计算政治学是理解人类社会系统的新工具

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（ComputationalPolitics）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

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

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）