随着物联网、云计算、社交网络及信息获取技术的迅猛发展，数据量呈现爆炸式增长，成为社会重要财富。大数据时代为研究社会动态提供了机遇，计算机科学家和社会学家广泛关注其在社会、经济、科研中的价值。如美国圣塔菲研究所、谷歌研究院、惠普社会计算实验室及哈佛大学等科研机构和高校，采用复杂性科学描述社会系统的复杂现象，提出复杂适应系统等理论，利用计算机作为研究工具，开创计算社会科学新方法，使社会计算（或称社会化计算）深入社会研究领域。

　　交叉学科催生新研究

　　伴随着政治学领域研究对象变化及政治科学领域研究方法的变革，政治学者不再局限于小样本的传统定量研究方法，而是通过分析海量数据来揭示更为复杂的社会现象，计算政治学应运而生。作为计算科学与政治学的交叉学科，计算政治学（Computational Politics）将前沿数据分析技术和社会科学方法论结合，依靠不断扩展的多源异构的大数据资源、日益增强的算力和逐步优化的算法进行政治学研究，形成了政治计算、社会仿真模拟和互联网实验的研究方法。

　　当前，国家治理正经历着结构与运行方式上的深刻变化，数据能力已然成为现代国家解决内部信息不对称、信息碎片化等问题以及与社会间信息交流障碍的关键。数据获取与处理机制是国家数据能力生产的重要组成部分，对于推动国家治理的数字化转型至关重要。国家通过数智化手段可以更有效地收集、分析和利用信息，提高治理效能。例如，数字技术的应用能够帮助政府实时监测社会动态，快速响应民众需求，增强决策的科学性和针对性。同时，信息开放政策也有助于提升政府透明度，增强公众的信任和支持。

　　总之，作为国家治理的关键要素，数据处理能力能够纵向沟通国家内部的信息不对称和控制问责问题，横向沟通国家—社会之间的信息汲取问题，数字能力的提升对于国家治理效能的提升具有重要意义。而计算政治学对数智时代国家治理的结构和运行方式双重数字化转型这一重大理论与实践命题进行参与式观察和学理性回应，传承和发扬了政治学的计算传统，也是更为广泛的计算社会科学的重要子领域。

　　复杂社会系统研究进入数据时代

　　从研究方法层面，大规模、高维度、多源头的数据，极大地提升了政治科学研究样本的外部效度，能更广泛地反映真实世界的情况。这些数据集不仅包含传统的结构化数据，如选举结果或经济指标，还涵盖了社交媒体上的文本、图片、视频以及复杂的社交网络信息等非结构化数据。这种多样化的数据来源允许研究人员实时监测政治行为的变化趋势，增强了研究发现的即时性和相关性。借助于前沿的数据分析技术，如自然语言处理、图像识别、社交网络分析等，研究者能够处理并挖掘这些复杂且多样的数据类型。这不仅拓展了政治学的研究形态，还为研究传统议题提供了全新视角。例如，在选举预测、舆论分析等领域，通过分析社交媒体上的情绪变化可以更准确地预测选民的行为；而在国际关系研究中，通过对多方外交声明的情感分析，可以洞察不同国家间的互动态势。参数化的建模方法，结合机器学习算法，使研究者能够在复杂的系统中调整变量，探究不同条件下主体与环境之间的互动关系。由于人类社会是一个复杂系统，个人、组织和国家能够自发地产生高层次的结构、模式或行为，这些高层次的现象并非直接由组成单元的属性决定，而是从无数微观交互中涌现出来，展现出整体大于部分之和的特性。所以，计算政治学不仅能够揭示个体层面的行为特征，还能从无数微观交互理解系统内部各群体行为模式及由此涌现的社会现象，进而为理解人类社会复杂系统的涌现机制提供了强有力的工具。

　　研究范式之争是新兴学科必经的洗礼，计算政治学的名称确实可能导致“方法革新能否成就新学科”的误会，但揭示了“学科交叉实现知识积累”领域的诞生。邓肯·沃茨认为，解决复杂社会问题的分析往往需要互补应用多种研究路径，但研究人员却很难同时具备多种方法。长期以来，以有限工具应对研究对象的政治学，同以理论假设为驱动展开研究范式并在不断的探讨中接近人类社会的真实，进而结合数据驱动与理论驱动双重研究范式的计算政治学，则有可能在社会数据革命和计算能力发展的大背景下接近“硬科学”的范畴。可见，在收集阶段“所见即所得”，大数据蕴含的由世界的根本变化所驱动的从模拟世界到数字世界的转变为研究人员带来更多机会；在分析阶段，大数据则会弱化理论假设对政治学研究的作用，提供更广阔的模型选择空间，发掘更多的政治研究可能性。

