括以大數據為主的數據驅動、大數據、大眾傳播和以計算社會科學為核心的互聯網模擬、機器學習、圖書館、數字人文、計算教育學、算法治理、社會模擬。最新的研究主要傾向于機器學習、互聯網實驗與算法治理三個方向。WOS數據庫中英文關鍵詞論文研究方向偏向于社會科學研究，關注社交媒體、大數據等，強調從復雜網絡、網絡協作、演化向計算社會科學、計算思維、動態模擬、主題模型等研究方法演進。

從關鍵詞的時間趨勢（圖3）看，國內外研究關注于社會科學研究領域內的大數據應用與分析，國內計算社會科學研究聚焦于人工智能、復雜系統、傳播理論等新興主題，更加重視數據驅動過程中數據質量的分析，強調建模仿真、社會網絡分析、數據挖掘等方法論應用。國外計算社會科學以數據科學為核心，聚焦于社交媒體、社會網絡與復雜系統，強調社會網絡分析、基于Agent建模、機器學習、自然語言處理等方法應用。

（三）計算社會科學內涵演進

1.演進進程趨勢

近十多年來，計算社會科學蓬勃發展。社會科學主要以社會現象為研究對象，關注人類活動在意義社會系統中的功能和功效，它是一門著重研究社會生活各領域或各方面社會行為現象和社會發展規律的學科［16］。而隨著數據產生的方式以及數據本身的特征發生轉變，計算社會科學在繼承社會科學的基礎上，借助新一代信息技術，突破了傳統社會科學長期以來形成的研究傳統［17］逐漸通過高效的計算手段真實地還原復雜的社會運行規律與解決人類社會發展的重大問題（例如全球變暖、經濟危機、疾病擴散等等）［18］，逐漸讓社會科學發揮出“硬學科”的作用［19］。

計算社會科學伴隨著數據產生方式、數據特征與信息科學技術而發展。計算社會科學通過從多元異構、價值不一的數據中提取信息，轉化為知識，并依靠社會科學基礎理論與大數據技術對數據進行挖掘。2016年R.Michael Alvarez編著的《計算社會科學：發現與預測》，詳細概括總結計算社會科學的發展狀況并對其廣泛應用進行闡釋，比如社交媒體、抗爭運動、議會表決、新型政黨組建、政府治理以及社會營銷學等領［20］。2020年Lazer［21］發表《計算社會科學：困境與機會》對計算社會科學的問題及未來發展提出建議。

2.研究范式

計算社會科學領域的發展在傳統社會科學研究的傳承與發展中逐步形成。計算社會科學正是大數據應用結合計算技術與社會科學的新研究領域。隨著大數據時代的到來，學者Gray在《第四范式：數據密集型科學發現》中認為，人類科學發展經歷了四種范式，依次為以科學記錄和自然、社會現象描述為主的實驗科學、利用模型歸納總結過去記錄現象的理論科學、通過計算機進行模擬仿真推演復雜系統的計算科學，以及利用海量數據進行分析、應用的數據密集科學。

四種研究范式循序漸進（圖4）：第一研究范式強調研究活動的實踐性，以定性分析方法為主，如田野實驗和田野調研等。在研究過程中受到的影響因素較多，適應范圍也相對有限。第二研究范式是對實驗結果進行概括，以定量分析為主，如抽樣調查和全面調查等。在研究中通常受到的干擾性因素較少，實驗結果具有更強普適性。第三研究范式是對研究對象的控制對比，以計算機仿真為主，如實驗室實驗和模擬實驗。這類研究方法施加的干擾因素較多，對應結果的適應性取決于相應假設前提。第四研究范式利用數據進行挖掘與分析，以大數據技術應用為主。雖然前三種研究范式都有社會科學的理論積淀，但均無法在干擾性和普適性兩方面達到平衡。隨著數據驅動性科學研究的發展，第四研究范式重點強調要充分利用數據特征及數據處理技術，使得研究在干擾性與普適性上有了極大提升，推動了社會科學研究的機能性進化。

3.研究方法

計算社會科學是以學科交叉實現知識積累的一個研究領域，其將理論與數據相結合詮釋社會現象和解決社會問題，側重以比較復雜的社會現象和群體現象作為研究對象，其研究方法依托于計算機技術，其研究工具則是獲取大數據的計算機和大數據網絡。相較于計算社會科學，社會科學研究一直是以人類社會為研究對象，研究方法上通過“假設-驗證-結論”的基本程序進行研究，受限于社會現象的多尺度性、復雜性與突發性，傳統的社會科學研究方法已經無法解釋現實的社會行為和變化。而隨著數據的涌現與技術的發展，計算社會科學極大促進了社會科學的研究，借助計算機的較高效率，大大提高了社會數據的分析規模和范圍，推動了社會科學的計算化（圖5）。

