本网重庆讯（李云波）2020年10月11日--12日，由重庆邮电大学主办的“第三届大数据与哲学社会科学”研讨会在重庆市南岸区顺利召开。大会以“大数据与百年党建经验及规律研究”为主题，邀请了近百位国内知名高校、出版机构以及大数据、人工智能、哲学社会科学领域的专家学者参会，共同聚焦大数据人工智能时代下的党建研究与创新发展。

                        第三届大数据与哲学社会科学研讨会现场

近年来，人工智能技术已成为国家发展战略，应用场景持续向各行业领域深入发展，在哲学社会科学领域，特别是在党建工作中，从海量数据文本中挖据有价值的信息已成为现实。

会议期间，与会专家学者围绕会议主题，就运用大数据方法的《百年党建经验和规律研究》、《马克思主义理论问题研究》、《大数据时代哲学社会科学研究方法创新》、《大数据与哲学社会科学交叉问题研究》等话题展开了深入交流。

  重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院高级工程师黄永洪在活动现场接受媒体采访

   蓝江: 哲学社会科学研究要面向时代 解决现实问题

研讨会上，南京大学教授蓝江，从否定、共鸣和超越等三种重建批判理论的路径进行了分析。蓝江谈到：“未来数字和智能社会处于高度的不定状态中，我们需要在自己的批判性思考中寻找道路，批评理论要求在面对数字社会时存在多种可能性，我们要敢于去实验和尝试新的生命形态”。

在数字化潮流下，大数据已在社会经济中发挥着越来越重要的作用。“我们需要更新人文社会科学的研究理论，不能停留在纯粹的哲学研究时代，哲学社会科学必须要解决实际问题。”蓝江强调说。同时，他向与会者提出，在享受大数据便利的同时，应对人存在的合理性进行哲学上的思考，践行大数据时代哲学批判的使命。

   吴满意：不断强化大数据理念 形成全新思想政治教育数智化生态体系

电子科技大学马克思主义学院院长吴满意认为，大数据时代思想政治教育在点、线、面、体方面展现出新理念、新模式和新实践，系统性互联模式已经显现。因此，需要学术理论界和实践部门不断强化大数据思维，推动思想政治教育主客体互化转换，有效推进载体融合一体化，不断推进内容深化和全域细化，创新和实现效果优化、范式转化、体系美化。

北京师范大学地理数据与应用分析中心教授高剑波在发言中提到， 新闻媒体数据是国际关系研究，舆情分析的重要数据来源。在新闻媒体大数据的计算方法中，复杂网络及传播动力学的一些基本技术，能够起到比较好的作用。并在此基础上，高剑波详细介绍了国际关系指标体系的构建、舆情危机监控和风险量化的具体方法。

   代金平：应用大数据文本挖掘技术促进党建理论研究

重庆邮电大学马克思主义学院院长代金平在会上分析了大数据文本挖掘技术应用于党建研究的思路与模式。代金平提到， 暴增的党建大数据文本以及不断成熟的大数据文本挖掘技术，使得大数据文本挖掘技术与党建研究具有内在契合性，目前已有不少大数据文本挖掘技术与党建实务结合的项目成果。“大数据文本挖掘技术不仅要应用于党建实务，还应更多应用于党建理论研究。”代金平强调，要建立科学合理的研究团队，最终做到大数据文本挖掘技术与党建理论研究的相互促进。

      王传利：应用互联网信息技术做好做实意识形态安全工作

清华大学教授王传利在发言中指出，网络舆情关系到政治安全，舆情的管控显得十分重要。目前，意识形态领域的斗争趋向复杂，新媒体的发展对网络管控提出了新的挑战。  “在事关大是大非和政治原则问题上，必须增强主动性、掌握主动权、打好主动仗，帮助干部群众划清是非界限、澄清模糊认识。”王传利说。会上，王传利还对历史虚无主义、攻击正能量等典型负面舆情进行了解析。

    杨娟：机器学习技术可从量化、质性角度改进社会科学问题研究方法

四川师范大学教授杨娟主要从文化、性别、 民族等社会因素探讨社会现象，分析形成原因和机制，并提出可能的发展预测和改进方案。同时，杨娟还从社会科学问题产生的数据、数据的提取预处理和数据的处理方法进行了具体阐述。“运用机器学习技术， 在社会科学的量化研究和质性研究方面能够得到较大提升。”杨娟表示。

    刘洪涛：知识图谱是主题挖掘的发展方向

重庆邮电大学教授刘洪涛在会上分享了大数据文本挖掘的基本方法及历史发展。刘洪涛讲到，主题挖掘是大数据文本挖掘技术中的重要分支，在哲学社会科学的大数据分析中具有重要的应用价值，但由于自然语言处理技术目前存在的缺陷，在词法、句法、语法的分析上还存在诸多难题，主题挖掘难以达到理想效果。刘洪涛认为，知识图谱的运用，能够有效提升文本大数据分析的效果。

    王建红：大数据应用实现思维变革 大数据研究实现“范式革命”

华北电力大学马克思主义学院副院长、华北电力大学大数据与哲学社会科学实验室主任王建红分析了大数据在党建工作的应用现状，对大数据党建的概念进行了厘定，以及大数据党建的必要性和可行性，并对大数据党建的典型应用思路进行了深入剖析。

王建红指出，将大数据方法运用于哲学社会科学研究，需要社会科学研究者积极创新，进行思维变革，从而实现哲学社会科学研究范式的革命。

中共成都市委党校杨莉芸副教授在发言中谈到， 随着大数据方法在哲学社会科学研究中越来越广泛的应用，文本主题挖掘也越来越多的被应用到党建的研究工作中。通过主题分析，可以清楚简洁的展示中国共产党百年作风建设的核心内容。

     李文清：改进主题模型 探析中国共产党百年作风建设的历史演变规律

重庆邮电大学互联网大数据舆情研究中心主任李文清以《中国共产党百年作风建设的演化》为例，向观众解析了如何基于领域知识，整理作风建设语料库，并对主题挖掘算法进行改进，利用最新的网络模型，提升文本主题挖掘效果。

李文清表示，由于自然语言处理技术目前还不成熟，必须结合领域知识，形成高质量语料库后，再与人工智能算法进行配合，才能呈现出好的效果。他同时指出，知识图谱及关系挖掘，会是文本大数据主题挖掘的未来方向。

                                    参会嘉宾合影留念