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===系统理论和结构功能主义===
===系统理论和结构功能主义===
战后时期，范内瓦·布什 Vannevar Bush的'''微分分析机 Differential Analyser''' 、'''[[冯·诺伊曼 John von Neumann]]'''的'''[[元胞自动机 Cellular Automata]]'''、 '''维纳 Norbert Wiener'''的'''[[控制论 Cybernetics]]'''和'''[[克劳德·香农 Claude Shannon]]'''的'''[[信息论 Information Theory]]'''成为技术系统中建模和理解复杂性的重要范式。物理学、生物学、电子学和经济学等学科的科学家开始阐述系统的一般理论，即所有自然和物理现象都是具有共同模式和属性的系统中相互关联的元素的表现。沿着'''涂尔干 Émile Durkheim'''分析特定的复杂现代社会的思路，<ref>{{cite book|first=Émile |last=Durkheim |title=The Division of Labor in Society |location=New York, NY |publisher=Macmillan}}</ref> 战后结构功能主义社会学家如'''帕森斯 Talcott Parsons'''利用这些组成部分之间系统化和层次化相互作用的理论，试图产生大统一的社会学理论，如 AGIL 范式。<ref name="Bailey">{{cite book|first1=Kenneth D. |last1=Bailey |editor=Jonathan H. Turner |chapter=Systems Theory |title=Handbook of Sociological Theory |publisher=Springer Science |year=2006 |location=New York, NY |isbn=978-0-387-32458-6 |pages=379–404}}</ref> '''霍曼斯 George Homans'''等社会学家认为，社会学理论应该被构建为具有逻辑命题和精确术语的层次化结构，并且从中可以得出能够在实证研究中被操作化的其他命题和假设。<ref name="Blackwell">{{cite encyclopedia|year=2007 |title=Computational Sociology |last=Bainbridge |first=William Sims |encyclopedia=Blackwell Encyclopedia of Sociology |publisher=Blackwell Reference Online |url=http://www.sociologyencyclopedia.com/subscriber/tocnode?id=g9781405124331_chunk_g97814051243319_ss1-85 |doi=10.1111/b.9781405124331.2007.x |hdl=10138/224218 |editor=Ritzer, George|isbn=978-1-4051-2433-1|hdl-access=free }}</ref> 由于早在1956年计算机算法和程序就已经被用来测试和验证数学定理（如'''四色定理Four Color Theorem'''），<ref>{{cite book|last=Crevier |first=D. |year=1993 |title=AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence |url=https://archive.org/details/aitumultuoushist00crev |url-access=registration |publisher=Basic Books |location=New York, NY}}</ref>一些学者预计相似的计算方法可以“解释”和“证明”关于社会结构和演变的类似形式化的问题和定理。
战后时期，范内瓦·布什 Vannevar Bush的微分分析机 Differential Analyser 、[[冯·诺伊曼 John von Neumann]]的[[元胞自动机 Cellular Automata]]、维纳 Norbert Wiener的[[控制论 Cybernetics]]和[[克劳德·香农 Claude Shannon]]的[[信息论 Information Theory]]成为技术系统中建模和理解复杂性的重要范式。物理学、生物学、电子学和经济学等学科的科学家开始阐述系统的一般理论，即所有自然和物理现象都是具有共同模式和属性的系统中相互关联的元素的表现。沿着涂尔干 Émile Durkheim分析特定的复杂现代社会的思路，<ref>{{cite book|first=Émile |last=Durkheim |title=The Division of Labor in Society |location=New York, NY |publisher=Macmillan}}</ref> 战后结构功能主义社会学家如'''帕森斯 Talcott Parsons'''利用这些组成部分之间系统化和层次化相互作用的理论，试图产生大统一的社会学理论，如 AGIL 范式。<ref name="Bailey">{{cite book|first1=Kenneth D. |last1=Bailey |editor=Jonathan H. Turner |chapter=Systems Theory |title=Handbook of Sociological Theory |publisher=Springer Science |year=2006 |location=New York, NY |isbn=978-0-387-32458-6 |pages=379–404}}</ref> '''霍曼斯 George Homans'''等社会学家认为，社会学理论应该被构建为具有逻辑命题和精确术语的层次化结构，并且从中可以得出能够在实证研究中被操作化的其他命题和假设。