數據驅動的第四研究范式正改變傳統假設驅動的研究方法，轉向科學的數據挖掘研究方法，從海量數據中分析有益社會發展和進步的觀點。在傳統社會科學研究方法的基礎上受到數據與技術的驅動，計算社會科學已經形成了社會數據計算、互聯網社會科學實驗、社會模擬三大模擬方法體系。社會數據計算集中于數據挖掘過程，對文本、圖片、音頻、視頻、社會行為軌跡等海量資料的數據化生成、結構化處理并對特征提取、交叉驗證、模型校準等，通過計算機自動化達到研究目的。互聯網社會科學實驗是運用復雜系統建模作為工具開展隨機實驗，基于實驗或訓練目的，將原本系統、事物關鍵特征或行為予以系統化和公式化，

模擬關鍵特征，從而達到預測系統發展趨勢、結果等效果。社會模擬本質上就是在計算機中構造與現實世界類似的人工世界，在人工世界與平行系統中對現實復雜系統進行實驗性研究［22］。通過構建主體環境、交互規則、時間尺度等基本要素進行行動者建模。計算社會科學作為計算和信息技術發展進入大數據時代的產物，不僅繼承了傳統社會科學研究方法，而且進一步拓展、豐富了定量研究方法，這對定量社會科學研究具有重要意義［23］。

4.研究應用

計算社會科學的研究具有跨學科性，其概念本質上是對計算社會科學的大數據解釋，通過獲得足夠的大數據直接還原復雜的社會運行規律。從學科發展的歷史來看，大數據的涌現僅僅是重啟了計算社會科學，而非創造了新的學科。在社會科學領域分支學科主要包括計算教育學、計算經濟學、計算政治學、計算傳播學及計算管理學等，其核心內容是關于人類社會發展的各類信息的自動化處理，專注行為分析、媒體分析、網絡分析和對現實社會的典型化事實分析，借助代碼、算法、程序、建模、模擬等數字化手段，更深入地觀察探討個體行為特征與社會運行規律及二者的互動關系［24］。

三、計算社會科學學科框架

計算社會科學的發展離不開學科交叉及其知識積累。根據計算社會科學學者的學科背景可以分為兩類，即社會科學家和計算科學家。這兩類研究者在計算社會科學興起之前幾乎不存在交集。但隨著計算社會科學的興起，兩類學者間聯系緊密，正發生著越來越多的合作。2022年，教育部提出，“支持建設高校瞄準世界科學前沿和關鍵技術領域優化學科布局，整合傳統學科資源，強化人才培養和科技創新的學科基礎；對現有學科體系進行調整升級，打破學科專業壁壘，推進新工科、新醫科、新農科、新文科建設，積極回應社會對高層次人才需求；布局交叉學科專業，培育學科增長點［25］”。計算社會科學的發展正體現知識在不同學科間的傳播、創新、交叉及轉化，這不僅推動了學科進步，而且也為中國的新文科建設提供新的模板。

（一）教育部學科目錄

學科目錄是我國學科設置與學生培養的重要政策指引，在高等教育事業發展中具有重要作用。2022年，教育部發布《研究生教育學科專業目錄》，共包括14個門類。其中人文學科門類包括哲學、文學、歷史、藝術4類，自然科學門類包括理學、工學、農學、醫學4類，社會科學門類包括經濟學、法學、教育學、軍事學、管理學5類。新增的交叉學科門類既可以屬于自然科學門類又可以屬于人文社會科學門類。由于數字人文已經囊括了哲學、文學、歷史、藝術4個門類，所以計算社會科學主要涉及經濟學、法學、教育學、軍事學、管理學、交叉學科4類。

學科交叉是新的學科生長點的源泉，也是知識進步與科學創新發展的內生動力。長期以來國家對高校學科設置與調整采取較為嚴格的行政管制，限制了高校學科設置的自主權。雖然《關于加快新時代研究生教育改革發展的意見》為新興交叉學科的發展開辟了通道，但由于未公布二級學科目錄，僅對高校自主設置的新興交叉學科進行匯總發布，這使得高校自主設置的二級學科層級的新興交叉學科面臨著社會接受度、認同度較低的尷尬處境。

