本文着重考察知识生产的关键向度。 既有研究多运用文献计量与主题建模方法,主要关注特定学科研究主题的实质内容及其演变趋势,然而缺乏运用语义挖掘开展针对主题结构性特征的跨国比较分析。本文以1991—2023 年《社会学研究》和《美国社会学评论》上的所有学术论文摘要为依据,采用BERTopic自动化建模方法,对比分析中美社会学研究主题的集中度、多样性、新颖性与相似性,甄别中美社会学的研究主题,识别其历时性变迁,并尝试探寻两国社会学研究主题变迁趋势的理论阐释。 实证分析显示,中国社会学的研究主题主要集中于社会转型与国家治理现代化,研究方向从经济体制与社会分层逐步转向城乡发展与治理实践,进而延伸至文化转型与人民福祉;美国社会学聚焦于社会不平等和群际关系,在关注性别、种族与社会运动等传统主题的基础上,研究范围向全球性问题扩展。 此外,在主题结构方面,中美两国存在显著差异。 具体来说,中国社会学具有明显的阶段性特征,可分为恢复积累、深化拓展、自主锻造三个时期;而美国社会学以平稳发展为主,其研究主题的集中度呈现出一定的阶段性变化。 以上研究结果支持了“二元阶段论”,即知识生产受内部主义和外部主义的双重影响,且可能存在阶段性动态变化。 这一理论命题对理解社会学知识生产路径与特征的国别差异具有重要启示意义。

深度媒介化时代数字技术的发展引发了从“个体社会”到“自我社会”的研究视角转向,为在“连接泛在”的时代重新思考人类社会的社交与关系打开了新的视野。邱泽奇教授《重构关系:数字社交的本质》一书,以个体与他人和社会的关系为切入点探索数字社交的本质,为审思数字社交如何影响和重构人类社会的基本关系这一问题提供了新的乐观主义态度。该书立足“连接泛在”的时代特征,系统性地阐释了“自我社会”的理论观点和基本主张,从数字家庭关系、数字朋友关系、数字工作关系和数字生活关系四重视角洞悉复杂的人类社会,以丰富生动的具体案例和鞭辟入里的理论分析对数字技术带来的关系重构以及建基于此的本质变革进行了整体探讨,为重新理解数字化社交和媒介化关系注入学术动力,并为个体如何面对数字时代的关系变革从而抵达心灵空间的幸福、避免走向群体孤独提供现实的指导,无论是在学术研究中还是在现实生活中都具有一定的意义。

在人类社会数字化趋势下,数字民族志被视为一个新兴的方法论范式。如果说数字民族志相比于传统民族志更适应数字化时代,那么其中会有哪些新特征? 此种讨论又何以能推进社会学的方法论发展及其学术使命? 为回答此问题,本文从时空条件、研究主体与数据收集三方面界定数字民族志,认为它既指向一种“切身共在”与“意义共享”的概念内涵,同时也强调一种“主体共存”的概念外延。换言之,田野工作者通过拟象空间与实体空间切身共在的方法,共享局内人生活世界的双重意义,继而向局外人转译局内知识。这种对民族志之数字化的方法论反思,或有助于学术共同体意识到重新审视人类社会主体关系共存的必要性及意义。

机器体系的自动控制与独立分化催生出数字时代虚实共存、开放互联、多元集中的平台化劳动资料,劳动者在全景化、流动化的监控体系中被调制为资本掌控的数字傀儡。资本对人类智力和社会属性的剥削需求,使得借助网络联结起来的个体转化为数字劳工,扩展了总体工人的界限。工业劳动中智力因素的消解也逐渐外化出专业化脑力劳动者,将工厂中的机器看管活动转化为网络媒介中具备生产性、社会性、主体性的认知交往,并培育出主体间的通用智能,赋予劳动解放以数字潜能。劳动范式数字转型的政治经济学批判揭示了资本、劳动、技术的共同在场以及劳动解放的时代际遇,彰显了马克思劳动价值论的不朽价值。