<ref name="Blackwell">{{cite encyclopedia|year=2007 |title=Computational Sociology |last=Bainbridge |first=William Sims |encyclopedia=Blackwell Encyclopedia of Sociology |publisher=Blackwell Reference Online |url=http://www.sociologyencyclopedia.com/subscriber/tocnode?id=g9781405124331_chunk_g97814051243319_ss1-85 |doi=10.1111/b.9781405124331.2007.x |hdl=10138/224218 |editor=Ritzer, George|isbn=978-1-4051-2433-1|hdl-access=free }}</ref> 由于早在1956年计算机算法和程序就已经被用来测试和验证数学定理（如'''四色定理Four Color Theorem'''），<ref>{{cite book|last=Crevier |first=D. |year=1993 |title=AI: The Tumultuous History of the Search for Artificial Intelligence |url=https://archive.org/details/aitumultuoushist00crev |url-access=registration |publisher=Basic Books |location=New York, NY}}</ref>一些学者预计相似的计算方法可以“解释”和“证明”关于社会结构和演变的类似形式化的问题和定理。
===宏观模拟和微观模拟===
===宏观模拟和微观模拟===
===元胞自动机和基于主体建模===
===元胞自动机和基于主体建模===
20世纪70年代和80年代，物理学家和数学家也在试图模拟和分析简单的组成单位如何产生整体特性，比如低温环境中原子在磁性材料和湍流中(表现出的)的复杂材料特性。<ref>{{cite book|title=Cellular automata machines: a new environment for modeling |url=https://archive.org/details/cellularautomata00toff |url-access=registration |first1=Tommaso |last1=Toffoli |first2=Norman |last2=Margolus | author2-link = \|year=1987 |publisher=MIT Press |location=Cambridge, MA}}</ref> 使用'''[[元胞自动机 Cellular Automata]]'''，科学家们能够指定由元胞网格组成的系统，其中每个元胞只占据一些有限的状态，状态之间的变化完全由相邻元胞的状态控制。随着人工智能和微型计算机能力的进步，这些方法促进了“[[混沌理论]]”和“[[复杂性理论]]”的发展，这反过来又重新引起了人们对跨学科的复杂物理和社会系统的兴趣。<ref name="SfSS1"/>明确致力于跨学科复杂性研究的机构也是在这个时代成立的: [[圣菲研究所]]是由'''美国洛斯阿拉莫斯国家实验室Los Alamos National Laboratory'''的科学家于1984年建立的，密歇根大学的 BACH 小组也是在20世纪80年代中期建立的。
20世纪70年代和80年代，物理学家和数学家也在试图模拟和分析简单的组成单位如何产生整体特性，比如低温环境中原子在磁性材料和湍流中(表现出的)的复杂材料特性。<ref>{{cite book|title=Cellular automata machines: a new environment for modeling |url=https://archive.org/details/cellularautomata00toff |url-access=registration |first1=Tommaso |last1=Toffoli |first2=Norman |last2=Margolus | author2-link = \|year=1987 |publisher=MIT Press |location=Cambridge, MA}}</ref> 使用'''[[元胞自动机 Cellular Automata]]'''，科学家们能够指定由元胞网格组成的系统，其中每个元胞只占据一些有限的状态，状态之间的变化完全由相邻元胞的状态控制。随着人工智能和微型计算机能力的进步，这些方法促进了“[[混沌理论]]”和“[[复杂性理论]]”的发展，这反过来又重新引起了人们对跨学科的复杂物理和社会系统的兴趣。<ref name="SfSS1"/>明确致力于跨学科复杂性研究的机构也是在这个时代成立的: [[圣塔菲研究所]]是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室Los Alamos National Laboratory的科学家于1984年建立的，密歇根大学的 BACH 小组也是在20世纪80年代中期建立的。
元胞自动机范式引发了强调'''基于主体建模 Agent-based Modeling'''的第三次社会模拟浪潮。与微观模拟一样，这些模型强调自下而上的设计，但采用了与微观模拟不同的四个关键假设: '''自主性 Autonomy'''、'''相互依赖性 Interdependency'''、'''简单规则 Simple Rules'''和'''适应性行为 Adaptive Behavior'''。<ref>{{cite journal |title=A simulation of the structure of academic science |journal=Sociological Research Online |volume=2 |issue=2 |pages=1–15 |year=1997 |first=Nigel |last=Gilbert |url=http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |doi=10.5153/sro.85 |access-date=2009-12-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/19980524062306/http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |archive-date=1998-05-24 |url-status=dead }}</ref> 1981年，数学家、政治学家阿克塞尔罗德 Robert Axelrod和进化生物学家汉密尔顿 W.D. Hamilton 在《科学》杂志上发表了一篇名为《合作的进化 The Evolution of Cooperation》的重要论文，该论文采用基于主体建模方法，论证了在一个囚徒困境中，当主体遵循简单的自利规则 rules of self-interest 时，互惠的社会合作是如何建立和稳定的。