（二）計算社會科學學科框架與邊界

根據教育部最新的學科分類，在理論上計算社會科學二級學科共有26個，如表2所示。因為設置了交叉學科，在交叉學科下不再討論二級學科。

這里以下問題需要討論。

1.計算社會科學不能作為一級學科

學科目錄對知識體系的劃分及相應學科的布局對我國哲學社會科學學科的發展具有重要作用。學科體系是建基于知識劃分上的學科分類制度，是在一定歷史時空中建構起來的規范化的知識形式［26-27］，在不同的時空條件下學科體系的建構方式也不相同。與自然科學相比，哲學社會科學所涵蓋的學科多元而豐富，研究領域寬泛且差異較大，在學科體系建構上面臨多重因難。因此，學科目錄的完善與發展必須要立足于中國特色哲學社會科學體系。這么看，計算社會科學無非是借用新一代的信息技術以及相應的工具和方法，如大數據、社會網絡、自然語言處理等來研究某個社會科學領域的問題，其根基仍然是其對應的社會科學學科，如果將計算社會科學設定為一級學科，這是一種基于研究方法驅動的學科，計算社會科學本身一般也沒有能力進行方法的創新，加上不同社會科學學科方法和技術也相差較大，因此將計算社會科學設為一級學科是不合適的，它只能作為原社會科學一級學科下面的二級學科。

2.不能籠統將計算社會科學稱為一門學科

將計算社會科學籠統作為一門交叉學科的說法是錯誤的，因為計算社會科學本身是某個一級學科下屬的二級學科，這樣的學科有20多個，并非一個。因此可以說計算法學、計算心理學、計算工商管理是一門學科或二級學科，但不可以籠統地說計算社會科學是一門學科。籠統提計算社會科學當然是可以的，這是一種簡便的提法。從社會科學學科門類角度籠統提計算經濟學、計算法學、計算教育學、計算軍事學、計算管理學要具體問題具體分析，總體上分類比較粗糙。經濟學門類包括理論經濟學、應用經濟學兩個學科，籠統稱計算經濟學也是可以的。軍事學門類盡管一級學科較多，但用計算軍事學也是比較合適的。比如教育學門類包括教育學、心理學、體育學，三者相差較大，籠統稱為計算教育學不合適。法學門類包括的一級學科相差較大，因此不宜從廣義學科門類角度提計算法學，當然對于法學門類下面的一級學科法學，可以稱為計算法學。管理學門類比較復雜，后文再進一步分析。

3.對于以方法技術為主的社會科學一級學科不宜設立計算社會科學二級學科

在社會科學學科中，有兩個一級學科比較特殊，分別是管理科學與工程、信息資源管理。2022年，在教育部發布的《研究生教育學科專業目錄》中，“圖書情報與檔案管理”更名為“信息資源管理”。管理科學與工程以方法和技術為主，計算社會科學用到的許多方法和技術，均是管理科學與工程的研究范疇，所以采用計算社會科學的方法來研究管理科學與工程學科是非常自然的事情（圖6）。信息資源管理與信息加工處理相關，這和計算社會科學的目的一致，并且信息資源管理的研究方法非常適用于計算社會科學領域。基于以上兩個原因，這兩個學科不建議設立計算社會科學二級學科。

4.可根據不同國家社會科學學科的分類來界定具體的計算社會科學領域

由于不同國家的學科分類方法并不一致，我國社會科學學科分類相對較多較細，而美國、德國等西方發達國家的學科分類相對較粗，所以關于計算社會科學二級學科的命名問題或許會有差異。對我國而言，計算社會科學的二級學科相對多一些，對那些社會科學一級學科設置較少的國家而言，計算社會科學二級學科相對少一些，但這并不影響計算社會科學的總體學科分類框架。

四、計算社會科學內涵與內部學科結構

（一）計算社會科學內涵

計算社會科學的內涵框架如圖7所示。計算社會科學是傳統社會科學與方法技術類學科之間的交叉學科，不能將其作為一門交叉學科，而應是若干交叉學科的集合。

1.計算社會科學大大拓展傳統社會科學的研究內容

計算社會科學最大的優勢在于強調關于人的行為及其社會運行的雙向互反饋關系，與各學科發展間存在深入合作與融合［28］。從交叉學科角度，只能說明計算社會科學與方法技術類學科之間的交叉性，但難以說明計算社會科學的內涵拓展。比如對傳統教育學的自然語言處理、對法律政策的定量分析、對心理學作者合作網絡分析等等，這些都是傳統社會科學缺乏且根本無法研究的，只有加入了新技術和方法之后才成為可能，當然其研究內容屬于計算社會科學的研究范疇。

