以数据科学方法研究社会现象
以计算社会科学推动人类社会理解
项目概览：
本项目由全球社会科学排名前三的顶尖高校发起，致力于通过计算社会科学（computational social science）方法深入解析与预测人类社会行为。项目融合机器学习、大数据分析与社会科学理论，旨在揭示社会动态的复杂机制，并构建可用于政策制定、市场分析与社区管理的预测模型与应用工具。
研究方法：
- 多源数据集成与分析： 汇聚来自社交媒体、公共记录及其他相关平台的大规模数据集，进行结构化建模与分析。
- 行为模式识别与趋势挖掘： 应用高级统计方法与机器学习算法，识别社会行为中的结构性模式与时间演化趋势。
- 社会影响力机制建模： 探索信息与行为在个体与群体间传播的机制，分析其在社会结构中的连锁效应与外部性。
- 社会预测建模： 构建稳健的预测模型，用于高精度预测社会事件的演化路径及群体行为变化。
项目意义：
项目有望重塑我们对社会系统的理解方式，并推动其在城市规划、公共健康、危机响应等领域的应用落地。所构建的预测模型将为政策制定者提供基于数据的决策支撑，也将为企业与社区组织提供市场趋势预测与用户互动优化的工具，从而实现资源配置效率与社会影响力的双重提升。
同时，项目高度重视学生在前沿科研中的参与与培养，通过系统训练帮助他们掌握跨学科研究所需的技术与理论能力，服务于学术与产业双重路径发展。项目亦致力于产出高质量科研成果、推动伦理规范制定，打造兼具理论深度与社会价值的全球计算社会科学研究典范。