计算社会科学发展演变及学科框架与学科结构

数据驱动为计算社会科学在社会科学研究的兴起与发展提供了极大施展空间，提升了社会科学研究的深度与广度，有效契合科学研究的复杂性需求。探究计算社会科学发展演变、学科框架与学科结构的界定对于计算社会科学的发展具有重要意义。本文通过收集、整理计算社会科学领域国内外文献，厘清计算社会科学的概念，进而梳理计算社会科学的学科演进趋势、研究范式、研究方法及研究应用；并从数字人文的学科结构入手，分析教育部学科门类分类体系，在此基础上对计算社会科学的学科界定、学科结构进行研究，进一步分析其与方法、技术类学科的关系，进而从学科角度思考计算社会科学的学科框架与学科结构。研究结论：第一，计算社会科学国外论文数量领先于国内论文数量，我国计算社会科学研究尚处于起步阶段。第二，计算社会科学国内外研究侧重点不同。国内计算社会科学研究聚焦于人工智能、复杂系统、传播理论等新兴主题，更加重视数据驱动过程中数据质量的分析，强调通过建模仿真、社会网络分析、数据挖掘等方法论的使用。而国外计算社会科学以数据科学为核心，聚焦于社交媒体、社会网络与复杂系统，强调通过社会网络分析、基于Agent建模、机器学习、自然语言处理等方法使用。第三...     

大数据时代的计算社会科学与学术话语体系重构

社会科学的发展经历了从分析到综合再到复杂性科学三个阶段,与之相伴,科学方法论从还原论到整体论再到复杂适应论持续演进。复杂适应系统理论把被经典科学理性所简化、排除的多样性、无序性、个体性因素重新带回科学的视野,深刻了社会科学家对研究对象的本质的认识,指明了社会科学方法体系创新和突破的方向。但由于缺乏能够满足复杂适应系统研究要求的数据条件和技术手段,使其实际取得的成果远未达到人们的期待。大数据时代带来的空前丰富的数据资源与先进的数据处理技术,为社会科学实证研究开辟出新的路径,计算社会科学已经形成大数据的获取与分析、多主体社会模拟、互联网社会科学实验三大方法体系,为社会调查、统计分析、社会实验等研究方法增添了全新的内容。复杂适应系统研究的技术实现正在成为可能,社会科学正处在一次突破性进展的前夜。在新一轮的信息技术革命浪潮中,中国已经跻身于世界先进行列,这为中国社会科学实现“弯道超车”准备了极为有利的条件。中国社会科学界应当敏锐地觉察和把握这一重大机遇,积极推动计算社会科学的发展,使之在实现国际学术话语体系重构上发挥重要作用。     

中国大数据产业高水平发展的多元路径选择——基于TOE框架的组态分析

大数据产业发展是推动经济增长、调整国家经济结构和市场商业模式的新动力,探究大数据产业高水平发展的影响因素及多元路径有助于推动大数据产业规模化高质量发展.在大数据时代背景下,立足中国大数据产业发展现状,以TOE框架为理论分析模型,采用模糊集定性比较分析方法(fsQ-CA)从组态视角分析中国31个省(市、自治区)大数据产业发展的多重影响因素与驱动机制.研究结果表明:大数据产业高水平发展是多种因素共同作用的结果,其中大数据发展水平和财政资源供给是核心影响条件;同时,研究基于模糊集的结果概念化出四种大数据产业高水平发展的提升路径,即财政资源支持下的大数据发展水平驱动型、财政资源支持下依托组织规模与技术设施驱动型、财政资源支持下依托经济发展、技术创新和组织规模驱动型以及技术-组织-环境联合驱动型.     

