2025年11月10日中午，厦门大学社会与人类学院青年学者成长沙龙系列讲座第十三期在海韵园行政楼A栋302室举行。本次讲座的主讲人为社会与人类学院高馨助理教授，分享主题为“计算社会学方法论与运用——组织创新研究案例”。人类学与民族学系李晋副教授主持活动，社会学系陈福平教授参与对谈，社会与人类学院邓燕华教授、刘子曦教授、李潇助理教授与张奕助理教授等师生现场参与提问交流。本次讲座吸引了约70名来自不同院系与学科背景的师生报名参与。

高馨老师以计算社会科学（CSS）的系统介绍开篇，提出了研究的核心关切：计算社会学作为融合多学科方法的新兴领域，如何突破传统社会科学研究的局限，在理论与方法的互动中为社会现象研究提供新路径？基于对计算社会科学发展历程的系统梳理与自身团队多年的实证研究，高老师指出，计算社会科学并非“替代传统社会科学”的单一技术范式，而是具有生成性与开放性的多元研究领域，鼓励年轻学者跨学科合作，通过参与专题讲座、实操教学与学术社群交流，策略性整合多学科思维与资源，搭建技术实操和理论深度融合的新文科研究生态。在此基础上，高老师进一步提出学科现存问题：在解决理论构念与测量鸿沟、预测性与可解释性失衡、宏观与微观脱节等核心问题上，计算社会科学能提供怎样的实践方案？在2014-2018年国内大型互联网公司的调研中，高老师提出了基于合作网络与知识嵌入双重视角，整合结构化、非结构化、田野调查多源数据，结合反绎逻辑的混合方法创新研究框架。研究发现，知识多样性与合作网络密度呈倒U型曲线交互——二者处于中等水平（多样性64%、密度57%）时团队创新涌现效应最显著；解释预测模型对团队创新影响因素的贡献时，团队的历史互动信任基础对创新的预测力和解释力最强，组织内部培训获得的动态知识多样性是次核心因素，团队间业务竞争与去中心化协作形成的“竞合张力”也提供正向价值。整项研究中还创新性运用AI技术，如进行自然语言处理以量化非结构性数据，运用AI算法进行多源数据的关联整合等实现方法论突破。

这项研究不仅在经验层面拓展了对高科技团队创新生成机制的理解，也在理论层面突破原有解释框架，搭建起定量研究、定性研究与人工智能技术之间的方法桥梁，为社会科学方法论革新提供了重要参照。

在与谈环节，陈福平老师首先肯定了本研究在理论推进上的努力，指出相较于“方法先行、理论薄弱”的普遍现状，本研究展现了将前沿方法与理论关怀紧密结合的宝贵尝试。他继而提出了量化研究范式中的三个关键议题：首先，关于理论验证的边界与普适性：基于单一组织的深度研究案例，其理论解释力如何在特殊性与普适性间取得平衡；其次面对数据测量信度问题：如何将非结构数据转换为可供比对的变量以及规避主观评价可能存在的内生性偏差；最后，关于模型复杂性的权衡：在引入高维非线性关系时，如何确保每一步都有坚实的理论依据，让技术复杂度服务于真正的理论贡献。

在互动环节，现场师生围绕多个议题进行了提问交流，内容涵盖计算社会科学作为方法论运用的跨学科比较、计算社会科学新理论的产出路径、量化研究突破“孤岛瓶颈”的实现途径、怎样实现定性研究与定量研究方法融合等。

本次沙龙在热烈的掌声中圆满落幕！敬请期待后续青年学术沙龙系列讲座！

撰稿：梁芷馨

摄影：梁芷馨

编辑：徐榕榕

审定：毛毛