本报讯 2024年12月29日，第二届计算社会学冬季论坛在哈尔滨召开。围绕“大模型时代的计算社会学前沿与数字社会治理”主题，与会学者认为，计算社会学不仅拓展了传统社会学的研究边界，还为社会治理体系的创新和完善提供了新的视角和方法。

　　大数据视野下的社会科学实证研究，应以数据为基础进行脚踏实地的研究。西安交通大学人文社会科学学院教授边燕杰认为，大数据不仅是数据量的增加，更是数据分析和处理能力的飞跃。因此，研究者应充分利用大数据技术，深化对社会现象的理解，开展更为精细化的实证研究和趋势分析，为社会科学的进步贡献新知，为解决复杂社会问题提供科学的依据和方案。中南大学公共管理学院教授吕鹏表示，大型社会模拟器可通过动态模拟与全过程验证，模拟社会运行中的复杂问题并提出针对性治理方案，提升存量数据与流量数据的使用价值。同时，大型社会模拟器可助力政府部门围绕真实社会场景实施可视化、模拟化和实验化研究，进一步提高治理效能。哈尔滨工程大学人文社会科学学院教授柳建坤借助计算社会科学方法，分析了全球媒体对中国共产党的报道趋势。根据全球媒体数据分析，全球媒体对中国共产党的报道愈发积极。

　　与会学者还对多个社会现象进行了深度探讨。就如何看待信息茧房问题，中山大学社会学与人类学学院教授梁玉成提出，整体事实不仅包含局部事实，还涵盖其联系、背景及结构。大模型的合成数据能针对不同群体、情境或特征生成相应数据，并测量信息茧房。复旦大学社会发展与公共政策学院教授胡安宁探讨了家庭结构中信任与亲疏关系的构建。他研究发现，在家庭成员与非家庭成员之间，信任的形成过程存在显著差异。家庭内部成员由于长期的共同生活、情感纽带以及责任共享，更容易建立深厚的信任基础，而非家庭成员则不然。因此，在人口老龄化背景下，家庭支持对于提升老人生活福祉极为重要，要维护和优化家庭关系，重视信任在家庭成员间的传递和构建，同时需要关注不同代际和性别间的差异，以更全面的方式理解和应对家庭内部未来的各种挑战。

　　（赵徐州 赵岩）