讲 座 信 息

主题：社会结构、网络与知识生产：基于计算方法与人工智能的新视角

时间：2024年10月16日（周三）13:30-15:30

地点：浙江大学紫金港西区成均苑8幢1017

背景：知识社会学与科学与技术研究（STS）的理论传统揭示了知识的建构性，但大多集中于理论探讨，缺乏中层理论与实证经验。近年来，数据科学的兴起，尤其是科学学(Science of Science)与计量文献学的进展，为探索知识社会学的理论问题提供了新的思路与研究工具。在本次讲座中，芝加哥大学社会学系博士候选人曹立坤将介绍她与导师James Evans教授的最新合作研究。通过机器学习与大语言模型，我们探讨了社会结构、网络与知识之间的共同演化机制，并通过两个研究案例展示了这一思路的应用，阐述了计算知识社会学这一新领域的主要思路和视角。

主讲人：曹立坤，芝加哥大学社会学系博士候选人

Knowledge Lab成员，师从James Evans教授。她的主要研究方向包括计算社会科学、社会网络分析、科学与技术社会学以及组织研究。她的论文已发表于《Sociology Compass》《Management and Organizational Review》《江苏社会科学》等国内外社会学期刊，以及国际计算社会科学会议（IC2S2）等会议，所有已发表论文均已在Arxiv开源。此外，她的译作《社会网络分析：方法与应用》已由社科文献出版社出版。研究主页：lkcao.github.io

评议人：李林倬 浙江大学社会学系新百人计划研究员

芝加哥大学社会学博士，研究领域为知识社会学、计算社会科学、经济社会学。研究方向为知识系统和经济系统中的创新、颠覆、不确定性和层级相关的议题。研究发表在Poetics, Plos One, npj Urban Sustainability, 和社会学研究等中英文期刊上。

主持人：戴良灏 浙江大学社会学系百人计划研究员

哥廷根大学社会学博士，研究领域包括科学社会学，科学与技术研究（STS），社会网理论，认知图等。当下重点关注科学知识生产过程中的跨学科合作问题和学术劳动问题。相关研究论文和报告发表在Nature，Natureindex，ACM-KDD，EASST Review，Social Network Analysis: Interdisciplinary Approaches and Case Studies等刊著上。