大数据时代的信息消费内涵分析

在概括当前一些研究机构和学者对大数据的概念和特点的研究的基础上,总结了信息消费的概念及其特点,结合实例着重分析了大数据驱动下的信息消费的内涵,包括信息消费的重新界定以及信息消费的特点变化,并且对信息消费的发展趋势给出一定的判断,以期给相关机构和学者在今后对信息消费的研究中提供一定的帮助。     

大数据驱动的公共安全风险治理——基于“结构—过程—价值”的分析框架

大数据驱动被视为应对公共安全风险治理失灵,推进国家治理现代化的重要路径。在分析当前大数据驱动的公共安全风险治理存在结构模糊、过程脱节和价值失衡三种现实困境的基础上,提出了大数据驱动公共安全风险治理的"结构—过程—价值"三维分析框架。从结构维度看,大数据驱动公共安全风险治理是以大数据共建共享和风险联防联控为核心建立"政府主导—社会协同—企业参与"的网络型治理体系;从过程维度看,大数据驱动公共安全风险治理是以双重生命周期为理论逻辑的"情景—数据—决策—行动"一体化过程;从价值维度看,大数据驱动公共安全风险治理是由"情景价值-治理价值-发展价值"构成的多层价值涌现的活动。最后,从技术治理视角提出了几点反思,以促进学界和实务界共同思考与行动。     

数据赋能制造业企业创新驱动发展研究新进展

在大力推进大数据应用和制造业创新驱动发展的背景下,如何实现数据赋能制造业企业创新驱动发展是一个重大的现实问题。通过系统梳理大数据与制造业创新驱动发展的相关研究,发现既有文献大多聚焦于大数据的内涵与特征、制造业创新驱动发展的现状与问题、制造业大数据的机遇与挑战等层面,对大数据影响制造业创新驱动发展的动力机制、传导路径等方面的研究较少,且大多停留在理论层面,缺乏经验证据的支持。未来研究应重点关注大数据对制造业创新驱动发展的作用机理与影响效应。此举旨在为建设大数据与制造业深度融合的制度体系提供坚实的理论依据。     

大数据应用于思想政治教育的局限与突破

大数据与思想政治教育融合发展,是新形势下思想政治教育创新发展的主要趋势和重要推力.当前,推进大数据与思想政治教育融合发展,既要保持"技术敏感"又要避免"技术迷信",既要把握"理论可行"又要注重"实际可行",一方面要立足大数据技术特征,客观认识、冷静看待大数据本身在数据产生、数据处理和数据结论运用等方面的局限性;另一方面要在冷静思考的基础上寻求突破,不断注重数据的鉴别和筛选,提高大数据来源的可靠性;逐步精细数据的加工和挖掘,提高大数据处理的可行性;持续优化数据的解读和分析,提高大数据结论的可用性,以此最大限度地发挥大数据在思想政治教育中的应用价值和实际效用,促进和保障思想政治教育持续健康发展.     

DCI社会科学数据分析研究

在大数据背景下,社会科学数据越来越受到人们的重视,成为促进社会科学研究发展的重要资源。本文从Data Citation Index(DCI)中采集社会科学数据,然后从国家/地区、机构、文献类型、学科类别4个方面统计并计算了DCI社会科学数据的记录数、被引记录数、被引次数、H指数4个评估指标,分析社会科学数据的开放共享程度和学术影响力。最后,基于社会科学数据分析结果提出了我国社会科学数据的管理与应用对策。     

国内大数据知识服务研究热点与进展

大数据知识服务是大数据生态系统最重要和最核心的服务体系之一,系统梳理国内大数据知识服务的研究现状,提出未来研究中值得关注的问题,对推动国内大数据知识服务的进一步研究与实践具有重要的意义。本文以CNKI和维普期刊资源整合服务平台为来源数据库,检索并整理国内2013年1月至2016年8月间发表的与大数据知识服务有关的全部文献,采用内容分析法对研究主题进行分析、归纳和总结;重点从大数据带来的机遇与挑战、大数据知识服务内涵、大数据知识服务模型、大数据知识服务关键技术、大数据知识服务平台构建和开展大数据知识服务的相关策略等6方面进行深入分析和评述。研究结果表明,国内大数据知识服务研究具有初步形成核心作者和核心团队、研究成果增长迅速、重视程度不够和研究主体多样性等特点,未来应加强大数据知识服务概念、大数据知识服务职业教育、大数据知识服务的实践应用和工作开展的信息伦理问题等方面的研究。     

