吕鹏：计算社会科学丨系列课程完整上线
导语
吕鹏老师的《计算社会科学》系列课已完整上线集智学园，可以免费学习，地址见文末。
ABM仿真模拟 | 来源
1. 计算社会科学
Computational Social Science
1. 计算社会科学
Computational Social Science
主讲人：吕鹏
中南大学公共管理学院教授、中南大学社会计算研究中心主任。清华大学自动化系博士后，清华大学社会学系博士，美国芝加哥大学联合培养博士。韩国首尔大学访问学者，韩国高等教育财团ISEF访问学者。国家社科基金重大项目首席专家【立项资助】、国家社科基金重大项目首席专家【滚动资助】。中共中央直属机关青联委员、湖南省“湖湘青年英才”、国家民委“优秀中青年专家” 、北京通用人工智能研究院研究员、中央网信办“特约研究员”、教育部“青年长江学者”。
2. 课程预告片
2. 课程预告片
3. 课程推介
3. 课程推介
基于ABM多智能体模拟，讲授计算社会科学核心技术与研究范式。我们的口号是“文科生也能学会计算机编程”，本门课程鲜明特征是：软的研究、硬的技术，将在此实现融合。通过课程学习，掌握计算社会科学核心技能，轻松玩转社会系统仿真模拟。本课程核心方法，将应用于计算社会学、计算政治学、计算法学、计算经济学、计算传播学、计算心理学、计算历史学等具体领域研究。
4. 课程介绍
4. 课程介绍
1. 课程简介。在大数据、云计算与人工智能时代，计算社会科学正在兴起。社会学、政治学、经济学、心理学、新闻学等社会科学与物理学、系统科学、流体力学、生物学等自然科学等开始深度融合，产生《计算社会科学》《社会物理学》等前沿交叉学科，有力地推动了人文社会科学的发展。拓展了研究领域，增强了研究工具。本课程旨在为人文社会科学本科生、研究生讲解前沿的研究技术与方法，形成对社会科学领域最前沿问题的深刻理解与最新跨学科研究方法的动态掌握。
2 受众定位:（1）课程主要针对相关社会科学的本科生，涉及社会学、政治学、经济学、心理学、新闻学等学科;（2）社会学、政治学、经济学、心理学、新闻学、哲学等专业研究生也可以通过课程学习，打下跨学科研究的基础;（3）相关科研工作者与社会爱好者可以将此课程作为了解计算社会科学的途径与渠道，加深对计算社会科学相关概念与模型的了解与掌握。尤其是，希望通过建模和仿真研究相关社会与系统宏观现象的研究人员。
3 教学目标:（1）掌握计算社会科学的跨学科研究范式。计算社会科学独特的宏观-微观关系与研究视角，将对传统社会科学产生裂变、进化与提升效应;（2）掌握计算社会科学的跨学科研究范式与主流模型。掌握社会物理学等经典研究范式，同时掌握阈值模型、蚁群算法、人群动力学、社会力模型等主流模型与研究工具;（3）掌握计算社会科学基本工具。掌握R软件、NetLogo软件、机器学习、智能体建模、空间博弈论、仿真模拟等前沿研究工具;（4）形成抽象思维与建模能力、完成建模任务。要求选修者能够初步掌握方法并完成简单社会现象建模。
4 课程特色。《计算社会科学》课程有两种讲法，第一是侧重大数据挖掘与大数据分析，第二是侧重社会现象建模与智能体仿真。本课程主要侧重社会现象建模、智能体仿真、社会模拟，因为这是计算社会科学的理论基础与模型支撑。课程尤其侧重人类社会行为的计算机建模（Computational models of human social behaviors）。这是当前各国展开研究的最前沿，在国际关系、国家治理、公共安全、社会发展等方面有重大现实战略需求。因此，本课程将理论基础与模型建构作为优先方向，形成服务国家经济社会发展的后续研究能力。
5. 课程目录
5. 课程目录
第一章 计算社会科学和ABM
1.1 计算社会科学和社会计算
1.2 计算社会学、社会物理学和社会模拟
第二章 界面操作和基础代码
2.1 Netlogo的下载和安装
2.2 基础代码（1）
Histogram Example(扩散模型）
Box drawing example(有限世界）
2.3 基础代码（2）
Breeds and Shapes Example(物种产生）
Turtles Circling Simple(旋转模型）
2.4 基础代码（3）
Color Chart Example(颜色设置)
Perspective Example(观察世界)
第三章 系统动力学SD
3.1 系统动力学建模
3.2 系统动力学工具介绍
3.3 系统动力学模型
3.4 狼吃羊模型（系统动力学）
第四章 系统动力学SD：课题组研究
4.1 群体事件生命周期仿真模拟研究（1）
4.2 群体事件生命周期仿真模拟研究（2）
4.3 群体事件生命周期仿真模拟研究（3）
4.4 群体事件生命周期仿真模拟研究（4）
第五章 元胞自动机CA
5.1 什么是元胞自动机
5.2 元胞自动机的相关概念
5.3 典型元胞自动机及其应用研究
5.4 Game of Life 生命游戏（上）
5.5 Game of Life 生命游戏（下）
5.6 Fire 临界模型-火灾模型
5.7 Ising 伊辛模型
5.8 Voting 投票模型
第六章 元胞自动机之我们的研究
6.1 网络舆情与元胞自动机
6.2 中国历史与元胞自动机
6.3 越南历史与元胞自动机上
6.4 越南历史与元胞自动机下
第七章 智能体ABM建模（综述）
7.1 大数据挖掘与ABM仿真建模的范式互补
7.2 仿真模拟范式的研究优势
7.3 ABM仿真模拟核心特征与逻辑流程
第八章 智能体ABM建模（一）
8.1 网络模型概述
8.2 网络模型举例
8.3 蚁群算法
8.4 疾病传播模型
8.5 派对模型
第九章 智能体ABM建模（二）
9.1 信息传播模型
9.2 警察抓小偷模型
9.3 部落战争模型
9.4 猛犸灭绝模型
9.5 博弈模型
第十章 智能体ABM建模之我们的研究
10.1 人群动力学之昆明火车站砍杀模型
10.2 人群动力学之砍杀和踩踏模型
10.3 人群动力学之英雄模型
10.4 历史兴衰的智能体仿真建模上
10.5 历史兴衰的智能体仿真建模下
计算社会科学系列课
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