大数据技术的应用使舆论操控更加精准、个性化宣传更具针对性，加剧了政治算计运作的精细化、隐蔽性、复杂性和动态性，引发了公众的担忧和焦虑，有不少人将计算政治与政治算计混作一谈。

　　从定义上来看，计算政治学（Computational Political Science）是运用数据挖掘、机器学习、仿真模拟等计算方法、技术和工具来研究和理解政治过程和行为的一门跨学科学问，而政治算计（Political Maneuvering）指的是在政治活动中，为了实现个人或集团的利益，通过精心计算、谋划各种策略和手段以达到特定的政治目标的行为，其中的“算计”一词应理解为策略性的权谋手段。从目的上来看，计算政治的出发点是公共利益，旨在通过科学和技术手段更好地理解、预测政治行为，从而提高政治决策的准确性和有效性，本质是通过知识的获取和应用以推动良政善治、民主与和平。而政治算计的目标是实现特定政治利益，本质是权力的争夺、扩大和维护，以实现政治主体的利益最大化。从应用上来看，计算政治的技术通常应用在理解网络政治参与、政民互动、选举分析、政策评估等方面，研究形式和结果通常是公开的、透明的和可验证的。政治算计多将技术应用于信息操控、舆论引导、联盟对抗和情报活动中，形式多是定向的、隐蔽的和不公开的，策略和手段往往难为公众所觉察。综上，计算政治和政治算计虽然都基于大数据和计算机技术的应用，但前者是实现公共之善的科学手段，后者则是个体或集团追求私利的策略活动，不可混为一谈。

　　政治学是以政治现象及其发展规律为研究对象的学问。政治现象随人类社会发展而变迁，政治学研究议题和研究手段在不同的时代和技术背景下具有差异性。20世纪中期，在战争和民主化转型背景下，政治学致力于回答新独立国家如何建立有效的治理结构、如何处理国际关系等问题。21世纪，不平等、全球化和数字化成为新焦点，在这一背景下，计算政治学作为融合了信息科学和政治学的新型学科，利用大数据挖掘、虚拟仿真和计算实验等技术开辟了政治研究的新途径。计算政治学的兴起与发展为实现人类社会的良政善治、民主与和平提供了新的工具和方法，带来了新的可能性，其影响包括但不限于如下几个方面。

　　更高质量、高效率的政府回应。政府回应性是当代政治学研究的一个重要领域，主要关注政府如何以及在多大程度上响应公民的需求和期望，事关政府治理效能以及公民对政府的信任。计算政治学通过结合先进的计算方法和政治学理论，可以推动政府回应性的提升。一是可以通过挖掘和分析大数据，识别出影响政府回应性的关键因素，从而帮助政府提升回应性。如有学者基于北京市12345政务热线的海量实时数据，发现人口密度、人口复杂度、组织复杂度、市民的诉求议题和承办单位等因素都显著影响着超大城市热线问政的政府回应性。二是可以使政府能够更及时了解民众关心的问题，并据此调整政策和行动。如有学者通过对全国网络问政平台近16万在读大学生及毕业大学生就业诉求数据分析，发现大学生在提升社会保障、完善人才政策、规范就业合同等方面的诉求仍待回应。三是计算政治学的研究成果能够从数字基础设施升级、政务服务流程优化的角度提升政府回应的质量。

　　更科学、精确、全面的政策制定与评估。公共政策的有效制定、执行和评估是实现良政善治的关键，这意味着政府能够有效地管理资源、提供公共服务、保障公平和正义，以及促进人类社会的可持续发展。在政策制定方面，计算政治学利用大数据挖掘技术可以帮助政策制定者从大量数据中提取有用的信息和趋势，让政策制定更具科学性。如有学者借助Boruta算法，通过对经济危机时期的海量企业数据进行分析，识别出了在经济危机中受打击更大的企业类型，为政府制定帮助企业应对经济危机的政策提供了支持。此外，利用计算模型和仿真技术，可以帮助政策制定者模拟不同政策方案在不同情境下的效果，从而减少政策实验成本，降低风险。在政策评估方面，计算政治学学者发掘了政策文本、网络舆论、地理数据集等多种数据源在政策评估中的潜力。如有研究者综合了移动电话运营商提供的通话和短信数据、蜂窝基站的天线标识符及其坐标数据和推文数据，为更全面评估政策对地区经济活动和人类通勤模式的影响提供了方案。有韩国学者通过机器学习，分析了近5万个国家研发项目数据，发现韩国政府的中小企业帮扶政策，实际上未能刺激消费、增加就业机会，从创造社会和经济价值的层面来看是不成功的，纠正了政策评估偏误。