<ref>{{cite journal|title=The Evolution of Cooperation |first1=Robert |last1=Axelrod |first2=William D. |last2=Hamilton |journal=Science |volume=211 |issue=4489 |pages=1390–1396 |doi=10.1126/science.7466396|pmid=7466396 |date=March 27, 1981|bibcode=1981Sci...211.1390A }}</ref>阿克塞尔罗德和汉密尔顿证明，主体遵循这样一套简单的规则: (1)在第一轮进行合作，(2)在其后重复伙伴以前的行动，能够在没有人口学差异、价值观、宗教和文化等社会规范作为合作的先决条件或中介的情况下制定合作和制裁的“规范”。<ref name="Cooperation"/> 整个20世纪90年代，像威廉·希姆斯·本布里奇 William Sims Bainbridge ，Kathleen Carley，Michael Macy 和 John Skvoretz 这样的学者开发了关于广义互惠、偏见、社会影响和组织信息处理模型的多主体模型。1999年，吉尔伯特 Nigel Gilbert出版了第一本关于社会模拟的教科书: 《'''写给社会科学家的仿真模拟 Simulation for the social scientist'''》，并建立了它最相关的杂志: 人工社会和社会模拟杂志《the Journal of Artificial Societies and Social Simulation》。
元胞自动机范式引发了强调'''基于主体建模 Agent-based Modeling'''的第三次社会模拟浪潮。与微观模拟一样，这些模型强调自下而上的设计，但采用了与微观模拟不同的四个关键假设: 自主性 Autonomy、相互依赖性 Interdependency、简单规则 Simple Rules和适应性行为 Adaptive Behavior。<ref>{{cite journal |title=A simulation of the structure of academic science |journal=Sociological Research Online |volume=2 |issue=2 |pages=1–15 |year=1997 |first=Nigel |last=Gilbert |url=http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |doi=10.5153/sro.85 |access-date=2009-12-16 |archive-url=https://web.archive.org/web/19980524062306/http://www.socresonline.org.uk/socresonline/2/2/3.html |archive-date=1998-05-24 |url-status=dead }}</ref> 1981年，数学家、政治学家阿克塞尔罗德 Robert Axelrod和进化生物学家汉密尔顿 W.D. Hamilton 在《科学》杂志上发表了一篇名为《合作的进化 The Evolution of Cooperation》的重要论文，该论文采用基于主体建模方法，论证了在一个囚徒困境中，当主体遵循简单的自利规则 rules of self-interest 时，互惠的社会合作是如何建立和稳定的。<ref>{{cite journal|title=The Evolution of Cooperation |first1=Robert |last1=Axelrod |first2=William D. |last2=Hamilton |journal=Science |volume=211 |issue=4489 |pages=1390–1396 |doi=10.1126/science.7466396|pmid=7466396 |date=March 27, 1981|bibcode=1981Sci...211.1390A }}</ref>阿克塞尔罗德和汉密尔顿证明，主体遵循这样一套简单的规则: (1)在第一轮进行合作，(2)在其后重复伙伴以前的行动，能够在没有人口学差异、价值观、宗教和文化等社会规范作为合作的先决条件或中介的情况下制定合作和制裁的“规范”。<ref name="Cooperation"/> 整个20世纪90年代，像威廉·希姆斯·本布里奇 William Sims Bainbridge ，Kathleen Carley，Michael Macy 和 John Skvoretz 这样的学者开发了关于广义互惠、偏见、社会影响和组织信息处理模型的多主体模型。1999年，吉尔伯特 Nigel Gilbert出版了第一本关于社会模拟的教科书: 《写给社会科学家的仿真模拟 Simulation for the social scientist》，并建立了它最相关的杂志: 人工社会和社会模拟杂志《the Journal of Artificial Societies and Social Simulation》。
===数据挖掘和社会网络分析===
===数据挖掘和社会网络分析===
[[File:Tripletsnew2012.png|thumb|right| 2012年美国大选叙事网络<ref name="ReferenceA">{{cite journal|title=Automated analysis of the US presidential elections using Big Data and network analysis|author1=S Sudhahar|author2=GA Veltri|author3=N Cristianini|journal=Big Data & Society|volume=2|issue=1|pages=1–28|year=2015|doi=10.1177/2053951715572916|doi-access=free}}</ref>]]
[[File:Tripletsnew2012.png|thumb|right| 2012年美国大选叙事网络<ref name="ReferenceA">{{cite journal|title=Automated analysis of the US presidential elections using Big Data and network analysis|author1=S Sudhahar|author2=GA Veltri|author3=N Cristianini|journal=Big Data & Society|volume=2|issue=1|pages=1–28|year=2015|doi=10.1177/2053951715572916|doi-access=free}}</ref>]]
