数智时代社会科学实验研究范式的演变与展望

原创 钱明辉 中国社会科学网 北京

21世纪前，社会科学实验研究受自然科学范式影响，重视变量控制、实证分析和线性因果关系，主要考察个体行为与社会现象的固定关联，以实验室控制、现场或问卷调查为主要实验手段。随着信息智能技术不断进步，社会科学的研究工具、分析手段和认知方式正发生深刻变革。在“数智融合”时代，社会科学实验范式不再局限于单点式研究，而是向高度模拟化、系统化的复杂实验体系转变，体现了学科对社会现象理解模式的升级。

社会科学实验研究范式的四个阶段

第一，经验主义与现场实验：从“观察社会”到“干预社会”。早期社会实验研究多基于实证和经验观察。19世纪后期至20世纪中期，研究者通过系统观察、问卷调查等方法研究社会现象规律，此时实验注重相关性，更像“社会现场调查”。20世纪40年代后，在行为主义思潮影响下，社会科学实验转变为“现场实验”，强调研究对象真实性，但面临操作难度高和伦理挑战。

第二，行为实验与虚拟情境：从“被动观察”到“模拟操控”。20世纪中后期，实验经济学和行为科学发展，社会科学实验进入“行为实验阶段”。研究者在实验室模拟真实情境，观察个人或群体行为，这类实验在欧美广泛应用，催生了新兴学科。20世纪末，信息化推动“在线实验平台”发展，行为实验呈现规模化、数字化等特点。

第三，数据驱动与计算社会：从“行为实验”到“计算实验”。21世纪，社会科学实验进入“计算实验阶段”，以数据驱动、网络分析和算法建模为特征。研究者基于数字痕迹进行观测和仿真，采用多种方法识别变量因果机制和演化规律，进行社会结构模拟和政策测试。

第四，大模型实验与智能体仿真：从“计算社会”到“生成社会”。随着大数据等技术成熟，社会科学实验进入基于智能体的社会模拟阶段。研究者用智能体模拟复杂社会行为，预测群体现象演化。大语言模型赋能社会实验，使其延伸到高级社会变量。研究者可设计虚拟场景测试社会系统响应，在治理模拟等领域已见成效。

社会科学实验研究范式演化的特点

第一，从定性到计算性：认知方式的量化转型。经验主义阶段社会科学依赖田野调查和人文描述，重观察轻预测。随着发展，定量分析渐成主流，推动社会科学进入计算社会科学和生成式社会科学阶段。生成式社会科学通过构建人工个体“生成”社会结构和群体行为，强调因果机制重构和动态验证。

第二，从线性因果到复杂涌现：系统建模的复杂升级。传统实验范式难以解释社会现象的非线性和多主体互动机制。随着相关理论和方法受青睐，研究者关注系统涌现现象。行为实验引入多种设计描绘复杂社会行为，智能体仿真可观察非线性动态现象。

第三，从个体视角到多层级建模：观察视角的层级跃迁。早期实验侧重个体分析，对群体制度建构能力弱。随着建模技术发展，研究者建立多层级分析框架，通过不同方式探索群体行为机制，增强实验系统解释力和应用价值。

面向未来的社会科学实验形态

第一，方法融合：实验路径集成化。单一范式难以满足社会现实，未来社会科学实验将走向多范式串联、模块化集成的“实验路径设计”范式，兼具传统范式深描能力和现代模拟预测功能。

第二，技术融合：实验生态智能化。数智时代，实验研究场域拓展，构建起社会实验孪生体。其核心是智能体技术与大数据平台、物联网设备融合，可实现行为模拟、数据输入和实时采集操控。

第三，组织融合：实验平台系统化。社会科学实验正转向“系统工程”，单一学科难以完成全链条任务。未来需建成跨学科、跨机构、跨地域的智能协作平台，涵盖多种功能模块。

在数智时代，社会科学研究者有能力模拟和干预现实社会。实验范式的演化标志着社会科学从“观察者”变为“设计者”，学科本体更具预测性、工具性和系统性。从经验观察到智能生成，社会科学实验之路被重构。未来，我们不仅要记录社会运行逻辑，更要构建可测试、理解和改善的社会。

作者系中国人民大学信息资源管理学院教授

原标题：《数智时代社会科学实验研究范式演化》

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