2.計算社會科學的研究邊界是有限的

社會科學是從個體、團體、組織、社會、國家、民族和世界等多個層面考察分析人類行為、社會動態以及社會組織的一個大學科門類。計算社會科學是將社會調查與信息處理方法與高級計算媒介、復雜性科學等多門學科綜合起來形成的大跨度交叉學科［27］。計算社會科學研究的問題是有限的，它的研究對象側重于復雜的社會現象和群體現象，其研究工具主要是獲取大數據的計算機和大數據網絡，不是所有的傳統社會科學領域的問題都可以用計算社會科學方法來進行研究。比如計算應用經濟學可以用來進行經濟學文獻的海量分析，但是要解決經濟學的某個應用問題，如高質量發展問題、“一帶一路”投資的績效分析等等，便只能依賴傳統應用經濟學的方法，計算應用經濟學對此無能為力。

3.計算社會科學缺乏研究高度

社會科學學科的研究高度取決于本學科的基礎理論、長期研究積淀，并且這些基礎理論和學術積淀會影響到該學科的計算社會科學研究。計算社會科學實質是以計算科學、數據科學為代表的信息技術與人文社會科學之間的相互滲透和融合創新。其學科高度本質上源于母學科社會科學的高度，計算社會科學更加強調方法和技術的使用，難以逾越其母學科研究高度。

4.不同計算社會科學二級學科的研究具有一定的異質性

社會科學一級學科本身相差較大，從而導致計算社會科學二級學科之間也有較大的差異。計算社會科學發展方向滲透與覆蓋范圍非常廣闊，能夠催生出一系列的新交叉學科。計算社會科學的特點正是順應新科技革命與社會發展需求，進行學科多元綜合、科技與人文融合。比如計算法學側重文本分析，而計算應用經濟學要面對許多數字，計算軍事裝備學可能要面對許多圖片或視頻等，所以計算社會科學要不斷吸收信息技術發展的最新成果，不斷提升研究方法，同時各學科應該努力迎接計算社會科學帶來的挑戰，不斷加強各自領域的研究。

（二）計算社會科學內部學科結構

計算社會科學的內部學科結構如圖8所示，這里重點討論計算社會科學涉及的方法學科與技術學科。

1.方法學科

所謂方法學科，就是為計算社會科學提供研究方法的學科，同時研究方法也是后續開發研究工具和技術的基礎。計算社會科學涉及的方法學科主要包括管理學門類的信息資源管理、管理科學與工程，以及理學門類的統計學、地理學等。（1）在信息資源管理學科中，情報學本來就是提供信息加工處理方法和技術的，自然語言處理、文本挖掘、引證網絡等方法和技術最早都是情報學領域的專門方法［9］。對于計算社會科學研究而言，其本質就是挖掘數據和資料中的信息，進而尋找規律和特征，使其成為知識，而這正是情報學的目的。（2）管理科學與工程是管理學成為科學的重要標志，社會科學之所以稱為社會科學，是因為其與人類社會密切相關，所有的社會科學都涉及管理問題，而管理科學與工程就是為所有的社會科學研究提供方法和工具的，只不過有的社會科學學科應用相對較少，如法學、政治學等，而有的社會科學學科應用較多，如理論經濟、教育學、心理學、工商管理等。隨著計算社會科學時代來臨，幾乎所有的社會科學學科在應用管理科學與工程方法中會不斷走向深入。（3）統計學是基礎性學科，滲透到所有的社會科學應用領域。在計算社會科學誕生之前，統計學就在各社會科學領域廣泛應用，只不過應用的寬度和深度受到一定的限制。隨著互聯網、大數據、人工智能時代的來臨，社會科學進入計算社會科學時代，一方面，統計學的最新理論與方法會逐步應用到傳統的社會科學領域，另一方面，統計學也會促進大數據、人工智能本身的方法和技術的提高，從而間接應用到計算社會科學領域。（4）地理學本來與其他社會科學存在一定的交叉，但相對獨立，隨著計算社會科學時代的來臨，可視化技術、地圖標識成為一種普遍現象，而地理信息系統可以為此提供良好的技術和方法。可以這么說，幾乎所有的社會科學學科都離不開地圖，地理學無疑可以作為所有社會科學的重要支撐，并主要通過地理信息系統的相關方法和技術來體現。

