课程简介
计算社会科学是基于人、人的行为、人与人之间的关系的研究，AI 技术潮下各行各业的数字化改造让社会科学研究有了新的可能：计算社会科学家们使用机器学习等新方法，以前所未有的深度与广度收集分析数据；网络分析、词向量帮助我们找到诸如 TikTok 成为巴以冲突中的一手信源这些社会热议现象背后的原因，并为社会问题和文化研究开拓新的道路。在冲突与挑战并存的未来，计算社科的应用将更加丰富广泛，那么我们又如何从严谨的定义中去认识这门学科？
「FusionX 计算社会科学」将从理论基础开始，带你深入理解支持向量机等经典机器学习算法，以及神经网络等深度学习方法在自然语言处理、数据挖掘等项目中的应用；通过练习使用 Python 和一系列工具复现计算社科经典论文中的模型，系统锻炼在多学科领域的研究中进行模型选择、参数调整和结果分析的能力。
当前学费：19,270 元
常规申请学费：20,410 元
课程预计成果
你将亲身完成：一个自己感兴趣的社科类研究项目。或为一个大型项目（如：APP 的设计与开发）设计并完成调研与分析。
课程内容
计算社科的发展历史和方法；大数据；数字时代调查和实验；网络科学、机器学习的特征和算法、特征工程；模型选择和评估；贝叶斯分类器；支持向量机、决策树、随机森林、神经网络的社会学应用；文本语义提取与数字人文；人工智能在社科研究的前沿应用；指标设计与测量；自然语言处理入门
前置要求
一定的编程基础（Python 最佳），了解线性代数、微积分
（注：预习阶段导师与学术领袖将帮助你完成前置要求的学习 ）
往届导师
王成军
南京大学新闻传播学院副教授、博士生导师、计算传播学实验中心主任，兼任香港城市大学互联网挖掘实验室研究员；曾任中国新闻史学会计算传播学专委会秘书长（2018-2020）。致力于采用计算社会科学视角研究人类传播行为，内容包括社交媒体上的信息扩散、注意力流动和计算叙事，研究成果发表于 SSCI 和 SCI 索引的期刊，例如 Internet Research、Cyberpsychology、Telematics and Informatics 等。
学术助教
刀玮皓
2022、2023
届
中国人民大学社会与人口学院
研究方向为网络科学在人口学中的应用、网络文化、网络科学和文本分析，中文核心期刊《人口研究》发表论文
张行健
2019、2021、2023
届
普林斯顿大学计算机科学专业硕士研究生
研究方向主要在人机交互和社会计算学，探究社交媒体如何影响用户的行为，如何增强少数群体的代表性，以及如何提高团队工作的效率。
谭成
2022
届
北京大学政府管理学院直博
主要研究方向为数字治理、集体行动与计算政治学
