一、项目介绍——“AI+人文社会科学”

继2024年度首期课程获得热烈响应、吸引全校55个专业100名研究生踊跃选修后，经过精心筹备，本年度“计算社会科学交叉能力提升项目”全面升级启航。

本项目由研究生院和计算机学院主办，联合中国社会科学调查中心以及人文社科相关院系共同设计与组织实施。

项目开设两门核心课程：《计算社会科学导论》（课号：10100016）于秋季学期开课，《计算社会科学实践》（课号：10100017）于次年春季学期开课。

达到项目课程要求的学生将获得由北京大学研究生院和计算机学院共同颁发的“计算社会科学交叉能力提升项目”证书。

二、项目特色

1. “北京大学优秀教学团队”授课：由北京大学优秀教学团队系统讲解计算社会科学领域的前沿理论与研究方法，结合最新学术成果，帮助学生全面掌握计算社会科学研究所需的核心能力。

2. 名师讲座+产业讲座：特邀经济学院、光华管理学院、公共卫生学院、艺术学院等学院院长及知名学者授课，分享交叉学科前沿研究范式与研究成果；邀请头部互联网企业AI专家讲授计算社会科学前沿产业应用，帮助学生将理论与实际应用紧密结合。

3. 全流程实战：指导学生完成真实应用场景的计算社会科学实践项目，完成从需求分析、方案设计、数据采集、数据分析到示范应用的全流程实践，全面提升学生开展计算社会科学研究与解决实际问题的能力。

4. 优秀实践项目评选与表彰

 获奖证书：评选具有创新性、实用性和影响力的优秀课程实践项目，由研究生院和计算机学院联合颁发获奖证书；

 青岛实践考察：提供前往北京大学（青岛）计算社会科学研究院参与实践研究的机会，将课堂成果延伸至真实科研与产业应用场景；

 优秀成果展示：设立成果展示大厅，集中展示计算社会科学交叉能力提升项目历届学生的优秀成果。

三、培养对象

全校硕士生和博士生

四、核心课程简介

1. 《计算社会科学导论》--前沿理论与方法应用

本课程讲授计算社会科学的基础概念、方法及在交叉领域应用等主要内容，设置知识体系、名师讲座、产业前沿三大环节。

 知识体系：设计“基础篇”、“方法篇”、“前沿篇”、“应用篇”和“产业篇”五项内容，课程内容注重理论与实践相结合，既包括基础知识与方法论的系统讲解，又涵盖”Nature””Science”等顶级期刊名篇的深度解析，同时设置了"计算+金融"、"计算+国际关系"、"计算+社会治理"等特色专题，全面展现大数据、人工智能技术与社会科学领域的深度融合与创新应用。

 名师讲座：由大数据计算与社科、艺术、公卫、经济等交叉学科方向的知名学者通过讲座的方式向学生讲述计算社会科学领域基础理论、创新成果、成果案例等内容。

 产业前沿：邀请头部互联网企业AI专家分享计算社会科学的前沿产业应用案例，拓宽学生的知识边界，激发创新思维，为学生的未来发展奠定坚实基础。

2. 《计算社会科学实践》--全流程项目实战

本课程面向非计算机专业研究生，作为计算社会科学理论与实践的桥梁，旨在培养学生掌握计算社会科学研究方法并能够开展真实项目实践。通过基础理论授课与研究实践相结合的方式，学生将（1）学习并应用机器学习、深度学习与大模型等方法，掌握其在社会科学研究中的应用路径；（2）学会Python等工具，用于数据采集、清洗、分析与可视化；（3）分组开展计算社会科学项目实践，围绕政策文本、社会舆情、产业趋势等真实议题，完成从需求分析、方案设计、数据采集、数据分析到示范应用的全流程实践，全面提升学生开展计算社会科学研究和解决实际问题的能力。

五、课程体系

计算社会科学交叉能力提升项目课程模块由三个模块组成，基础素养模块、实践应用模块和交叉融合模块。

1. 基础素养模块（必修，至少获得3学分）

2. 实践应用模块（必修，至少获得3学分）

课号	课程名称	学分	授课教师	选课说明	开课院系
10100017	计算社会科学实践 （春季学期开课）	3	姚佳慧、王腾蛟		计算机学院
04802015	深度学习技术与应用	3	李戈	计算机专业必选，非计算机专业不做要求。

