助教
课程学术顾问
随着大数据与人工智能技术的发展，科学家可以利用数据驱动和自然科学的方法量化人类行为与建模复杂的社会现象， 提升人类社会福祉，也催生了理、工、文交叉的当代社会科学研究新范式——计算社会科学。
本课程设定为面向全校本科生的通选课（建议二、三年级），不限制学生专业背景。 主要教学内容包括介绍社会科学传统与现代交叉科学研究范式、计算社会科学的一般性研究方法 （数据获取、分析、可视化、关联性分析）、典型社会现象（人类行为、交通拥堵、社交网络、疫情传播）、 基本的数据分析方法（时间序列分析、文本分析、复杂网络、时空数据挖掘、智能体模型、典型人工智能模型）， 并带领学生研读《Nature》、《Science》系列期刊发表的经典计算社会科学研究工作，学习研究思路； 最终以小组形式开展计算社会科学课题研究，形成科研成果汇报与研究报告，并鼓励投稿发表。
课程教学目标是让本科年级同学接触计算社会科学这一重要研究领域， 了解如何利用大数据与人工智能技术研究社会现象、解决社会发展进程中的重要问题， 培养学生的跨学科思维与科学研究能力以及开源科学思想，扩宽学生国际视野，关心人类与社会发展。
