中国社会科学报记者 陈雅静
6月29日，第二届计算政治学论坛：政治学自主知识体系智能计算学术研讨会在天津师范大学举办。与会学者聚焦计算政治学的研究范式与方法，致力于推动计算政治学的蓬勃发展，为构建中国政治学自主知识体系贡献智慧。
政治学研究方法革新
“我们比以往任何时候都更能掌握数据，也比以往任何时候都更能分析这些数据。打破学科之间的壁垒与界限，计算政治学拓展了我们对政治学的认知维度与理解深度，为该领域的学术探索开辟了全新且更为广阔的研究路径。”天津师范大学副校长佟德志认为，计算政治学是面向新时代、新科技发展政治学的新思路。
清华大学社会科学学院党委书记、长聘教授孟天广提出，计算政治学具有双重定位：既研究国家治理中的计算行为，也推动计算方法在政治学研究中的应用。数字化国家正在重塑传统国家理论，引入数据、算法等新治理要素，促使国家治理结构形成新的协同治理机制。这场变革不仅挑战了传统理论假设，也革新了政治学研究方法，促进了理论驱动与数据驱动范式的融合。他呼吁中国学者抓住机遇，在数字国家形态、数字民主治理等前沿领域开展原创性研究，以构建中国政治学自主知识体系。
“数字化转型成效的关键在于组织协同而非技术本身。”南开大学周恩来政府管理学院院长吴晓林研究发现，数据共享、领导权威、互惠激励和价值认同是组织协同的四大支柱。数字化转型中技术应用的成败最终取决于组织能力建设，要建立强有力的领导、合理的激励机制和广泛的价值共识。
中国人民大学公共管理学院副院长杨宏山表示，算法监管应强调法律强制性约束与责任可追溯性，依据风险等级实施差异化监管策略，高风险领域要强化审计等刚性要求。同时，要借助治理手段提升监管效能，融合行业自律、公众参与及社会监督等多元力量，基于问题诊断建立动态的分级分类管理制度，以确保算法真正向善，服务于社会福祉。
复旦大学国际关系与公共事务学院教授高奇琦认为，计算政治学是数字中国建设的应有之义，要在方法论与议题上进行有效拓展。政治学人才需具备跨学科工程能力，以解决国家具体实际问题。计算政治学的发展既要注重自身学科建设，也要将内生建设与外部开放交流相结合。
促进政治实践创新发展
清华大学国家治理研究院执行院长孟庆国梳理了当前人工智能大模型在政府治理中的典型运用。他提出，从创新层面进行考察，推进数字化在政务服务中的应用一般可划分为四个层面，即工具层面、优化层面、组织结构层面以及制度体系层面，但目前大模型在政府治理中仍处于工具层面。
在中国社会科学院政治学研究所研究员郑建君看来，政府角色发生了转变，从过去的信息发布主体逐渐转向应对、阐释多元信息的位置，不仅要对外发布信息，还要对外部信息进行解释和说明。互联网使用对政治价值观与政治信任的关系具有重要的调节作用，应进一步加强反腐倡廉建设，加强对权力的监督和约束，及时有效回应社会事件，加强政府透明度建设，增进公众的政治信任。
天津大学智能与计算学部教授熊德意提出，大模型为政治学提供了虚拟社会模拟、智能体决策实验等新的范式工具。同时，政治学的价值对齐理论能够指导人工智能克服文化偏见与伦理风险。这既推动了计算政治学向智能仿真研究转型，也要求人工智能在跨文化语境中实现多元价值观的对齐。
天津师范大学国家治理研究院副院长温志强发布并介绍了最新的研究成果“舆速达全媒体舆情监测平台”，该平台通过智能摘要、风险研判、直播监测等人工智能核心功能，为政社企机构提供了快、全、准的决策支持，为舆情监测提供了人工智能治理新范式。
该论坛在中国政治学会的学术指导下，由清华大学、北京大学、复旦大学、中国人民大学、中国社会科学院大学等九所院校的政治学学科携手发起。
