计算社会科学(computational social science)的研究范式可分成两大类，第一类是基于多主体模型的复杂系统建模的演绎范式——借助计算机，模拟微观个体的互动进而对其涌现的宏观社会现象进行分析和研究；第二类则是大数据范式，从互联网（包括社交媒体）这一大数据生产源中获得规模大、时空跨度大、来源多、范围广、多元化的人类真实互动的资料，通过网络爬虫、机器学习、文本分析、社会网络分析等技术对数据进行提取、挖掘和分析来验证或者构建社会理论，目前这两大范式都发展出了丰富的研究方法。
为推动计算社会科学在中国的发展，培养计算社会科学的研究者，中山大学国家治理研究院和社会学与人类学学院将于2021年8月16—25日举办第五届“中山大学人工社会与计算社会科学讲习班”。本届讲习班设置六个专题：人工社会与ABM、网络爬虫、文本分析、机器学习、社会网络分析与社会科学家的人工智能工具箱。本次课程以实用为原则，课程内容紧扣社会科学的研究需求，授课注重实践，每个专题都将通过实例代码进行演示。课程采取授课+练习的方式，每天上午授课，其余时间由学生自主练习，如对课程内容有疑问或在练习中遇到问题，可以随时在对应课程的在线文档中提问。每个专题结束后，我们将对这些问题进行整理，并让学员投票选出最重要的问题，针对高频、重要问题统一安排线上答疑。我们希望帮助学员在短时间内掌握两种范式的常用研究方法和工具，服务于计算社会科学研究。
讲习班采用网络直播方式进行教学，不收取任何课程费。我们热诚欢迎国内各高等院校和科研院所的青年教师、博士、硕士研究生报名参加。为方便教学管理，请填写以下链接（或扫描下方二维码）中的报名表进行报名。
报名截止时间：2021年8月6日。
报名链接：https://www.wjx.cn/vj/hzVFYoz.aspx
课程安排
初审：蔡潇男
审核：梁玉成
审核发布：李善民
