计算社会科学的时代，该如何把握人类行动的规律与规则？

自2009年David Lazer等人在《科学》杂志上发表同名文章以来，“计算社会科学”（Computational Social Science）就进入了人们的视线。与以往的社会科学通过问卷、统计和田野调查等获取经验数据的传统路径不同，计算社会科学更为典型地是互联网时代的宠儿，它依赖于从诸如购物网站或社交媒体等平台上获取的大数据，来发现在以往的社会科学探究中常常被忽视的人类行动的某些相关性，并以此对更为宏观的社会现象提出往往令人意想不到却又是情理之中的解释。

由于和人工智能、机器学习以及数据挖掘等热门议题紧密相关，计算社会科学的研究方法和思路，近十年来在各类社会科学的专业期刊上，获得了广泛的讨论。如果计算社会科学的方案是可行的，那么未来拥有更强大数据处理能力的智能机器人，或许会是比人类更好的社会科学家，可能会比我们更深刻地看到社会行动的某些内在规律。

计算社会科学究竟能在多大程度上更新社会科学的传统范式？它会使现有的社会科学研究成为像自然科学那样精确的“科学”吗？类似的对计算社会科学的哲学反思，今天仍然非常缺乏。日前，在华东师范大学哲学系主办的“社会行动的规律与规则”研讨会上，来自清华大学、北京师范大学、中国科学院、对外经贸大学、天津大学、复旦大学、华东师范大学、上海师范大学和广东财经大学等高校科研机构的哲学、社会学、传播学等领域的学者们，就这些社会科学哲学的问题提供了自己的思考。

在华东师范大学哲学系教授郦全民看来，计算社会科学并不算完全新鲜的事物，而是上世纪七八十年代以来复杂性研究的延续。八十年代的中国思想界在译介和研究西方学术思想的过程中，“复杂性”曾是一个特别热门的话题，它强调自然界有某些特殊有趣的关联模式，超越了经典力学特别是机械论的世界观。在这个意义上，生命是复杂的，人类的认识、信息的传递和交互是复杂的，社会更是复杂的。而在不同领域的复杂性之间，存在着可以相互融通的可能性。因此，复杂性科学特别强调跨学科的研究。

郦全民把“计算社会科学”更广义地概括为“社会研究的计算进路”。他认为，社会科学之所以有时被认为落后于自然科学，是因为长期以来人们缺乏把握社会复杂性的有效手段。而计算社会科学恰恰是由“技术驱动的新进路”：“以计算机和互联网为标志的信息技术在不断增加社会复杂性的同时，又为我们认识和理解这种复杂性提供了工具和方法”。这就是“借助信息通信技术，特别是计算机建模和基于大数据的网络分析，来探寻社会关系和社会互动的模式，并预言社会系统的演化”，郦全民说。

北京师范大学艺术与传媒学院的副教授张伦探索以计算社会科学的方法研究传播学。在她看来，计算社会科学能够弥补以往的传播学研究存在的许多不足，核心优势是能够获得新的形式和来源的数据，其中包括连续的时空位置信息、政治偏好的信息、非结构化的文本信息，以及商业与健康信息等。这些都是在传统研究路径中较难搜集到的数据形式。

但张伦也强调，计算社会科学还属于“社会科学”，仍具有某些与传统社会科学共同的要素。例如，计算社会科学也要考虑如何设定自己的分析单元，如何使分析的术语概念化和可操作化，如何使用统计的工具等问题。当然，计算社会科学以寻求解决方案为导向，不会过度受制于理论框架的约束。

的确，计算社会科学通过突破传统社会科学研究范式的边界，有可能使原来的很多争论变得不再有意义。例如，社会科学哲学长期有个体主义与整体主义、微观解释与宏观解释之争。个体主义主张社会中实际存在的只是一个个的人，任何社会现象都必须还原到个人之间互动的微观层面来解释。而整体主义则要捍卫不可还原为个人的“社会”，认为社会科学就是要寻求对社会现象的宏观解释。

郦全民指出，计算社会科学的思路将会从根本上超越个体与整体、微观与宏观之间的对立。因为对计算社会科学而言，社会无非是“一张动态的信息—计算之网”，个人是这个动态网络上的节点。所以个体与社会之间不再具有微观与宏观的垂直差异，而只是节点与节点间连线上的水平展开。个体始终是社会之中的个体，社会也必然是由一个个节点编织起来的动态网络，两者互为前提，从而使传统意义上的理论对立变得毫无意义。