大数据时代高校信息管理与决策机制研究

高等教育机构正处于数据爆炸但知识贫乏的大数据时代,多年积累的海量教育教学数据为高校的管理与决策带来了挑战。分析了高校海量数据现状及其存在的问题,对如何有效利用数据以提升管理与决策支持机制进行了探索,提出高校要进一步推进海量数据信息集成建设,通过信息技术对教育发展进行变革,从信息技术上采用商业智能等大数据处理技术、从行政管理上落实全面的数据管理机制,构建完善的高校教育教学数据质量保障体系,从根本上解决和满足大数据时代高校对信息的需求,从而提升管理效益。     

确立高新科技时代大科学思维方式的设想

大科学思维方式是作者探索性地提出来的新概念,明晰其定义、特点和功能,有助于人们的认可.确立大科学思维方式,可促进自然科学、工程技术和社会科学三大科学部类的联结,促进知识与经济发展的关联,从而促进思维方式的变革.     

从制度到思维：大数据对电子证据收集的影响与应对

大数据正在改变我们的生活与思维方式。大数据的基本方法是数据挖掘,而其核心价值在于预测。在大数据时代催生了新的电子证据的采集方法,大数据挖掘技术也给电子证据的发现提供了新思路。在大数据时代最需要做的不仅是努力使电子证据收集模式借助于大数据处理技术发挥更大作用,更应当关注大数据核心价值对电子证据的冲击,应适时地完善电子证据收集的权利与义务,建构当事人公平地接近证据的制度。     

大数据时代的艺术研究

大数据不只是IT界的开发重点和政府的战略规划,而且已经日益鲜明地显示出相对于艺术研究的价值。例如,在社会层面,可以运用相关搜索技术从大数据中把握艺术家的交往与联系;在产品层面,可以借助各种数据工具分析艺术发展趋势,揭示单凭人所无法把握的各种模式并实现可视化;在运营层面,可以对每个艺术复本、每个艺术用户进行精密追踪研究,提高预测精度。大数据时代的到来不仅使数据密集科学成为主导范式,而且催生了文化组学等新学科,促进了艺术研究由样本到全本、由微观到宏观、由因果性向相关性的转变。     

当大数据遭遇人性：兼论技术的断层与无奈

在数据科学滥觞之初，“模型推动运营”还是“数据推动运营”就是学术界争论的焦点。时至今日，在“算法统治世界”的话语喧嚣中，我们依然需要清醒。当大数据遭遇人性，我们该如何应对技术的断层与无奈。在越来越多的人文社会科学都宣称进行大数据研究转向的语境下，我们更需要逆流而思，冷静分析大数据方法热下的人文社会科学研究方法的大作为。     

构建大数据视阈下的哲学社会科学人才评价机制

哲学社会科学人才评价机制是促进哲学社会科学创新发展的基础性工作。当前，我国哲学社会科学人才评价机制存在着较多的现实困境。信息技术的高速发展为哲学社科人才评价产生了较大的影响，尤其是大数据有助于提升人才评价的科学化和规范化、准确性和预测性、透明性和公平性。构建大数据背景下的哲学社会科学人才评价机制，需要以大数据环境对社会科学人才评价的应用价值为立足点，以多元化的评价主体、客观化的评价标准、公正化的评价程序为基本内容，重点解决好“谁来评”“评什么”“怎么评”的问题。同时，通过完善人才评价法律法规、建立人才资源数据开放共享和一体化平台等措施，努力推动人才评价的法治化、科学化、规范化发展。     

文科之“新”与文科之“道”——关于新文科建设的思考

人文社会科学发轫于近代民族国家的兴起之中,对于现代性的阐释与批判始终构成其经典传统,但同时,现代性无孔不入的渗透也使人文社会科学的发展面临着异化的危险.作为对现代社会科学之现代性的克服与超越,新文科是后工业时代基于知识高度综合化、信息化、数字化的一种文科知识生产与再生产的新形态,以交叉前沿、战略需求、现代技术、区域优势为建设动力,以专业及课程体系的构建、跨学科师资队伍的构建、教研评价标准的确立以及运行模式的形成为四大核心要素.在具体的建设实践中,探索国内外跨学科联合学位培养、建立以多学科集群为基础的现代书院制度、推动"新文科实验室"建设以及践行"传统文科+"可成为高校探索新文科建设的四种模式.     