尽管已有大量研究探讨了主观幸福感的影响因素,但关于社会信任感社会公平感与主观幸福感之间的关系,以及互联网使用程度如何调节这些关系的研究仍相对欠缺。对此,本文将社会信任感、社会公平感和主观幸福感依次设定为自变量、中介变量和因变量。研究对象为不同互联网使用程度的公众,数据来源于 2021 年中国社会调查数据(CGSS)。通过实证分析,本文有如下发现:首先互联网使用程度对主观幸福感没有直接影响,受教育程度对主观幸福感呈现显著正向效应;其次,互联网使用程度越高,公众的社会公平感越低,不同省份的公众对社会公平感的感知具有一定差异:再次,性别差异也会影响社会公平感,女性的社会公平感更低;最后,社会信任感影响主观幸福感的内在机制是前者引起了公众社会公平感的变化。相对于其他群体,有时使用互联网的群体的社会信任感对社会公平感的影响最强,其社会公乎感对主观幸福感的影响也最强:从不使用互联网的群体的社会信任感对主观幸福感的影响最强。据此,本文建议持续探究解救“数字难民”的路径,提升公众网络信息素养,建设绿色健康网络环境,提高公众主观幸福感。

2020年，针对新冠疫情的健康指南极大限制或关闭了亲临现场的民族志研究，许多研究者因此开始转向使用微信、推特和Discord平台进行线上定性研究。在社会学中，这类日益涌现的定性研究常被置于“数字民族志”的树荫之下。然而，“何为数字民族志中的民族志性”这个问题依然有待商榷。本文认为，数字民族志研究不可避免地需要民族志学者在田野点就自我呈现和共同在场进行协商，而诸如内容分析或话语分析等其他形式的定性研究并不需要这种协商来满足其认识论立场。为了阐明这一论点，我们将提供一份关于社会学和其他相关学科中数字研究的简要综述。之后，我们会基于自身在数字社区和在地社区的民族志研究经验（在地民族志），探讨关于自我呈现和共同在场的抉择会如何促进或禁锢有意义的民族志数据采集。我们也将深入讨论如下相关问题：网络匿名的较低门槛是否合理化了隐蔽研究? 匿名性会产生更丰富的数据吗?数字民族志学者应如何融入研究环境中去?数字参与可能产生何种回响?我们认为，数字民族志与在地民族志共享一种认识论，使其有别于非参与形式的定性数字研究，即要求研究者长期用关系型方法在田野中收集数据。

社交机器人的设计者与用户都倾向于将机器人拟人化。本文以人类与机器人的关系为着眼点，考察该如何对这一关系进行概念化。目前围绕这一问题存在"天真的工具主义"与"不加批判的后人类主义"两种相反的哲学观点，它们与对拟人化现象和拟人化设计的各种规范性反应相关。基于对上述两项观点的考察，本文提出了第三种观点，即从批判性、关系性以及解释学方法出发理解人类与机器人间的关系。这一观点通过厘清机器人在使用与开发中所蕴含的人类维度，并将机器人严肃地看作更大范围的技术语境内的工具，同时规避了以上两项立场，并对它们所假设的二元论提出质疑。最后，本文探讨了第三种观点对社交机器人领域及计算机科学家和工程师的教育所产生的意义，提倡基于关系性理解对上述领域进行改革，并为用户—公民在其中可以扮演的角色提供建议。

在新冠肺炎疫情中 , 以信息过载、虚假信息泛滥为特征的" 信息疫情" 同 样引发了社会关注 。本研究引入信息流行病学模型 ,提出"信息疫情" 的信息流行 病学分析框架:首先 ,充分利用对社交媒体的信息监测以应对" 信息疫情" ,通过其 了解民众信息需求、情感状态和行为偏好;其次 ,将这些监测数据与医疗领域监测 数据对接 ,在政府主导下构建" 信息疫情" 传播介入的知识流、信息流、影响流;最 后 ,考察媒体如何利用前述环节中的监测数据 , 通过内容优化 , 识别虚假信息类 型 ,做好自我防范 ,将知识、信息迅速及时地引导向民众 , 形成" 信息疫情" 传播应 对闭环。