2.技術學科

所謂技術學科，主要是為社會科學研究提供解決問題的相關技術。計算社會科學涉及的技術主要是工學門類下面的計算機科學與技術、信息與通訊工程、軟件工程等，它們肩負著信息的搜集、加工、傳輸、處理功能，并且將研究方法通過軟件來實現，是計算社會科學研究的重要工具。

需要說明的是，作為計算社會科學方法和技術的工學門類、理學門類、管理學門類學科本身就是互相關聯的，隨著現代信息技術的發展，各學科門類之間的傳統界限越來越模糊，即使是方法和技術類學科也是如此，比如大數據的出現，很難將其歸類到統計學、計算機科學與技術、管理科學與工程、信息資源管理等學科中。

五、結論與討論

（一）計算社會科學國外論文數量領先于國內論文數量

從中國CNKI數據庫和WOS數據庫論文發表數量上看，WOS數據庫領先于中國CNKI數據庫，我國計算社會科學尚處于起步階段。綜合兩個數據庫看，發表論文的所屬國家排名前三的依次是美國、英國、中國。整體上，計算社會科學雖然還處于初期發展階段，但其具有旺盛的生命力與廣闊的應用前景。世界眾多著名高校如哈佛、麻省理工、斯坦福、牛津等都建立計算機與人文社會科學結合的研究機構，并且開始提供培養專業學生和博士生的課程體系與實訓基地，開展理論研究與實踐應用。國內北京大學、清華大學、浙江大學、中國人民大學等高校也相繼設立專門機構和組建校際聯盟，促進中國計算社會科學建設、科研創新和社會應用。

（二）計算社會科學國內外研究側重點不同

通過分析中國CNKI數據庫與WOS數據庫中論文所有關鍵詞可以知道，從類型看，中國學者對于計算社會科學研究圍繞著計算社會科學與大數據兩大核心，其中包括以大數據為主的數據驅動、大數據、大眾傳播和以計算社會科學為核心的互聯網模擬、機器學習、圖書館、數字人文、計算教育學、算法治理、社會模擬。最新的研究主要傾向于機器學習、互聯網實驗與算法治理三個方向。而WOS數據庫中英文關鍵詞聚類論文研究方向偏向于社會科學研究，關注社交媒體、大數據等，強調復雜網絡、網絡協作、演化，以及計算社會科學、計算思維、動態模擬、主題模型等研究方法的應用。

（三）計算社會科學是傳統社會科學學科下二級學科的集合

計算社會科學并不是一門獨立的學科，也不宜將其定位為一級學科，但可以籠統用計算社會科學這個詞表示若干傳統社會科學學科下的二級學科的集合。計算社會科學主要是借鑒信息技術、人工智能、大數據等來研究傳統的社會科學，是一種方法與技術的革命。計算社會科學無非是借用新一代的信息技術以及相應的工具和方法，如大數據、社會網絡、自然語言處理等來研究某個社會科學領域的問題，其根基仍然是其對應的社會科學學科，如果將計算社會科學設定為一級學科，這是一種基于研究方法驅動的學科，計算社會科學本身一般也沒有能力進行方法的創新，加上不同社會科學學科方法和技術也相差較大，因此將計算社會科學設為一級學科是不合適的，它只能作為原社會科學一級學科下面的二級學科。

（四）要嚴格區分數字人文與計算社會科學

在計算社會科學發展初期，由于數字人文剛剛誕生，因此兩者的研究邊界各有滲透。由于數字人文高度依賴研究方法與研究技術，而相應的方法和技術往往又獨立為單一學科，所以某個專門的數字人文學科往往是傳統的人文學科與方法學科、技術學科的交叉學科，比如數字文學就是文學與情報學、統計學、計算機科學與技術、管理科學與工程等的交叉學科。計算社會科學發展脈絡稍有不同，由于社會科學研究中定量方法的應用總體上較為豐富，這反而降低了計算社會科學的顯示度。隨著數字人文與計算社會科學的發展，各自脈絡越來越清晰，因此要嚴格區分數字人文與計算社會科學，兩者在方法和技術上有相通之處，但數字人文側重文學、歷史、哲學、藝術，而計算社會科學側重經濟學、法學、教育學、軍事學、管理學。從這個角度，數字人文與計算社會科學的區別，本質上就是新一代信息技術、人工智能、大數據等在藝術人文與社會科學兩大領域的應用。