　　更有效的危机管理。危机管理作为政治学的一部分，主要关注国家在危机情况（包括自然灾害、公共卫生危机、舆论危机和安全威胁等）下的行为和应对策略。计算政治学为风险监控和危机管理提供了科学的方法。研究者可以从现有大量数据中更好地设定仿真模型和进行参数调整，更好地分析具有自主性、目标性、认知能力和行动能力的实体如何根据其内部状态和环境因素进行智能体间互动，并且更加科学动态地调整参数，在数据驱动基础上更好地进行智能体仿真模拟。复杂系统和智能体仿真模型的构建不仅能够推进集体行动问题、与制度设计和政府绩效有关的问题、国际关系问题和选举竞争等传统政治学议题在数字时代的研究和延伸相关理论，而且能够充分展现和还原某一政治过程，动态地呈现政治现象及其政治社会后果，帮助人们多维度改进既有政治过程中存在的不合理问题，从而提升政治合法性，避免可能产生的舆情、信任危机等政治社会问题。

　　促进国家社会关系良性发展。计算政治学的研究能够揭示新技术的兴起对于政治距离、社会结构和个人政治参与的影响。有研究表明随着通信技术和社交媒体的发展，政治领导人与公众之间的距离越来越远，但也有研究发现政治领导人与公众之间的距离缩短了，层级结构在数字技术去中心化的作用下被瓦解，公众的力量越来越强。这对数字时代中的个人政治参与和国家与社会互动的模式提供了有争论性的议题，也对政治稳定、制度变革具有影响。新技术改变了人们的思考和行为方式，计算政治学的研究成果为新时代的全民参与的数字治理提供了可行的路径，人们具备了参与数字治理和线上政治的基本能力，全民参与既有利于实现公众对公共部门的有效监督，也有助于促进社会平等，为弱势群体赋能，从而实现社会治理现代化。

　　更健康的网络公共空间，促进良性参与。网络公共空间是公众讨论公共事务、表达意见和进行政治参与的重要平台。然而，这一空间也存在虚假信息泛滥、政治舆论极化、舆论操纵、算法操纵等问题，影响了公众的有效参与和表达。计算政治学的研究，一是可以识别和追踪虚假信息的传播路径。如有学者分析了2016年美国总统竞选期间及之后在推特上传播的1400万条消息，发现社交机器人往往针对有影响力的人类用户进口操纵，而人类用户很容易受到这种操纵，通过转发社交机器人的内容，虚假信息将进一步得到扩散。二是可以识别和分析操纵舆论的手法。如有学者指出，特朗普的竞选成功源于他有效地使用了一种充满情感的、反建制的危机叙事，在美国公众中灌输了不安全感，并通过强调自己的政策议程是回归“正常”的唯一途径，从而将公众的焦虑转化为对自己的支持。三是可以揭示舆论极化的机制。如有学者发现极化滋生于与政治有一定关系的页面类别中——如意见领袖、党派新闻来源，以及与身份和宗教有关的话题中。四是可以揭示算法在信息传播中的影响。有学者发现，在数字公共空间提升民主对话有助于弱化信息茧房和过滤器泡沫，维护民主价值观，提升民主质量。

　　更进步的冲突预测。在和平研究领域，提前预测可能爆发的暴力冲突对预防、缓解和化解冲突都具有重要意义。计算政治学的发展为冲突的预测和预防提供了先进的工具和方法，如有学者通过对70万篇新闻进行文本分析，并结合面板回归模型预测冲突的发生，发现基于新闻主题的模型能够很好地预测冲突的发生，并且非冲突主题（如司法程序和法律执行的报道）在预测冲突时间方面也起到了重要作用。另外，乌普萨拉冲突数据项目整合了和平研究数据库、武装冲突地点和事件数据项目（ACLED）和社会冲突数据项目等暴力冲突数据库，开发了一款基于机器学习的冲突预测系统（VIEWS），为预测非洲地区不同类型的冲突提供了验证与评估工具。

　　计算政治学在政治合作领域的应用，主要通过分析来自不同国家的海量数据和既有的合作数据，帮助政策制定者更好地理解不同国家间关系模式、合作效果和影响国家间合作的重要因素，从而作出更加科学的决策以推进后续高质量的政治合作。有学者基于2000—2019年共建“一带一路”国家的贸易数据，通过社会网络分析法，发现贸易网络结构对区域经济联动具有显著的影响，为理解共建“一带一路”倡议下的贸易模式提供了新的视角。

　　计算政治学不仅为国家治理现代化提供学科和人才基础，而且研究成果和发展为人们理解和应对信息化、数字化、智能化的政治社会转型提供了科学支撑，为实现人类社会的良政善治、民主与和平提供了新的可能性。

　　（作者系北京大学政府管理学院教授）