CS1126: 计算社会科学导论

课程目标

本课程面向全校大二、大三年级本科生，介绍计算社会科学研究问题与研究方法， 引导学 生从交叉学科、系统科学的视角探究社会发展进程中的重要问题及学习 潜在解决方案。通 过该课程学习，学生能够达到以下目标:

• 了解社会科学研究的典型问题及传统研究方法，了解计算社会科学这一新的交叉 学科研究新范式， 了解利用大数据的视角客观分析社会学现象和问题，以社会发 展进程中的重大问题为引导， 增强对人类和社会发展的关注，提升学习热情。
• 掌握基本的社会学大数据处理与分析方法，掌握 Python 处理数据的基本操作， 包括数据获取、数据清洗、数据关联性分析、数据可视化等， 增强面对复杂社会现象的理性分析能力。
• 了解计算社会科学研究的典型场景，包括人类行为、交通拥堵、社交网络、 疫情传播等，了解场景中设计的主要问题、数据与研究价值， 增强对社会复杂系统的认知，学习如何利用专业知识解决社会问题， 为社会公益贡献力量、推进社会可持续发展。
• 掌握计算社会科学研究的基本建模方法，包括复杂网络分析方法、 人类动力学、 社会力模型、智能体模拟等理论模型与建模方法。 学习从宏观、系统的视角看待 复杂的社会系统，提升面对复杂问题 的全局思考能力。
• 掌握基本的社会数据挖掘与人工智能分析方法，包括时间序列分析、 文本分析、 时空数据挖掘、以及典型人工智能模型等， 提高社会学大数据分析挖掘能力。
• 学习在《Nature》、《Science》系列期刊发表的经典计算社会科学研究工作， 学习 国际知名团队的研究思路，以小组形式开展计算社会科学课题研究， 最终形成科 研成果汇报与研究报告，学会利用自身知识解决现实问题、 形成抽象思维与建模 能力。
• 掌握基本的开源工具使用方法，了解科研数据及代码开源、 算法模型可复现性等 开源文化对科学进步的推动作用。