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作者：臧雷振;陈浩;
单位：中国人民大学公共管理学院;中国农业大学人文与发展学院;
摘要：20世纪中期，行为主义政治学推动政治学走向科学化，强调实证研究与经验数据的运用。在这一进程中，基于实证主义方法与统计模型的政治学计量分析取向逐渐形成，拓展了政治学的研究视野。在人工智能时代，统计方法面临复杂政治现象的非线性与动态交互难题，其建模能力受到一定限制。随着计算政治学的兴起，机器学习、文本挖掘、网络分析与仿真建模等方法逐步补充并拓展了计量研究框架，尤其在处理大规模数据、揭示潜在因果机制和提升预测精度方面展现出重要优势。算法的引入不仅革新了研究方法，也推动学界对国家与公民之间围绕算法权力的博弈、算法科层制对行政决策与官员自主性的影响，以及算法在塑造公民政治态度与行为中的作用等方面展开深入探讨。由此，计算政治学不仅是定量研究的延伸，更可能成为连接政治科学与政治哲学、回应价值辨析的重要桥梁。
关键词：数据;;算法;;计量政治学;;计算政治学;;人工智能
基金资助：国家社会科学基金重大项目“互联网发展与国家治理体系和治理能力现代化研究”(项目编号:22&ZD028)
