1、“.....因此恰恰可以为预测提供更全面的基础信息。加之机器学习强调偏差与方差的权衡，也使得模型预测的稳健性得到显著提升。实证社会科学面临的不确定性实证分支，而研究方法则从计算科学和数据科学迁移而来。在学科内部，计算社会学是门提供范式的学科，它能够在方法论和研究方法上开辟新的方向，有助于拆除社会学中定性和定量研究之间的藩篱从经济社会学组织社会学政治社会学等分支学科汲取理论养分，使学科内部彼此融通通过多理论整合多方法融合和多类型数据匹配，将传统社计算社会学基础问题及未来挑战论文原稿个棘手的问题。数据密集型科学范式的到来，为实证社会科学提供了许多变革的机遇。由此，笔者认为有必要将该问题臵于计算社会科学的发展脉络中。计算社会学基础问题及未来挑战论文原稿。由于大数据不再局限于观察......”。

2、“.....因此恰恰可以为预测提供更全面的设计是实证社会科学区别于思辩哲学的关键环节，当然也是不确定性的主要生成器。方面表现为模型设定起点的不确定性。理论导向的实证研究尤为强调理论对模型建立的指导，通常采取的策略是以所对话的理论为起点。要探究理论之核心变量对因变量的影响模式，必须排除若干竞争性解释，这在模型上主要通过引入控制变量来实现。另方和学习能力，最终引起特定的功能涌现。正是由于社会系统的复杂性，并不存在像万有引力那样的普遍规律，加之系统成员具有自主选择和创造的能力，使得实证研究发现在般化上总是不甚理想。其次，实证社会科学已经发展出完备的理论和方法工具箱，但是研究者在方法论的认同和运用上的偏好都会带来实证发现的不确定性......”。

3、“.....它有别于纯理论思辨式的传统社会科学。社会学在实证社会科学的发展早期发挥了举足轻重的作用。孔德提出的社会物理学力图用科学的方法研究人类社会的构想，在实证社会科学的发展历史中遇到了许多困难。如果将社会科属于面向对象建模，为研究者提供了创建分析和试验由在环境中互动的行动者构成的模型。计算社会学是计算社会科学与社会学的学科交叉，是门新兴学科。社会学作为门独立的学科经历了近年的发展，已经形成完善的学科体系，但是其倡导的实证主义在宏观解释与微观解释数据驱动与理论驱动相关分析与因果推断信度与效度等方面长期存化过程中获得新的机制解释。复杂性是生成解释背后的认识论基础，它将现代物理和生物学结合，认为社会永远处于时间的边缘......”。

4、“.....社会仿真是生成解释的主要方法，它始于世纪年代，在研究社会的复杂性上远远超越了其他多数研究方法。该方法通过建立个模拟社会系统或过程的计算机模型的实证主义在宏观解释与微观解释数据驱动与理论驱动相关分析与因果推断信度与效度等方面长期存在内在张力。计算社会科学是对社会科学实证主义传统的推进，借助于计算机和信息通信技术的迭代更新，其研究方法和研究设计都有别于传统范式，研究议题越来越突破传统的学科界限。面对作为典型的复杂性系统的社会，计算社会果框架等都导致模型输出结果的不确定性。任何模型对资料定性或定量构成都有相应的前提假定，如总体分布代表性包括类型信度效度等，研究者不得不通过改造资料以减少实际研究中遇到的前提假设违背困境。总之，研究结果的不确定性是实证社会科学的基本特征之......”。

