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社会科学驱动的数据建模方法--第三场清源学社“双周午餐会”系列活动成功举办
来源: 发布时间:2019-12-10 点击数:42

  2019124日中午,第三场清源学社“双周午餐会”系列活动如约而至,本次午餐会主题报告的题目为社会科学驱动的数据建模方法,由公管学院“百人计划”研究员吴超主讲。午餐会由社会科学研究院副院铭教授主持,社科院副院长袁清、平台管理部部长程丽以及来自不同院系的20余位师生共同参加。

吴超老师首先援引生活中人工智能的例子,解释机器学习的含义。接着,他通过几个案例阐释了什么是数据驱动的社会科学建模。比如北京地区的交通流量预测,通过对一定时间段内使用地图APP的导航搜索信息,预测未来城市交通流量;以及利用非线性因素分析+非线性建模来预测国家投资指数评价、留守儿童、老年人失能等问题。通过数据驱动的建模方法可以在无需领域知识的情况下找出非线性的、高维的、动态的规律。然而他认为,在实际中能够用现有方法完美解决的问题非常少,而从社会科学的角度出发向数据科学提出问题,才是社会科学与计算科学融合的正确方向,即社会科学驱动的数据建模方法。

吴超老师的精彩分享引发了在场师生的热烈讨论与提问交流。主持人胡铭教授首先肯定了数据科学给社会科学研究提供了一个新的解释、思路和方法,人文社会科学涉及到的很多问题都可以尝试采用数据科学的方法来帮助研究。

        外语学院“百人计划”研究员胡洁老师的提问主要围绕做数据分析时如何进行因果关系的解释。吴超老师表示很多情况下是不需要找到因果关系的,可以通过“因素”做预测和因果发现的起点,但不一定能做干预。光华法学院巩固教授在讨论中提到,吴超老师分享的内容比较倾向于社会问题对数据科学的驱动,我们应从社会科学的整体角度向数据科学提出问题,而不仅局限于某一学科领域。

公共管理学院“百人计划”研究员史新杰老师提出目前在机器学习这方面是否有针对因果性的探讨或解释。社会学系“百人计划”研究员范晓光老师则着眼本次讲座内容,提出在北京交通流量预测的研究中如何控制搜索内容的时间段这个变量。吴超老师均一一作答,他认为人类未来时代可以被定义为“增强时代”,不是人工智能替代人,而是成为人类的副脑来增强人的能力,人类大脑仍然可以处理其擅长的直观的、线性的、因果关系的模型,人工智能则更适用于处理非线性的、高维的、非因果相关性的模型。

本次活动在热烈的讨论交流中圆满结束,在座师生纷纷表示受益匪浅。