信息科学发展前景展望

计算科学这一术语所能涵盖的内容不能完全包容信息科学和计算机基础设施这样一些领域,有必要确立一个与信息科学领域的发展相适应的新的复杂综合研究的领域.这个新的复杂综合研究领域应当建立在已经形成的技术、社会、生物和物理信息科学的综合发展的水平上,并为其他一些领域中的较低层次的一般性问题的研究提供理论基础.信息技术应该成为自然科学的一部分,未来的信息技术应当侧重于对人的问题的研究,并能够有助于提高人的素质.在未来十年内将会形成一个新的科学世界图景,其中一个重要的领域将会属于信息和信息过程.我们认为,正是在包括生物信息学、纳米信息学、量子信息学等一系列新兴的信息科学和技术领域中所实现的变革,而不是信息和通信技术的大众化推广,使人类社会文明过渡到了一个新水平——以知识为基础的信息社会.     

社会科学领域国际专利信息研究的知识图谱分析

专利信息作为科技创新动力源泉和科技竞争利器，受到国内外学者的高度关注，这方面的研究文献与日俱增，但很少有文献对专利信息的研究基础、热点和趋势进行综合研判。基于WoS核心合集数据库社科领域专利信息研究文献的知识图谱分析表明，国际专利信息研究文献总体呈较快增长态势，韩国、中国台湾地区和中国大陆的机构及学者是重要研究力量，B.H. Hall团队为知识基础突出贡献者；新兴技术预测、技术机会发现和技术趋势识别是知识基础,也将是未来的研究重点，主要研究趋势是从关注研发向技术机会发现与预见转变。基于此，应将本土力量培育与国际合作相结合，深入应用知识图谱工具，加快智库建设，建立全链条创新激励机制，全面提高企业知识产权尤其是专利保护水平。     

注册会计师审计模式变更——基于大数据背景的研究综述

随着信息技术的飞速发展,移动通讯、电子商务、互联网技术亦将人类社会带进大数据时代。大数据蕴含着巨大的社会、经济价值,它促使人们思维模式的转变,改变人们理解和研究社会经济现象的思路与技术,它创造了基于数据管理、数据分析以及应用的新范式,成为了现阶段产业升级与新产业诞生的重要推动力量。数据资源作为国家基础性战略资源,正重新定义着国家战略决策与社会管理、企业管理决策、个人决策等的过程和方式。大数据在既有框架中嵌入数据分析、数据挖掘与人工智能等技术手段,丰富了现有研究框架,并通过打开经济过程的"黑箱"进而推进研究。大数据亦不可避免地对注册会计师审计行业产生重大影响与变革,大数据驱动审计环境、审计客体等发生深刻的变化,大数据技术与审计理论和实务的有机融合已是审计行业发展所需,其或将成为现代审计的一个转折点。作者从三个维度对这一课题的理论与实务研究进行了系统梳理,首先,从注册会计师审计行业发展层面,既有研究表明在大数据环境下,审计的基本理论与目标或许并未发生改变,但审计中利用大数据已成为必然,大数据技术将被有机融入于审计实务中,其势必驱使注册会计师审计模式、审计主体等发生变革或提出顺应时代特征的新要求,大数据驱动的审计必将影响审计行业未来的发展路径与方向。其次,从注册会计师审计模式层面,既有研究表明注册会计师审计思维将由"验证型审计"转变为"发掘型审计",数据式审计的取证模式、以数据分析为核心的审计方法、审计流程的解构与重构、多种作业模式的协同等已成为注册会计师审计模式变革的新方向。最后,从审计主体层面,既有研究表明在大数据环境下,审计环境变得更为复杂,大量数据的运用极大地改变了审计师的思维模式与作业模式,对会计师事务所数据风险的管控、岗位结构、从业人员素养等方面产生深远的影响。通过梳理国内外既有研究的基本脉络,从宏观和微观层面提出未来研究展望,以期为数据时代审计工作的开展提供新的思路和方法,以推动审计行业的发展。同时,文章的研究亦有助于审计部门解决审计实务中存在的难题,以适应数据时代的到来,并在一定程度上对完善国家治理中审计功能的发挥起到重要作用。