01  课程信息

时间：2026年7月27日-2026年8月2日

地点：中山大学广州校区南校园（广州市海珠区新港西路135号）

本届讲习班为线下授课，不收取任何课程费用，所有学员交通食宿需自理。我们热诚欢迎国内各高等院校和科研院所的青年老师、博士、硕士研究生报名参加。

主办单位：中山大学社会科学学部、中山大学社会学与人类学学院、中山大学国家治理研究院

02  课程内容

2009年Lazer等人发表《计算社会科学》，标志着一个新兴交叉学科的诞生。此后十余年，该领域下的两大研究范式并立生长。演绎计算基于ABM的复杂系统模拟，在微观互动中窥见宏观涌现；归纳计算基于大数据的机器学习，从数字痕迹中提炼社会理论。

2022年，以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能打破原有格局，AI 驱动的社会科学研究，正迅速成为计算社会科学的第三大范式。今年，Agent 成为新的节点，讲习班围绕这一变化，设置了八大专题：

AI Agent｜从“调用模型”到“构建智能体”

围绕大模型到智能体的能力演进，系统讲解Agent的技术原理与运行逻辑。结合知识库、文献综述与科研工作流案例，理解Agent使用中的可控性、复现性与边界。

AI 驱动的社会科学研究｜方法论总论

聚焦智能时代社会科学研究的方法论变化，从社会文化技术视角审视生成式 AI 对研究对象、研究方法与研究伦理的挑战，讨论人工智能如何进入社会学的问题意识与知识生产过程。

文本分析｜从哲学基础到AI辅助

从文本的本体论与认识论属性出发，明确文本分析在社会科学中的适用范围与边界。覆盖文本预处理、主题模型等核心方法，并展示AI辅助分析为文本研究带来的新应用场景。

机器学习｜预测、解释与因果识别

探讨人工智能时代机器学习在社会科学研究中的定位，厘清传统机器学习、大语言模型与因果推断之间的关系，理解预测、解释与因果识别三类研究问题的区别，建立AI辅助科研建模的整体框架，展示AI辅助下的模型训练与结果可视化。

多模态数据｜超越文本的社会信号

讲解图像、视频等非结构化数据的处理思路与特征提取方法，介绍跨模态学习模型原理，展示多模态数据在社会行为识别与具身交互研究中的应用。

社会网络分析｜结构与建模

系统介绍社会网络分析的理论基础与核心概念，涵盖网络类型、结构特征、中心性、社群、扩散机制与网络建模，结合顶刊研究与实践案例展示应用路径。

社会模拟｜从ABM到GABM

介绍ABM基本思想与在社会科学中的应用，讲解个体规则、互动机制、宏观涌现、数据注入与模拟实验设计。进一步引入大模型驱动的社会模拟(GABM)，讨论智能体技术为社会过程研究带来的新可能。

云计算｜大数据时代的算力底座

围绕数据生产方式与研究设计的转变，介绍大数据处理的云端解决方案。展示云平台在数据存储、计算协作、模型运行与研究复现中的支撑作用，结合主流云平台数据分析实践讨论技术前景。

03  课程安排

详细课程安排请见附件或现场发放的课程手册。

04  报名方式

报名方式：请点击下方报名链接或扫描二维码填写报名表：

https://v.wjx.cn/vm/YQWv1gk.aspx#

报名截止时间：2026年7月15日

录取通知时间：2026年7月18日，录取结果将通过邮件通知。

请拟录取学员于7月21日20:00前填写确认回执。最终参会资格以提交确认回执为准。逾期未填写者，视为自动放弃，名额将依次递补，不再另行保留。