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作者：龚为纲;黄思源;
单位：武汉大学社会学院;武汉大学人工智能学院;
摘要：随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为自然语言处理领域的重要力量。凭借强大的语义理解与文本生成能力，大语言模型显著提升了非结构化数据的处理效率和分析深度，为计算社会科学研究提供了革命性的工具。其在文本分析、社会网络理解等任务中展示了独特的优势，推动了计算社会科学量化范围与研究边界的扩展。两条主要研究路径逐渐清晰：生成式人工智能驱动的实验模拟以及大数据驱动的语义分析，分别实现了研究方法的创新与深度优化。同时，大语言模型的随机性、算法透明性和高计算资源需求依然构成了重要挑战，在价值倾向与社会偏见方面的问题对研究结果的可靠性提出了更高要求。在未来，研究应聚焦于大模型与社会科学的深度结合，从文本数据延伸至多模态数据，探索新技术在社会科学研究中的全面赋能潜力。
关键词：大语言模型;;计算社会科学;;自然语言处理;;云计算
基金资助：国家社科基金项目“基于大数据的社会情绪风险与网络集群事件治理研究”(项目编号：22BSH024);; 武汉大学社会科学数智创新研究团队项目“大国竞争背景下的战略情报分析”
