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随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，人类社会经济活动从传统的物理空间与社会空间延伸到了信息空间，实现了三元空间的深度融合，社会群体、智能算法和云边端环境的相互交织，呈现出前所未有的耦合性、级联性和复杂性等社会新形态和新特征。2009年2月《科学》（ Science ）杂志发表题为“Computational Social Science”的主旨文章，指出计算社会学兴起的基础是以前所未有的广度、深度和规模收集与分析数据的能力，标志着计算科学和社会科学的交叉融合成为国际瞩目的前沿研究和应用热点。自此，以智能决策为核心内涵的计算社会学得到了广泛关注和蓬勃发展，并深度赋能公共卫生、政治经济、公共安全等诸多领域。然而，现实中，计算社会学的研究往往以领域案例研究为切入点，让初学者对领域的核心知识体系缺乏全面认识，难以形成全面的知识体系；另外，计算社会学重点强调多学科交叉，以数据科学思维深度赋能社会科学研究。如何培养与计算社会学相适配的交叉思维能力是深化计算社会学研究的核心力量来源。
西北工业大学郭斌教授等编著的《计算社会学》为全面知识体系的塑造和交叉思维的培养提供了一个有效途径。作为普适计算和社会计算领域的专家，作者结合近十年来的研究基础，以数据智能分析为基础着眼点，全面构建计算社会学的知识体系，重点从计算的角度系统性地梳理了计算社会学领域的最新研究成果。在内容上，该书分为基础支撑理论与算法、社会网络分析、网络动力学和社交媒体挖掘与社群智能四大篇章。不仅涵盖复杂系统、博弈论等经典理论，而且以人工智能理论为基础，阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本理解、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。同时，在兼顾广度和深度的前提下，该书从“计算+领域”交叉视角梳理了计算社会学近年来的研究成果，通过全面对比分析加强对技术的认识。
当前，社会发展正在经历“数字化、网络化和智能化”的大变革。面对社会新形态下的复杂系统，决策范式正在从以“小数据+定性”为主向“大数据+人机混合智能+定性与定量相结合”方向发展，旨在提供高效的、全面的、可信的决策信息。该书用大量翔实的案例对上述观点进行阐述。例如，在Facebook MyPersonality工程中，为了实现对个体人格特征的多维度细粒度画像，分析了大量用户的发帖内容、头像信息和网络交互关系等多模态数据，借助多模态融合模型实现了年龄、性别和人格特征的精准预测，从而为智能推荐提供全面且精准的受众群体理解。这一案例充分体现了决策范式的转变对社会的颠覆性作用。同时，如何应用计算社会学的理论和方法解决中国的发展问题也是我国科研工作者义不容辞的责任。该书也对中国学者的贡献进行了详细介绍。特别难能可贵的是，作者尝试以中国视角分析社会问题，挖掘中国的社会学思维，融合地域和文化要素，分析社会事件的内在推动力，以中国案例为典型，彰显中国智慧。
综上，该书知识结构丰富，案例翔实且分析深刻，是第一部以计算思维为主线重构计算社会学知识体系的教材。其最大的特色在于深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念，将抽象的算法和技术融入案例中，用言简意赅的文字进行深入浅出的讲解。
我国计算社会学发展正处于关键阶段，而且面临众多严峻挑战，具体表现为以下三个方面：其一，基础理论亟待加强。虽然取得了很多进步和成就，但整体发展水平与全球顶级学术机构仍存在差距，尤其是在基础理论和颠覆性技术方面。其二，解决中国问题的能力需要提升。在中国式现代化发展进程中，我国面临各种急需解决的复杂系统性问题。如何以独特的中国视角，建构中国自主的知识体系，围绕“四个面向”，开展重大的、系统性的集成创新是核心难题。其三，计算社会学的人才培养体系不够完善。作为一个交叉型学科，如何构建完备的知识传授体系，实现后备人才的持续性、阶梯式培养是一个亟待解决的任务。
道阻且长，行则将至！期待专家学者们携手共进，共同推动计算社会学的跨越式创新发展。
中国科学院自动化研究所
曾大军