　　计算政治学学科发展要迎难而上

　　从现有情况看，计算政治学面临着方法技术上的挑战。首先，数据质量问题构成了政治计算研究的关键挑战。大数据的真实性、代表性和普适性直接影响结果可靠性。尽管大数据具有海量性、持久性和非响应性等优点，但不完整性、获取难、非代表性、漂移、算法干扰、脏数据及敏感性等问题对其产生不利影响。来源多样的计算数据，包括政府、民意调查、新闻及社交媒体数据，可能存在质量参差不齐的问题，降低模型精度，再因社会偏见、样本选择偏差和算法偏见而加剧。其次，模型可能受理论偏见和数据选择偏差影响，导致局限性和偏见。人类行为和决策受认知、情感和社会环境等复杂因素影响，难以简单模型化。基于历史数据和假设的模型对未来的预测能力有限，且常受限于量化数据，难以全面解释定性的政治问题。最后，常态偏差也是重要障碍。人们倾向于认为未来是过去的重复，忽视新情况。依赖历史数据的政治计算模型倾向于反映历史常态，难以预见突发状况。人类心理认知偏差使个体易接受符合经验的信息，忽略不符部分，导致模型预测偏向历史常态，难以准确预估新可能性。

　　为解决计算政治学发展中存在的困难，促进计算政治学的长远发展，首先要增强计算政治学学科的内驱力，明确计算技术在政治科学研究中的定位及其独特贡献。其次，具体到人才培养层面，则要从课程设置、师资建设、教材革新、专业实训和报考要求等方面着手。计算政治学将致力于培养具有跨学科背景的高素质复合型人才，这些人才不仅要掌握政治学的基本理论，还要具备处理和分析大数据的能力，以及运用计算模型预测和解释政治行为的能力。这表示，高校应当构建“工”“管”结合、“理”“文”相融的跨学科复合应用型人才培养模式，优化课程设置，平衡实训课程和传统的政治理论课程，引导学生从传统的科研能力训练向适应大数据时代的创新能力与综合应用能力转变。师资队伍建设同样至关重要，既要吸引并培养具有计算社会科学背景的优秀教师，又要鼓励现有的教师积极进修，更新自己的知识体系，适应新的教学需求。学界可以出版一系列面向公众的科普读物，降低学科门槛，使非专业人士理解计算模型如何应用于解释与预测政治现象，从而激发社会各界对该领域的兴趣和支持。有条件的学校要主动发挥示范作用，通过设立跨学科研究中心或实验室、开展联合项目等形式，引领学科融合新趋势。此外，将质性研究方法与计算政治学相结合是未来的重要方向之一。传统的质性研究擅长深入探讨个案背景下的复杂因果关系，而计算方法则擅长处理大规模数据集并发现宏观模式。两者的有机结合不仅能补充单一方法论的不足，还可以为解决复杂的社会政治问题提供更为全面和深刻的视角。例如，在政策制定过程中，可以利用质性访谈来深入理解利益相关者的需求与期望，再运用计算模型进行模拟仿真，评估不同政策方案的效果，进而为决策者提供有力支持。

　　在全球化的浪潮中，计算政治学的兴起标志着人类社会科学研究进入了一个崭新阶段。这一学科的发展不仅要求政治学家与计算机科学家跨越传统的学科边界，打破固有的建制局限，实现真正的协作，还需要社会科学研究领域内部的紧密联动。经济学、社会学等学科的理论与方法论互通，将为计算政治学注入新的活力，共同推动人类科学研究的深化与拓展。面对未来的挑战，计算政治学需不断吸纳最新的科技成果，如人工智能、区块链等，以增强研究能力。同时，应重视伦理考量，确保技术应用符合社会公平正义的原则。通过这样的努力，计算政治学不仅能够揭示出更加细微的政治行为模式，还能够为政府决策提供坚实的数据支持，促进社会治理现代化。在坚实的跨领域交流基础上，才能充分发挥各学科的优势，整合多元视角与先进技术手段，实现对复杂社会现象更为全面和深入的理解。

　　（作者系南开大学周恩来政府管理学院副教授；南开大学数字政府与数据治理研究中心助理研究员）