科研

“首届智能社会治理论坛暨中国人民大学第五届民生论坛”于2019年11月19日隆重开幕，11位重量级专家学者与业界人士围绕智能社会治理面临的新形势、新挑战、新理念作了精彩纷呈、内容丰富的发言。

本文呈现由中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长、智能社会治理中心执行主任文继荣教授带来的精彩演讲：“数据与智能驱动的社会科学研究”。以下内容根据文继荣教授现场演讲实录整理。

非常高兴能做第一个演讲者。今天的论坛主题是智能社会治理，它有两种断句方法，一个是智能的社会治理，另一个是智能社会的治理。前者更多是从技术层面上谈如何能够提升社会治理的水平，后者是指在未来的智能社会中，对于众多智能社会问题的研究。我今天主要讲前者，即如何把人工智能技术应用到社会科学研究与智能社会治理当中。

现状：数据、算法、计算能力与场景驱动飞速发展

所有的研究都是为了达到这样的目标：从多变的样本中寻找出背后稳定的客观规律。尤其是自然科学，一直在寻找这样的规律、模型、方程。这种方法本质上是一种科学主义传统或者理性主义传统，一旦掌握了规律，就可以用模型来解释各种各样的现象。

在人类发展历史上，尤其在科学发展进程中，我们一直在各个领域探寻简单的模型，模型越简单，就越具有普适性，也是好的模型的体现。这种方法在自然科学领域取得了很大成功，但如果在经济学、社会学等社会科学领域运用并进行研究，会非常困难。原因是社会科学研究的问题比自然科学研究的问题更加复杂。比如人脸识别时，只需要输入一个图像看看是不是即可，但是到了社会科学里，变量与变量间的关系非常复杂，且变量很多，这对于模型的描述和建构提出了很大的挑战。

探索数据与智能驱动的社会科学研究新范式

技术发展带来了数据世界，数据世界里的人物、关系、矛盾、情感、冲突等，都可以映射到数字世界中，借助数据和智能驱动，之前难以研究的问题可以实现用新思路、新方法和新工具来进行分析和建模。

近期，在研究中国产业转移问题时，我们将几十万条新闻相关的数据抽取出来，之后描绘出产业转移地图并进行分析。通过研究发现，北京的产业转移大多去往周边，上海的产业转移通常去往中东部。通过这样的研究方式，可以将产业转移形象化、可视化，并且能够揭示出其中隐含的规律。

法律与大数据和人工智能相结合研究的实例非常多。借助数据，可以对几千万份法律文本判决书进行有效地系统分析。下图是针对“扫黑除恶”问题所做的国内地域分布研究，图上颜色越深，表示该地域黑社会群体越多。诸如此类的研究从数据中呈现出来，技术工作者协同法律专家一同进行深度解读。此外，运用人工智能技术还可做定罪量刑，在定罪系统中输入案由，可以实现自动定罪。目前人工智能定罪系统与真正的犯罪结果吻合度可达90%。

当前大数据、人工智能等新兴技术与社会科学相结合的研究，也需要注意一些问题。很多领域缺乏直接的数据，或经常面临非结构化的文本数据，需要通过技术做转换。此外，抽取哪类数据、分析何种主题，计算机专家需要协同相关领域内的专家合作，来共同设计架构、解读结果。

总之，很多社会科学研究会受益于大数据、人工智能等新兴技术，值得将数据与智能驱动的社会科学研究作为一种新的研究范式进行推广。