3月23日晚，“统计大讲堂”系列讲座第187讲举行。本次讲座采取线上和线下结合的方式，邀请中南大学公共管理学院、自动化学院教授吕鹏作题为“计算社会科学：社会科学研究的新境界”的报告。讲座由应用统计科学研究中心研究员、中国人民大学统计学院教授王星主持，统计与大数据研究院助理教授张琨等校内外师生共计100余人参加本次讲座。

王星首先介绍了主讲人的相关信息。吕鹏是中南大学公共管理学院、自动化学院教授，社会计算研究中心主任，2012年担任美国芝加哥大学社会系访问学者，2016年获得了清华大学社会学博士学位，在自动化系担任助理研究员。研究领域跨越深厚，广泛联系计算机学和社会科学。主要研究方向是大数据预测、社会物理学、社会公共安全、社会系统仿真、群体智能、人工智能、应急管理、大数据分析与预测、计算社会科学、ABM智能体建模、多主体仿真、元胞自动机仿真、大数据挖掘、大数据GIS可视化、空间博弈论仿真等，曾发表SCI/SSCI/EI/JCR论文多篇，相关软件著作权20项。

本次讲座主要围绕人类群体行为计算机模拟这一主题，从“如何构建人类群体行为模型”、“给定模拟仿真模型，如何辐射到智能社会治理的实践”两个维度展开，吕鹏结合自身近十年的研究积淀，讲述了ABM仿真模拟体系和智能社会治理等方面的研究进展、现有成果和未来发展。他提出的一系列利用计算机模型研究人类社会问题的新思路，具有较高的独创性和先进性。

吕鹏介绍了利用计算机构建人类生命周期，从而通过网络行为对个人行为进行预测的模型，指出了这些研究的重大意义和启发性。

吕鹏提出，原有的模型大多聚焦于个人行为，对网络世界的团体行为和互动情况模拟效果一般。因此，他和团队创新算法，研究多事件互动方面的情况。基于网民数量变化较少的事实，他们在网络资源有限的假设下，用数学建模模拟了网页访问过程，以便将其应用于评估信息引流和舆论控制。

紧接着，吕鹏详细介绍了ABM方法。ABM相较于以往的研究方法，更能反应数据的动态性、过程性，实现了验证因果性、正确性的可能，实现了反事实推断的泛在性、通用性。同时，他也指出了ABM存在的问题，例如自主算法较少，不适应真实案例等，对应的解决的方案和思路是采用社会学习算法，获取社会矩阵，通过个人学习促进社会改进，实现全局最优。

吕鹏进而讲解了目前正在进行的“如何将ABM仿真模拟运用于社会公共安全动力学”的研究，该研究应用了清真寺枪杀平民的案例，探索了社会学习算法的可行性，量化计算出最优解。他利用大量图表清楚明白地解释了社会学习可以增加社会群体智能的重要性这一结论。此外，他还介绍了“如何将人类群体行为模型与国家发展兴衰动力学模型融合”的研究。

最后，在提问交流环节，在线师生积极参与讨论，吕鹏耐心解答了同学的疑问，就ABM仿真模拟体系的实施条件、相关参数的设置、模型的校准和验证等方面做了更加深入的探讨。