文本语料库的自动解析使对参与者及其关系网络的大规模提取成为可能，它将文本数据转换为网络数据。由此产生的网络可以包含数千个'''节点 Nodes'''，然后利用网络理论中的工具对其进行分析，以确定关键参与者、关键群体，以及网络的总体特性如稳健性、结构稳定性，或某些节点的'''中心性 Centrality'''等。<ref>{{cite journal|title=Network analysis of narrative content in large corpora|author1=S Sudhahar|author2=G De Fazio|author3=R Franzosi|author4=N Cristianini|journal=Natural Language Engineering|volume=21|issue=1|pages=1–32|year=2013|doi=10.1017/S1351324913000247 |url=https://research-information.bristol.ac.uk/files/129621186/Network_Analysis_of_Narrative_Content_in_Large_Corpora.pdf}}</ref> 这使'''定量叙事分析Quantitative Narrative Analysis'''引入的方法得以自动化，<ref>{{cite book|title=Quantitative Narrative Analysis|last=Franzosi|first=Roberto|publisher=Emory University|year=2010}}</ref>据此，主语-动词-宾语三元组被看作由动作连接的成对行为者，或者由行为者-宾语形成的成对行为者。<ref name="ReferenceA"/>
文本语料库的自动解析使对参与者及其关系网络的大规模提取成为可能，它将文本数据转换为网络数据。由此产生的网络可以包含数千个'''节点 Nodes'''，然后利用网络理论中的工具对其进行分析，以确定关键参与者、关键群体，以及网络的总体特性如稳健性、结构稳定性，或某些节点的'''中心性 Centrality'''等。<ref>{{cite journal|title=Network analysis of narrative content in large corpora|author1=S Sudhahar|author2=G De Fazio|author3=R Franzosi|author4=N Cristianini|journal=Natural Language Engineering|volume=21|issue=1|pages=1–32|year=2013|doi=10.1017/S1351324913000247 |url=https://research-information.bristol.ac.uk/files/129621186/Network_Analysis_of_Narrative_Content_in_Large_Corpora.pdf}}</ref> 这使'''定量叙事分析Quantitative Narrative Analysis'''引入的方法得以自动化，<ref>{{cite book|title=Quantitative Narrative Analysis|last=Franzosi|first=Roberto|publisher=Emory University|year=2010}}</ref>据此，主语-动词-宾语三元组被看作由动作连接的成对行为者，或者由行为者-宾语形成的成对行为者。<ref name="ReferenceA"/>
===计算内容分析 ===
===计算内容分析 ===
长期以来，内容分析一直是社会科学和媒体研究的传统方法。内容分析的自动化使得这一领域发生了一场“大数据”革命，这些研究中，社交媒体和报纸内容包括了数百万条的新闻。<ref>{{cite journal|author1=I. Flaounas|author2=M. Turchi|author3=O. Ali|author4=N. Fyson|author5=T. De Bie|author6=N. Mosdell|author7=J. Lewis|author8=N. Cristianini|title=The Structure of EU Mediasphere|journal=PLOS One|volume=5|issue=12|pages=e14243|year=2010|doi=10.1371/journal.pone.0014243|url=https://orca-mwe.cf.ac.uk/50732/1/Flaounas%202010.pdf|pmid=21170383|pmc=2999531|bibcode=2010PLoSO...514243F}}</ref><ref>{{cite journal|title=Nowcasting Events from the Social Web with Statistical Learning|author1=V Lampos|author2=N Cristianini|journal=ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology |volume=3|issue=4|page=72|doi=10.1145/2337542.2337557|year=2012|url=http://www.lampos.net/sites/default/files/papers/lampos2012nowcasting.pdf}}</ref><ref>{{cite conference|title=NOAM: news outlets analysis and monitoring system|author1=I. Flaounas|author2=O. Ali|author3=M. Turchi|author4=T Snowsill|author5=F Nicart|author6=T De Bie|author7=N Cristianini|conference=Proc. of the 2011 ACM SIGMOD international conference on Management of data|year=2011|url=http://www.tijldebie.net/system/files/SIGMOD_11_demo_Ilias.pdf|doi=10.1145/1989323.1989474}}</ref><ref>{{cite book|author=N Cristianini|title=''Combinatorial Pattern Matching''|pages=2–13|year=2011|volume=6661|series= Lecture Notes in Computer Science|isbn=978-3-642-21457-8|doi=10.1007/978-3-642-21458-5_2|chapter=Automatic Discovery of Patterns in Media