智能技术的发展和应用正在深刻地改变人类社会的各个方面，引发了智能社会这一新型社会形态的出现。本文对社会学领域智能社会研究的相关文献进行了梳理和分析，主要包括以下几个部分：劳工经济与生产、技术权力与治理、社会互动与情感体验、社会不平等、智能社会研突的理论和方法革新等。目前，智能社会研突在国内社会学研究中还处于初步阶段，需要更多学者的关注和参与。

自我的形成过程、自我与社会的关系一直是社会学研究的重点。数字社会中,个体自我的独立性不断增强,但这也伴随着个体心理危机,以及个体化、个体社会性等议题中的理解偏差。在阐述个体自我论和社会自我论两种研究取向的基础上,本文以符号互动论的代表性人物米德的社会自我论为切入点,强调自我的形成需要有他者的在场,在特定的社会情境和社会互动中产生。本文分析了数字化社会中社会互动形式的变化,认为数字技术的普及使得个体社会关系和自我认同呈现出原子化、碎片化的趋势,但这种趋势并不意味着个体的形成不带有他者经验,而是说明社会组织本身的分散性。为在分散的数字社会中加强碎片化自我的建设,本文提出两种路径:一是借助项飙的“附近”概念,重新组织外界他者经验;二是利用霍耐特的三种承认模式———爱、法律和团结,在三种承认模式中寻求更高层次的共同体认同。

电子游戏作为日益火热的社会文化现象，正被越来越多的学者关注。特别是伴随着人工智能的发展，如何理解游戏本身、人与游戏的关系等问题备受重视，但游戏因具备种种新特性而往往容易被误解。那么，如何廓清人们对于游戏的种种误解，让游戏健康发展，让玩家可以在游戏中直面这个越来越多元的生活世界并反思自身，便成为学界越来越关注的问题。基于此，我们有幸邀请到著名青年学者、华东师范大学政治与国际关系学院的姜宇辉教授，请他为我们解读游戏的全新哲思。

数据表征将原始数据转化为人工智能模型能够高效处理的信息，是连接容易治理的数据和难以治理的模型的桥梁。国内外法律正在探索通过治理数据表征治理人工智能：国内针对特定场景算法的专门立法明确纳入数据表征，但难以具体适用；国外个人信息保护执法对法律如何适用于其表征有具体说理，但尚未形成体系立法。综之，通过适当借鉴国外说理，国内既有法律可以清晰适用于数据表征，从而增强人工智能治理。结合法律、市场、伦理、架构等层面的治理进展，数据表征有望成为人工智能治理——包括未来相应立法——中的关键环节。

随着机器学习技术的快速发展和广泛应用,人工智能已成为当今人文社会科学领域的热点议题之一。实际上,早在20世纪70年代,以专家系统(expertsystem)为主流的早期人工智能研究就吸引了一批杰出的人文社科学者的关注他们从哲学、社会学和人类学等角度做了深入的分析,对于我们理解人工智能在当下的发展仍有重要的借鉴意义。其中,著名人类学家露西·萨奇曼(L.Such-man)在80年代对美国施乐公司(Xerox)帕洛·阿尔托研究中心(PaloAlto Research Center，PARC)一款基于专家系统的交互式界面打印机的研发过程进行的详尽的民族志研究(Suchman，1987;Suchman，2006),是这方面的经典作品之一。萨奇曼目前为英国兰卡斯特大学社会学系荣休教授,近年来持续关注和研究人工智能技术的进展。她是人机交互(human-computer interaction，HCI)领域的重要开拓者之一,曾获美国语言学会“计算机与认知科学本杰明·富兰克林奖章”和美国计算机协会人机交互特别兴趣组“终身研究奖”。同时,萨奇曼长期活跃在科学技术学(science and technology studies,STs)领域,是科学的社会研究学会(Society for Social Studies of Science，4S)“贝尔纳奖”( BermalPrize)的获得者--这是该学会的最高奖项,历届获奖者包括STS领域的奠基者以及为增进对科学技术之社会维度的理解做出杰出贡献的学者。在本次访谈中,萨奇曼分享了自己作为一名人类学家在施乐公司20余年的学术研究和工作经历,对包括专家系统和机器学习在内的人工智能技术的长期思考,围绕当代自主武器系统(autonomous weaponsystems)的批判性研究和社会活动,以及对人文社科学者如何研究及影响技术实践等话题的看法。