5、“.....数据密集型计算社会学基础问题及未来挑战论文原稿内在张力。计算社会科学是对社会科学实证主义传统的推进，借助于计算机和信息通信技术的迭代更新，其研究方法和研究设计都有别于传统范式，研究议题越来越突破传统的学科界限。面对作为典型的复杂性系统的社会，计算社会学具有的学科交叉基础理论和应用对策并行等特质，使其在回应实证主义面临的诸多困境时具有明显优成员的描述等不足，自下而上地构建个逼近真实的人工社会，以揭示事件发生的条件概率限度以及多种可能选择的策略。总体而言，社会仿真经历了从宏观仿真到微观仿真，再到基于主体仿真的发展历程，主要分为面向变量模型面向对象模型和混合社会模型等类型。其中，基于行动者的模型，解行动者的意图信念场景和机遇......”。

6、“.....在田野调查中，不同的研究者即使从访谈对象那里获得完全相同的信息，在裁剪的过程中仍然无法避免出现理解偏差在定量研究中，虽然开放性透明性和标准化程度相对更高，但这并不意味着研究者偏好对实证研究的干预更少。最后，研究设计是实证社会科学区别于思辩哲学的即建立个能够表征现实世界的人工社会，开展各种社会科学分析。仿真模型能够容纳具有适应性的主体，实现主体之间的交互，展现了从微观个体行为到宏观系统状况的涌现。它能够将行动主体的异质性自我适应性有限理性交互性等重要因素重新纳入研究框架之中，克服多数模型的线性外推思维无法反映宏观微观线性内在联系缺乏对活系统具有的学科交叉基础理论和应用对策并行等特质，使其在回应实证主义面临的诸多困境时具有明显优势......”。

7、“.....并从模型的运行过程和结果中获得对研究对象的理解。该传统主要通过对主体的行动及其相互作用规则的设定，从科学范式的到来，为实证社会科学提供了许多变革的机遇。由此，笔者认为有必要将该问题臵于计算社会科学的发展脉络中。计算社会学基础问题及未来挑战论文原稿。计算社会学是计算社会科学与社会学的学科交叉，是门新兴学科。社会学作为门独立的学科经历了近年的发展，已经形成完善的学科体系，但是其倡导关键环节，当然也是不确定性的主要生成器。方面表现为模型设定起点的不确定性。理论导向的实证研究尤为强调理论对模型建立的指导，通常采取的策略是以所对话的理论为起点。要探究理论之核心变量对因变量的影响模式，必须排除若干竞争性解释，这在模型上主要通过引入控制变量来实现。另方面......”。

8、“.....正是由于社会系统的复杂性，并不存在像万有引力那样的普遍规律，加之系统成员具有自主选择和创造的能力，使得实证研究发现在般化上总是不甚理想。其次，实证社会科学已经发展出完备的理论和方法工具箱，但是研究者在方法论的认同和运用上的偏好都会带来实证发现的不确定性。社会科学家有种自然而然的研究倾向，即尝试通过社会科学是指利用实际调查或访谈资料来验证理论假设或者构建理论的研究范式，它有别于纯理论思辨式的传统社会科学。社会学在实证社会科学的发展早期发挥了举足轻重的作用。孔德提出的社会物理学力图用科学的方法研究人类社会的构想，在实证社会科学的发展历史中遇到了许多困难。如果将社会科学研究看成是研究主体研究客体和学在数据生产上的优势得以延展。在学科之间......”。

9、“.....不局限于总体性思维，在技术的层面具有天然的开放性和包容性，有助于达成共识其同时重视理论创新和现实关怀，既可以与管理学新闻传播等应用性强的学科交叉，也能与哲学历史学等基础性学科交叉。在研究目标上，大数据分析将预础信息。加之机器学习强调偏差与方差的权衡，也使得模型预测的稳健性得到显著提升。在研究目标上，大数据分析将预测臵于核心位臵，有别于实证社会科学强调因果解释的传统。计算社会学基础问题及未来挑战论文原稿。学科界限与社会学其他分支相比，计算社会学的理论更多来自相邻，模型假定数据构成操作化测量事后因果框架等都导致模型输出结果的不确定性。任何模型对资料定性或定量构成都有相应的前提假定，如总体分布代表性包括类型信度效度等......”。