Content|citeseerx=10.1.1.653.9525}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Lansdall-Welfare|first=Thomas|last2=Sudhahar|first2=Saatviga|last3=Thompson|first3=James|last4=Lewis|first4=Justin|last5=Team|first5=FindMyPast Newspaper|last6=Cristianini|first6=Nello|date=2017-01-09|title=Content analysis of 150 years of British periodicals|url=http://www.pnas.org/content/early/2017/01/03/1606380114|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|volume=114|issue=4|language=en|pages=E457–E465|doi=10.1073/pnas.1606380114|issn=0027-8424|pmid=28069962|pmc=5278459}}</ref> 基于数以百万计的文档和文本挖掘方法，性别偏差Gender Bias、可读性 Readability、内容相似度 Content Similarity'''、读者偏好 Reader Preferences，甚至是情绪 Mood都可以被分析。Flaounas等人对可读性、性别偏差和话题偏差 Topic Bias的研究，<ref>{{cite journal|author1=I. Flaounas|author2=O. Ali|author3=M. Turchi|author4=T. Lansdall-Welfare|author5=T. De Bie|author6=N. Mosdell|author7=J. Lewis|author8=N. Cristianini|title=Research methods in the age of digital journalism|journal=Digital Journalism|year=2012|doi=10.1080/21670811.2012.714928|volume=1|pages=102–116}}</ref> 展示了不同的话题如何有不同的性别偏差和可读性水平; 以及通过分析推特内容来检测人群情绪变化的可能性。<ref>{{cite conference|title=Effects of the Recession on Public Mood in the UK|author=T Lansdall-Welfare|author2=V Lampos|author3=N Cristianini|series=Mining Social Network Dynamics (MSND) session on Social Media Applications|doi=10.1145/2187980.2188264|conference=Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web|pages=1221–1226|location=New York, NY, USA|url=http://www.cs.bris.ac.uk/Publications/Papers/2001521.pdf}}</ref>
长期以来，内容分析一直是社会科学和媒体研究的传统方法。内容分析的自动化使得这一领域发生了一场“大数据”革命，这些研究中，社交媒体和报纸内容包括了数百万条的新闻。<ref>{{cite journal|author1=I. Flaounas|author2=M. Turchi|author3=O. Ali|author4=N. Fyson|author5=T. De Bie|author6=N. Mosdell|author7=J. Lewis|author8=N. Cristianini|title=The Structure of EU Mediasphere|journal=PLOS One|volume=5|issue=12|pages=e14243|year=2010|doi=10.1371/journal.pone.0014243|url=https://orca-mwe.cf.ac.uk/50732/1/Flaounas%202010.pdf|pmid=21170383|pmc=2999531|bibcode=2010PLoSO...514243F}}</ref><ref>{{cite journal|title=Nowcasting Events from the Social Web with Statistical Learning|author1=V Lampos|author2=N Cristianini|journal=ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology |volume=3|issue=4|page=72|doi=10.1145/2337542.2337557|year=2012|url=http://www.lampos.net/sites/default/files/papers/lampos2012nowcasting.pdf}}</ref><ref>{{cite conference|title=NOAM: news outlets analysis and monitoring system|author1=I. Flaounas|author2=O. Ali|author3=M. Turchi|author4=T Snowsill|author5=F Nicart|author6=T De Bie|author7=N Cristianini|conference=Proc. of the 2011 ACM SIGMOD international conference on Management of data|year=2011|url=http://www.tijldebie.net/system/files/SIGMOD_11_demo_Ilias.pdf|doi=10.1145/1989323.1989474}}</ref><ref>{{cite book|author=N Cristianini|title=''Combinatorial Pattern Matching''|pages=2–13|year=2011|volume=6661|series= Lecture Notes in Computer Science|isbn=978-3-642-21457-8|doi=10.1007/978-3-642-21458-5_2|chapter=Automatic Discovery of Patterns in Media