这篇利用大数据写成的社会科学论文发表在物理刊物上

电子科技大学大数据研究中心高见博士、基础与前沿研究院张翼成教授和大数据研究中心周涛教授在《物理报道》（Physics Reports）发表题为“计算社会经济学”（Computational Socioeconomics）的长篇综述论文。高见博士为论文第一作者，张翼成教授和周涛教授为论文共同通讯作者，电子科技大学为第一单位。

精确感知社会经济发展中若干重要方面的状态，并对其发展趋势做出准确判断，具有重要的决策支撑价值和社会经济效益。然而，传统的社会经济研究存在很多局限性，例如：通过问卷和普查方式，难以获得全体尺度的、实时的、过程性的数据；利用传统经济计量分析工具，无法处理相互作用涌现的复杂性，对未来的预测能力不足等。

近年来，大数据和人工智能技术的发展，为社会经济研究带来了前所未有的机遇和改变。一方面，卫星遥感、手机通讯、社交媒体等大规模社会经济数据可用性提高，有低获取成本、实时更新和高时空分辨率等优势。另一方面，机器学习、网络分析、文本挖掘等社会经济分析工具和计算方法进步，有效提升了感知和预测社会经济的能力。

新数据和新方法的逐渐应用，提高了社会经济研究的定量化程度，催生了一个全新的交叉学科研究分支——计算社会经济学（Computational Socioeconomics）。借助先进工具分析大规模真实社会经济数据，计算社会经济学以定量化手段研究社会经济问题，感知和推断社会经济态势，洞察和理解社会经济规律。

计算社会经济学特别强调三个关键词：“定量化”，强调用数值而非描述来刻画问题和呈现结果；“真实数据”，强调理论模型必须要服从真实数据，以对真实数据的解释和预测能力为评价准绳；“大规模”，强调尽可能获取能够直接反映全体的数据样本，即全体尺度数据。高见博士等人的综述论文为从事社会经济研究的科研工作者提供了从理念到方法的全面启示。数据驱动的研究范式，有希望成为未来社会科学主流的方法论，深刻地改变社会科学。

例如，科学家对卢旺达856名手机用户的家庭经济情况进行了详细的调查，然后通过机器学习方法，建立了利用手机数据预测家庭经济情况的模型，从而以很高的精度直接从手机数据中推测卢旺达150多万家庭的经济情况。这种结合全体尺度易获得数据，少量难以获得的高价值数据和机器学习算法，去推断全体尺度难以获得的高价值数据，是计算社会经济学研究中很有代表性的一种新方法，体现了社会科学和计算机科学理念和方法的深度融合。总体而言，社会经济学将会和数据科学、人工智能结成方法论上的深度联盟。周涛表示，长远来看，这种由大数据和人工智能发展所驱动的新理念和新方法论，毫无疑问会成为未来社会科学主流的方法论，并且将不可逆转而深刻地改变整个社会科学！

《物理报道》2018年影响因子为28.295，是物理科学和交叉科学类最具国际影响力的期刊之一，发表相关领域内各研究方向的综述论文。由期刊编辑邀约在领域内做出突出贡献的领军团队撰稿，旨在对当前研究热点进行总结和评述，引领和展望相关领域的未来发展。

论文信息：

Jian Gao, Yi-Cheng Zhang, Tao Zhou. Computational Socioeconomics. Physics Reports 817 (2019) 1-104.

论文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0370157319301954

来源：电子科技大学官方网站

转自：“量化研究方法”微信公众号

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