近日，北京大学社会学博士、远东资信博士后导师、数字治理与社会计算研究中心创始主任、中国社会学会计算社会学专业委员会理事周旅军应邀在科技楼融媒体中心作题为《人工智能+计算社会科学：大模型时代的研究范式变革》的专题讲座。新闻传播学院院长陈积银及师生代表共同参与本次活动，讲座由万晓红教授主持。
讲座上，周旅军博士首先系统梳理了人工智能的基本概念与发展脉络，对其在社会科学研究中的应用进行了清晰界定。他抽丝剥茧地指出，早期基于“机器学习”的研究属于“判别式人工智能”，仅能完成分类、判断等任务；而如今以ChatGPT为代表的“生成式人工智能”，则能进行深层次语义理解与创造性的内容生成。他强调，这标志着研究范式的根本性变革，从“特征工程”转向“自然语言交互”。在这种新范式下，研究者只需清晰描述需求，即可指挥AI完成复杂分析，这为社科研究打开了宝贵的“窗口红利期”。
针对师生在科研实践中最关心的“如何操作”与“如何做好”问题，周旅军博士结合国内外顶刊案例，给出了详尽的实操指南与避坑建议。他通过多个生动案例进行了具体解析：在质性研究方面，仅用一分钟，AI便能根据一段文本素材自动生成虚拟访谈记录，并同步完成从“开放编码”到“理论建模”的全流程，输出完整的分析报告与思维导图。在量化与内容分析方面，他演示了如何指令AI对《新闻与传播研究》等顶刊文献进行批量综述，自动归纳研究趋势与理论热点；以及如何对海量新闻图片进行多模态框架分析，揭示其背后的文化意涵与性别刻板印象。
同时，他也重点强调了实践中的“避坑指南”。他指出，当前部分大模型的“幻觉率”可能高达21%，存在严重的事实虚构风险。因此，“人工校对”环节不可或缺，研究者必须对AI生成的内容保持批判性审视，进行严格的理论修正与事实核查。谈及人工智能与计算社会科学的本质价值时，周旅军博士表示，优秀的学术研究并非仅仅依靠堆砌数据分析或罗列复杂模型，而应通过计算赋能，讲述更为严谨、深刻且富有洞察力的学术故事。
他总结道，只有将AI强大的数据处理、模式识别能力与研究者扎实的理论素养、敏锐的问题意识有机结合，才能实现真正的“人机协同”，创作出既具思想深度又富有人文温度的学术作品，从而更有效地探索社会规律、服务知识创新。
新闻传播学院李爱群教授对周旅军博士的莅临与分享致以诚挚感谢。她表示本次讲座既有对人工智能理论范式的深刻梳理，又聚焦于科研实践中的具体操作与风险规避，内容体系完整、视角专业独到，兼具前瞻性与落地性。这不仅极大地拓展了师生在计算社会科学领域的学术视野，更有力地推动了高校科研方法与智能时代的深度融合，为培养能够驾驭数据、善用技术、具备创新思维的新时代社科研究者与新闻传播人才，提供了宝贵的理论指引与实践路径。
（文字：郭金紫 图片：张博涵 美编：孔梁毓 责编：方琬漪 复审：鲍 旭 杨欣月 终审：冯 婵）