《三体》不仅在人物刻画和情节描写方面蕴含诸多社会学元素，而且也提出了一种名为“黑暗森林法则”的社会理论。本文由此出发，对社会合作何以可能进行了讨论。借助阿克塞尔罗德、诺瓦克、鲍尔斯与金迪斯等人的研究，我们认为社会合作一方面产生于人类社会的自然进化，另一方面也是一种不断推动世界社会前进的基本机制。就此而言，善良是社会进化和文明发展的伟大动力和终极尽头。

当前，跨部门数据共享仍是制约数字政府建设的因素之一。本文依据演化博弈理论，针对跨部门数据共享不充分的多主体协同困境，抽象出数据管理部门和其他政府职能部门参与跨部门数据共享的博弈关系，构建了三方演化博弈模型，求解博弈系统稳定性的约束条件，并借助仿真技术分析了主要参数对博弈系统演化的影响。研究结果表明，跨部门数据共享过程存在多方积极的稳态策略点：政府职能部门提高数据共享投入强度，可以提升数据共享的外部性效应；机构间信任关系存量的积累，能逐步消解不同部门在数据共享上的认知差异。这些因素可以促使政府职能部门和数据管理部门选择积极共享策略。当前中国的政务数据共享协调机制和“好差评”制度建设等，可以对政府职能部门和数据管理部门形成内外结合的调节机制，促使多部门更加积极地参与跨部门数据共享。

随着经济深度数字化转型和数字政府建设的加快推进，中国信息数据领域的制度建设明显提速，中央政府在顶层设计上已经为数据"站稳"新的生产要素和治理工具地位做好了充分准备。不过，尚有大量细节性的体制机制难题需要地方政府创造性地予以破解，特别是公共数据这一兼具公共与市场两种属性的治理对象。本文旨在"发挥中央和地方两个积极性"的语境下，呈现三方面的内容：其一是阐述地方政府在公共数据治理中面临的两大全新任务——开放和授权运营；其二是梳理各地已经取得的重要进展，尤其关注机制创新等方面；其三是简要讨论治理者面临的结构性挑战。以期在数据治理的现有研究中补充一个“地方视角”。

传统统计调查面临成本高昂、样本损耗及时效滞后等系统性难题,而大语言模型(LLMs)驱动的生成式人工智能(GAI)为革新数据获取范式提供了新途径。 本文以中国健康与养老追踪调查(CLHLS)为实证场景,构建基于LLMs的老年健康数据生成框架,借助知识增强技术注入先验规则,对2021年追踪样本的自评健康和日常生活活动能力(ADL)进行高保真模拟。 研究发现,知识增强有效突破了通用大模型的局限,校正了模型偏差,较为准确地复现了健康指标与健康行为、人口学因素的关联模式。 然而,技术落地仍面临三重挑战。 基于此,本文提出在认识上构建“人机互馈”、方法上建立“人机共审”、生态上实现“人机共生”的“人类—AI”协同的社会研究新范式。

在网络问政向网络理政深入转变的过程中，作为网络理政重要组成部分的政府回应，对赢得公众信任、提高公众满意度具有重要作用。本文基于政府回应等理论，借鉴顾客满意度经典评估模型，从感知质量、感知价值、政府形象三个视角构建理论模型，解释政府回应的不同表达方式对公众满意度的影响，并利用文本自动计算方法对成都市网络理政平台数据进行实证检验。研究表明，政府回应的重视度、政府回应的真实度对公众满意度具有正向影响，回应时间间隔对公众满意度具有负向影响，负向影响同样存在于政府回应的相似度与满意度的关系之中。而政府回应的丰富度和说服度会受到公众诉求未解决的影响，与公众满意度之间并不存在正向关系，同时发现政府回应具有僵化回应现象。研究结果对于提高政府回应质量、提高公众对政府回应的满意度、维护政府公信力具有宝贵的参考价值。