（五）計算社會科學研究領域有一定限制，研究高度也存在一定不足

計算社會科學大大拓展了傳統社會科學的研究內容和研究邊界，但其本身的研究內容有限，不是所有的傳統社會科學領域的問題都可以用計算社會科學方法來進行研究。從傳統社會科學角度出發，計算社會科學缺乏應有的研究高度。此外，不同社會科學學科下屬的計算社會科學二級學科存在一定的異質性，并且呈現出各自的特色與多樣性，這豐富了計算社會科學的研究。社會科學是從個體、團體、組織、社會、國家、民族和世界等多個層面考察分析人類行為、社會動態以及社會組織的一個大學科門類。計算社會科學是將社會調查與信息處理方法與高級計算媒介、復雜性科學等多門學科綜合起來形成的大跨度交叉學科［29］。計算社會科學研究的問題是有限的，它的研究對象側重于復雜的社會現象和群體現象，其研究工具主要是獲取大數據的計算機和大數據網絡，不是所有的傳統社會科學領域的問題都可以用計算社會科學方法來進行研究。

（六）方法與技術類學科是計算社會科學的重要支撐

從研究方法來說，管理學門類的信息資源管理、理學門類的統計學、地理學等是計算社會科學的重要方法和工具，從技術角度看，工學門類的計算機科學與技術、信息與通訊工程、軟件工程是計算社會科學的重要技術支撐。管理科學與工程、信息資源管理一級學科本來就側重于方法和技術，因此這兩個社會科學一級學科不宜再設計算社會科學二級學科。隨著方法與技術學科的發展，計算社會科學的研究也在不斷深入，但發展有滯后性。從加快構建中國特色哲學社會科學，歸根結底是建構中國自主的知識體系出發，計算社會科學本身也要發展，這方面目前重視程度不夠，需要各高校、科研院所和社會各界共同努力。

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Development and evolution of computational social science and

its disciplinary framework and structure

YU Liping1， RAN Jiarui2， LUO Yuzhou3， MEMETIYIMING ZUNONG3

（1. School of Business， Changzhou University， Changzhou 213159， P. R. China;

2. School of Statistics and Mathematics， Zhejiang Gongshang University， Hangzhou 310018，

P. R. China; 3. Management School， Guangzhou College of Commerce， Guangzhou 511363， P. R. China）

Abstract：

Data-driven provides a great space for the rise and development of computational social science in social science research， enhances the depth and breadth of social science research， and effectively meets the complexity needs of scientific research. It is of great significance for the development of computational social science to explore the development and evolution of computational social science， and the definition of disciplinary framework and disciplinary structure. By collecting and arranging domestic and foreign literatures in the field of computational social science， this paper clarifies the concept of computational social science， and then sorts out the disciplinary evolution trend， research paradigm， research method and research application of computational social science. On the basis of the classification system of departments and disciplines， the discipline definition and discipline structure of computational social science are studied， and its relationship with the methods and technology disciplines is further analyzed. Then the disciplinary framework and disciplinary structure of computational social science are considered from a disciplinary perspective. Research conclusions： First， the number of foreign papers in computational social science is ahead of the number of domestic papers， and the computational social science research in China is still in its infancy. Second， the research focus of computational social science at home and abroad is different. Domestic research focuses on emerging topics such as artificial intelligence， complex systems， and communication theory， pays more attention to the analysis of data quality in the data-driven process， and emphasizes the use of methodologies such as modeling and simulation， social network analysis， and data mining. Foreign computational social science takes data science as the core， focuses on social media， social networks and complex systems， and emphasizes the use of methods such as social network analysis， agent-based modeling， machine learning， and natural language processing. Third， computational social science is a collection of second-level disciplines under traditional social science disciplines. It cannot be set as a first-level discipline. Digital humanities and computational social science must be strictly distinguished. Fourth， there are certain limitations in the field of computational social science research， and there are also certain deficiencies in height. Fifth， method and technology disciplines are important supports for computational social science， but as a discipline of social science methods and technology， it is not appropriate to set up secondary disciplines of computational social science， such as management science and engineering， and information resource management.

Key words：

computational social science; subject framework; disciplinary system; subject structure; big data; social science; data-driven（責任編輯 彭建國）