3. 交叉融合模块（必修，需从以下课程选修，至少获得2学分）

课号	课程名称	学分	授课教师	开课院系
02309711	科技创新研究专题	3	周程	哲学系
02319630	前沿科技伦理专题	1	王昱洲、周程
04301948	艺术批评：理论与实践	3	彭锋	艺术学院
02818330	管理沟通	2	张志学	光华管理学院
02810309	领导力与组织建设	1	张志学
02810168	中国环境下的管理	1	张志学
06218430	财富与健康经济学	2	刘国恩	国发院
03202276	数字政府与政府数据治理专题研究	3	黄璜	政府管理学院
03216350	高级社会统计分析方法与应用	3	严洁
03232860	计算政治学	3	曾渝
03233500	公共管理大数据分析	3	张洪谋，杨文辉，刘伦，刘颜俊，孙铁山，曾渝
02507080	微观计量经济学	3	秦雪征	经济学院
02512200	财政制度比较研究	3	许云霄
03114001	社会研究方法	3	刘能	社会学系
03101765	社会治理：理论与实践	2	刘能
03101699	互联网与社会变迁	2	邱泽奇
02419653	国际环境与气候政策分析	3	张海滨	国际关系学院
04802017	社会与市场中的计算问题选讲	3	姜少峰	计算机学院
04812120	数据库原理与技术	3	高军
04812040	分布式系统概念与设计	3	杨智
04802029	基于图像和视频的三维重建	3	陈毅松
10100015	大模型与人工智能系统	3	吴垠鋆
04802023	开源软件的量化分析	3	周明辉
GD212006	医学预测建模及应用	1	王胜锋	公共卫生学院
TD192001	开放数据获取与医学知识发现	1.5	杜建

       说明：如已选修其他与计算社会科学相关课程，且课程未在上述列表中列出，可向项目组申请学分认证。

六、项目支撑平台

本项目已建立计算社会科学数据智能分析平台，包括全球实时开放数据服务系统和主动感知的数据提取与智能分析系统，由计算机学院计算与交叉科学研究中心专职工程师提供全程技术支持。

参与本项目的学生将依托该平台，基于海量数据资源与前沿分析工具完成计算社会科学实践项目，在真实研究场景中进行深入探索与创新实践。

七、报名和申请

1. 报名流程：申请人于2025年9月26日17:00前在教学网《计算社会科学导论》课程目录（需选课后才能查看）下载并填写北京大学“计算社会科学交叉能力提升证书项目”申请表。

2. 报名确认：经相关部门和院系对申请材料进行评审后确定入选人员，名单将于10月上旬在研究生院网站（网址：https://grs.pku.edu.cn）公布。

3. 证书申请：报名确认后本学段（硕士或博士期间）达到学分要求的，每年秋季学期开学第四周由学生提出申请，经研究生院核实批准后，颁发证书。

八、联系方式

如有关于项目和申请过程的问题，欢迎与我们联系。

研究生院联系人，杨老师，yangyiguo@pku.edu.cn

计算机专业联系人：陈老师，pekingchenwei@pku.edu.cn 

人文社科联系人：姚老师，yaojh@pku.edu.cn

详细信息可参考项目公众号：”CSS探索”

 

 

 

 

往期学生评价（部分）

 通过课程学习，我拥抱了计算社会科学发展浪潮，拓宽了研究视野，更新了研究工具箱。锻炼了从项目设计、数据采集、分析到研究报告、系统展示的完整项目实践能力。

---国际关系学院23级硕士

老师们和助教授课与解答都非常认真，从基础方法概念到落地呈现，每节课都有把完整的方法原理、应用案例、代码呈现在课程内容包里，我安利给没有选课的同学，他们也觉得特别实用！

---教育学院23级硕士

计算社会科学导论和实践课程搭配得很好，帮我们搭建完善知识体系之后，又以实践导向性强的小组项目强化方法的应用。老师们课程设置得很紧凑很合理，讲授生动深入浅出，助教答疑解惑非常给力。

---新闻传播学院24级博士

不仅是一段学习旅程，更是一段跨学科成长的体验。从最初的“这是什么模型？”到最后能自信地呈现出一份结构清晰、逻辑严密、视觉漂亮的研究报告，这门课让我明白，跨学科的壁垒是可以被跨越的！

---心理与认知科学学院23级硕士

课程的价值不仅在于知识的学习，更在于其与我数据科学与健康领域的专业背景相契合。课程整体内容充实，技术深度与应用广度兼具，对提升数据挖掘能力与跨领域思维方式都有显著帮助。

---公共卫生学院23级博士