2018年8月28-29日，由清华大学社会科学学院、清华大学计算社会科学平台、清华大学数据科学研究院联合举办的“第一届全国计算社会科学高端论坛”于清华大学近春园成功举办。

举办“第一届全国计算社会科学高端论坛”旨在落实《促进大数据发展行动纲要》、《国务院关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》、《大数据产业发展规划（2016-2020）》等相关文件要求，促进“十三五”时期大数据产业发展，积极响应国家战略号召。

与会学者就大数据分析技术与传统社会科学研究方法之间的补充与融合进行了深入探讨。清华大学科研院院长、教育部“长江学者”特聘教授方红卫为论坛开幕致辞，展望了学科融合前景。北京大学校务委员会副主任、中国社会调查中心主任、文理大数据研究中心理事长李强教授、中国人民大学社会与人口学院院长冯仕政教授、清华大学社会科学学院党委书记、经济所所长刘涛雄教授分别作论坛主旨报告。

主旨会议后，论坛还举办了两场圆桌会议分别围绕主题“计算社会科学的方法论和学科建设”、“计算社会科学如何创新应用”，以及六个专题分论坛会议，涉及“经济大数据”、“社会计算与计算社会”、“科技与社会大数据”、“社会网络与社交媒体”、“政治与国关大数据”和“心理大数据”六个领域。50余名专家学者在会上发言，学界金融界新闻界近200人出席论坛。

中国电子科技大学周涛教授发言并展示了当前利用大数据达到的预测效果：基于在线社交大数据，能够精准推断地区经济发展状况，并预测关键经济统计指标；利用全球贸易和企业注册数据，可以建模刻画区域产业结构，全新解读国家经济发展模式；通过手机通讯和微型影响数据，能够分析国家和地区经济状况，并绘制出全球贫穷程度地图；依据互联网公开大数据，构建新社会经济指数，能够即时统计、刻画和预测国家新经济发展；基于产业网络化演化特征，定量刻画国家经济复杂程度，能够预测国家宏观经济走势。

清华大学沈阳教授在讲述大数据时代的传播学发展时提出ABE模式，即人工智能（AI）+ 大数据（BigData）+ 智库（Expert）。人工智能包括完成案例自动集成、自动推演预判、机器学习算法；大数据包含数据采集拓展、数据处理优化、数据应用升级；智库囊括领域专家资源、虚拟化智库、模型优化及规则制定职能。三者融合形成一个自动拓展、自动标注、自动匹配、自动预判的智能化案例库系统。

复旦大学唐世平教授在讲话中说，传统的决策过程中，特别是对（其他行为体）行为以及（由行为和行为的互动导致的）社会结果的“预测”高度依赖于“专家判断”。而计算社会科学将有可能大大降低我们的决策过程中，特别是“预测”对“专家判断”的依赖。传统的决策过程无法用低成本的办法来测试（或检验）某一战略或者战略行为是否会成功，更谈不上给出成功的概率。而通过计算机模拟，计算社会科学恰好能够提供这样的一个低成本的，高度接近真实的情景，并模拟和检验某一战略或者战略行为是否会成功。