序言

自从法国学者孔德将社会学纳入自然科学实证范式，社会学就与“数字”结下了不解之缘。经过跨世纪的演变发展，并随着数字社会、数字经济、人工智能的快速崛起，社会学在社会变革大潮中推陈出新，计算社会学随之震撼登场。目前，对于计算社会学的解释众说纷纭、五彩纷呈，或侧重社会学，或侧重技术方法，或二者兼备，或多学科并举，这些解释都试图科学地揭示计算社会学的内涵或特征。但是，这些定义或解释要么艰深晦涩，要么具有神秘化倾向，致使计算社会学的大批追随者望而生畏、望而却步。其实，梳理计算社会学的研究成果后，作者发现有的研究成果言简意赅、通俗易懂，准确地解读和回答了什么是计算社会学的问题。例如，普林斯顿大学信息技术政策中心、数据与机器学习中心的社会学教授马修·萨尔加尼克，就提供了一个目前为止关于计算社会学最明确的全景式的解释框架。在该框架中，计算社会学被认为是“使用计算机模拟、人工智能、复杂统计方法，以及社会性网络分析等新的途径，由下而上地塑造社会互动的模型，以发展与测试复杂社会过程的理论”。计算社会学的研究内容主要聚焦于大数据的获取与分析、质性研究与定量研究的融合、社会学互联网实验研究以及ABM（基于多主体建模）仿真模拟方法在社会学研究中的运用等。从中不难看出，计算社会学以科学哲学、人工智能和数字社会的独特眼光拓展了社会研究方法论和研究方法，将社会议题置于对现实场景的关照和未来趋势的模拟之中，开启了社会学研究的全新视野和崭新路径。

就ABM仿真模拟方法在社会学研究中的运用而言，国外学术界对其关注度相对较高、成果相对较多。国内学术界虽有所涉及，但坦诚地讲，研究尚未真正起步，不仅成果数量少，且真正有质量、面向现实社会问题的ABM仿真模拟研究还严重不足。令人欣喜的是，青年学者、四川外国语大学社会学系副教授郑昊博士，为我们所呈现的学术专著《复杂性社会治理与异质性群体合作：计算社会学ABM仿真模拟研究》，就是国内为数不多的探索创新之作。本书研究目的明确，理论价值清晰，试图回答几个关键问题：我国计算社会学ABM仿真模拟方法在社会学领域的适用性究竟如何？研究流程和检验标准应是怎样的？该研究范式能否更合理地反映社会现象？该仿真方法能否更有效地分析、解决社会现实问题？为此，作者大胆搭建了一个计算社会学ABM仿真模拟研究的分析框架，这一框架逻辑联系紧密、内容体系全面、解释力较强。作者系统研究了计算社会学ABM仿真模拟方法的兴起、计算社会学ABM仿真模拟平台、计算社会学ABM仿真模拟方法的理论基础、国内外ABM仿真模拟方法的应用现状、计算社会学ABM仿真模拟案例，并对计算社会学ABM仿真模拟研究方法的科学性进行了认真严肃的讨论，获得了唯有通过大量实质性应用研究才能得出的ABM仿真模拟方法的科学研究体系，给出了计算社会学ABM仿真模拟方法的应用路径，从而对试图回答的几个关键问题做了正面的肯定性印证。

郑昊博士既是一位拥有科学哲学、社会学、数学、人口经济学、统计学等综合学科背景的复合型知识分子，也是一位勤于思考、有理想、有韧性、有担当、有智慧、有高度的纯粹学者。有理由相信，郑昊博士的这项成果值得肯定，而其后续研究更值得期待。祝愿郑昊博士在计算社会学领域进一步深耕细作，为建立有中国特色的计算社会学学科体系、学术体系、话语体系做出更大贡献！

写于西南财经大学光华园

2022年6月15日