清华大学教授王巍也提到，随着近年大数据分析方法的兴起，“假说检验”方法成为主流，甚至出现了“理论终结”的说法。他在报告中分析了社会科学理论的种类与功能，并以国际关系学为例，探讨其三种宏大理论——现实主义、自由主义、建构主义——的未来融合。

而在中国科学院科技战略咨询研究院的赵超博士看来，计算社会科学总还是有无法超越的理论对立，这就是实证主义（positivism）与建构主义（constructivism）的对立。表面上看来，计算社会科学的大部分工作都服从于实证主义的目标，也就是要把社会科学转变为以自然科学为范本的定量研究，使研究者“置身事外”，客观看待自己的研究对象并得出结论。这样它就忽略了传统社会科学中同样盛行的“建构主义”的视角，即强调人类的社会行为在其客观维度之外还有一个主观维度。换句话说，计算社会科学或许很好地把握了社会行动的某些内在规律性，但它是否能揭示行动遵从社会规则的另一面向呢？

众所周知，规律与规则是社会科学探索的两大永恒主题，彼此联系却又有着根本不同。规律体现着自然的因果力量对人类行动的制约，人们并不以符合规律为目标而开展行动，却又总不能不符合某些规律。规则则是行动自由的体现，人们对规则的遵从总是某些自由意志的选择，它赋予行动以特殊的文化价值内涵，在这个意义上理解行动就意味着把握其所遵从的规则，而不是像自然科学那样，把具体的现象归入某些一般规律之下。

这也是为什么此次研讨会以“社会行动的规律与规则”为题。互联网平台所提供的大数据，或许蕴涵着人们在不知不觉中被动符合了的许许多多相关性和经验规律，但这始终只是从客观维度对人类行动的研究。数据间的隐秘关联无法告诉我们，社会中的行动者从主观上认为自己在遵从怎样的“规则”，或是在以其行动追求什么价值。计算社会科学把握“规律”的能力，远胜于把握“规则”的能力。本次会上，广东财经大学的袁继红、华东师范大学的惠春寿和徐竹等学者就专门探讨了与规则相关的社会科学哲学问题。

当计算社会科学在大数据的意义上开启实验研究的可能性时，它还会不可避免地遭遇是否有违伦理规则的质疑。例如，从互联网平台上抓取数据来探究人类行动的规律性甚至作出预测，极有可能使社会科学的研究工作逾越伦理底线，侵犯被研究对象的隐私数据。社会科学之所以不像自然科学那样依赖于实验研究，非为不能，实属不愿。假如社会实验也像自然科学实验那样，对研究对象作彻底的隔离、干预、拷问和追踪，那么即便能够得出“科学上”可靠的结论，也依然是有违人性的，因而也并不具有真正的知识价值。

对计算社会科学的哲学反思或许需要引向更为根本的概念考察。华东师范大学党委书记、哲学学者童世骏教授认为，当今世界存在着一种“事实危机”，其表现是“眼见未必为实”、“事实不敌雄辩”几乎成为一种常态。在他看来，这与我们同时处在网络信息时代、知识经济时代和娱乐至上时代有关。

在网络信息时代，记忆和存储能力极大，遗忘和删除的风险也大；发言者很容易匿名，不发言者很容易被冒名；机密信息格外容易泄露，真实情况也格外容易扭曲；特别能发现隐蔽的东西，也特别能虚构乱真的东西；频繁出现的谎言是虚构的，但谎言流行本身则是一类重要事实，并且会进一步导致新的事实。在知识经济时代，借助知识能快速暴富，通过知识会造成阶层固化，因知识而出现加速度的社会变化。在娱乐至上时代，人们习惯看图而不是读文，重视修辞而不是逻辑，容易满足于感官体验而不是深思熟虑。

童世骏指出，“事实危机”还与“概念贫困”有关；必须走出“事实”与“虚构”之间、“客观”与“主观”之间的简单对立，而把“事实”概念放到与“虚构”、“价值”、“理论”、“主体间性”等相关概念的复杂关联当中来理解，理解“事实”概念与这些概念之间的冲突、交织和依赖等各种情况。

要真正克服当今世界的事实危机，童世骏表示必须把“不唯上、不唯书、只唯实”的态度与“交换、比较、反复”的方法结合起来，把这种结合不仅落实在主体的素质和能力层面，而且落实在主体间的规则和制度层面。为了做到这一点，他强调，我们需要的不仅是技术工具，而且是概念工具；有必要克服的不仅是技术匮乏，而且是概念贫困。这或许也正是今天对计算社会科学作哲学反思的意义所在。