Content|citeseerx=10.1.1.653.9525}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Lansdall-Welfare|first=Thomas|last2=Sudhahar|first2=Saatviga|last3=Thompson|first3=James|last4=Lewis|first4=Justin|last5=Team|first5=FindMyPast Newspaper|last6=Cristianini|first6=Nello|date=2017-01-09|title=Content analysis of 150 years of British periodicals|url=http://www.pnas.org/content/early/2017/01/03/1606380114|journal=Proceedings of the National Academy of Sciences|volume=114|issue=4|language=en|pages=E457–E465|doi=10.1073/pnas.1606380114|issn=0027-8424|pmid=28069962|pmc=5278459}}</ref> 基于数以百万计的文档和文本挖掘方法，性别偏差Gender Bias、可读性 Readability、内容相似度 Content Similarity、读者偏好 Reader Preferences，甚至是情绪 Mood都可以被分析。Flaounas等人对可读性、性别偏差和话题偏差 Topic Bias的研究，<ref>{{cite journal|author1=I. Flaounas|author2=O. Ali|author3=M. Turchi|author4=T. Lansdall-Welfare|author5=T. De Bie|author6=N. Mosdell|author7=J. Lewis|author8=N. Cristianini|title=Research methods in the age of digital journalism|journal=Digital Journalism|year=2012|doi=10.1080/21670811.2012.714928|volume=1|pages=102–116}}</ref> 展示了不同的话题如何有不同的性别偏差和可读性水平; 以及通过分析推特内容来检测人群情绪变化的可能性。<ref>{{cite conference|title=Effects of the Recession on Public Mood in the UK|author=T Lansdall-Welfare|author2=V Lampos|author3=N Cristianini|series=Mining Social Network Dynamics (MSND) session on Social Media Applications|doi=10.1145/2187980.2188264|conference=Proceedings of the 21st International Conference on World Wide Web|pages=1221–1226|location=New York, NY, USA|url=http://www.cs.bris.ac.uk/Publications/Papers/2001521.pdf}}</ref>
==挑战==
==挑战==
计算社会学和其他研究领域一样面临着一系列的挑战。<ref name="MCSS">Conte, Rosaria, et al. "[https://link.springer.com/content/pdf/10.1140%252Fepjst%252Fe2012-01697-8.pdf Manifesto of computational social science]." The European Physical Journal Special Topics 214.1 (2012): 325-346.</ref> 必须有针对性地合理处理这些挑战，才能对社会产生最大的影响。
计算社会学和其他研究领域一样面临着一系列的挑战。<ref name="MCSS">Conte, Rosaria, et al. "[https://link.springer.com/content/pdf/10.1140%252Fepjst%252Fe2012-01697-8.pdf Manifesto of computational social science]." The European Physical Journal Special Topics 214.1 (2012): 325-346.</ref> 必须有针对性地合理处理这些挑战，才能对社会产生最大的影响。
===层级和层级的交互关系===
===层级和层级的交互关系===
这一分类的另一个主要挑战涉及信息的有效性及其来源。近年来，信息收集和处理有着蓬勃的发展。但人们很少注意到社会之间虚假信息的传播。追溯资料来源并找到这些资料的所有者是很困难的。
这一分类的另一个主要挑战涉及信息的有效性及其来源。近年来，信息收集和处理有着蓬勃的发展。但人们很少注意到社会之间虚假信息的传播。追溯资料来源并找到这些资料的所有者是很困难的。
===文化建模===
===文化建模===
另一个挑战是确定最适合数据的模型，以及最合适的'''模型复杂性 Model Complexities'''。这些模型将帮助我们预测随着时间的推移社会将如何演变，并为事物如何运动和变化提供可能的解释。<ref>Weisberg, Michael. [http://www.academia.edu/download/30604870/lessmorefinal.pdf When less is more: Tradeoffs and idealization in model building]. Diss. Stanford University, 2003.</ref>
另一个挑战是确定最适合数据的模型，以及最合适的'''模型复杂性 Model Complexities'''。这些模型将帮助我们预测随着时间的推移社会将如何演变，并为事物如何运动和变化提供可能的解释。<ref>Weisberg, Michael. [http://www.academia.edu/download/30604870/lessmorefinal.pdf When less is more: Tradeoffs and idealization in model building]. Diss. Stanford University, 2003.</ref>
====生成模型====
====生成模型====
但是这些局部规则是什么呢？如何识别一组异质实体？这些规则的评估和影响都是新出现的困难之处。
但是这些局部规则是什么呢？如何识别一组异质实体？这些规则的评估和影响都是新出现的困难之处。
====异质模型和组合模型====
====异质模型和组合模型====