賽事發布｜AI 社會科學家研究挑戰賽：開啟AGI時代的社會科學研究之旅

一大賽背景與目的隨著人工智能、大語言模型與智能體技術的快速發展，計算社會科學正在迎來新的研究範式。傳統社會科學研究主要依賴調查、實驗和觀察等方法，在面對複雜社會系統中的多主體互動、動態演化和長期影響時，往往受到成本、規模和可重複性等限制。大模型驅動的智能體為社會科學研究提供了新的可能。一方面，智能體可以作為具有不同特徵的虛擬社會參與者，在模擬環境中參與互動與決策，支持大規模、動態化的社會實驗；另一方面，智能體也可以作為研究者的智能科研夥伴，協助完成問題探索、假設生成、實驗設計、結果分析等研究環節。

基於這一理念，本次大賽依託 AgentSociety² 平臺，探索人工智能驅動的社會科學研究新方法。平臺連接研究問題提出、假設生成、模擬實驗、機制干預、結果分析與論文寫作，構建一體化智能研究環境，支持參賽團隊圍繞重大社會問題構建虛擬社會系統，通過智能體交互模擬複雜社會過程，探索微觀行為、群體互動與宏觀社會現象之間的演化機制。本次大賽設置七大研究方向，面向政策治理、政治制度、法律創新、數字經濟、信息傳播與社會演化等領域，鼓勵參賽團隊利用智能體社會模擬方法，開展傳統方法難以實現的大規模、動態化、可干預社會實驗，推動人工智能與社會科學的深度融合。

二七大研究方向本次大賽依託 AgentSociety² 平臺開展探索性研究。參賽團隊可圍繞重大社會問題構建可交互的虛擬社會系統，通過大規模智能體交互模擬複雜社會過程，探索微觀個體行為、群體互動機制與宏觀社會現象之間的演化規律，並開展情景推演、反事實分析與機制干預實驗。本次大賽設置七大研究方向，分別面向政策治理、政治制度、法律創新、數字經濟、信息傳播與社會演化等領域，鼓勵參賽團隊利用智能體社會模擬方法，探索傳統社會科學方法難以開展的大規模、動態化、可重複、可干預的社會實驗，推動社會科學研究從觀察與解釋走向模擬與實驗。

1數智公共管理與國家治理方向聚焦人工智能驅動的政策模擬、治理機制設計與公共決策優化，探索如何利用智能體社會實驗理解政策影響、發現治理規律並優化干預方案。例如，可圍繞以下問題開展探索：o不同公共政策工具（補貼、監管、信息公開、激勵機制等）如何影響居民行為與社會系統演化？o如何利用 AI 智能體構建政策沙盒，在政策實施前模擬評估不同政策方案的潛在影響？o城市交通、住房、公共服務等複雜治理問題如何通過社會模擬探索優化路徑？o如何設計兼顧效率、公平與可持續性的治理機制？o面向突發事件的社會響應與治理策略如何通過智能體模擬進行驗證？

2計算政治學與數字政府方向聚焦數字時代政治行為、公共參與和政府治理模式演化，探索信息環境、制度設計與公眾行為之間的動態關係，推動政治科學研究從觀察分析走向計算實驗。例如，可圍繞以下問題開展探索：o 信息環境如何影響公眾意見形成、政治態度演化與社會共識形成？o 社交媒體平臺中的信息傳播機制如何影響觀點極化、群體分化與公共討論質量？o 不同政府信息公開策略如何影響公眾信任、政策接受度與社會合作？o 數字政府服務如何改變政府與公眾之間的互動模式，並提升治理效率？o多主體協商機制如何促進複雜公共議題中的利益協調與共識形成？

3計算法學與法治創新方向聚焦人工智能時代法律規則、司法機制與社會規範演化，探索法律制度如何塑造個體行為、維護社會秩序，並應對數字社會中的新型治理挑戰。例如，可圍繞以下問題開展探索：o 不同法律規則、監管強度與處罰機制如何影響個體行為和社會規範形成？o 平臺治理規則如何影響用戶行為、市場秩序與社會公平？o AI 輔助司法系統如何影響司法效率、一致性與公平性？o 面向生成式人工智能、數據治理、數字平臺等新興領域，如何探索有效監管機制？o 法律規範如何在社會互動過程中傳播、演化並形成穩定的社會秩序？

4數字經濟與智能管理方向聚焦數字經濟環境下消費者、企業、平臺與市場之間的複雜互動，探索智能經濟系統中的行為規律、市場機制與管理策略。例如，可圍繞以下問題開展探索：o 消費者行為、企業策略與平臺規則如何共同塑造數字市場生態？o 不同激勵機制、服務策略與平臺規則如何影響用戶體驗、消費決策與市場效率？o 推薦算法、競爭策略與市場結構之間如何形成動態反饋？o AI Agent 進入經濟系統後，將如何影響就業、消費、企業決策與產業結構？o 如何設計更加公平、高效和可持續的數字經濟機制？

5計算傳播學與智能媒體方向聚焦智能媒體時代的信息傳播、認知形成與社會影響機制，探索算法、人類行為與信息生態之間的動態演化過程。例如，可圍繞以下問題開展探索：o 信息傳播網絡如何影響公眾認知、群體觀點與社會共識形成？o 虛假信息、謠言和極端觀點如何在社會網絡中產生、傳播與演化？o 推薦算法如何影響信息獲取、認知偏差、信息繭房與社會分化？o AI 生成內容如何改變媒體生態、知識傳播模式與公眾信任關係？o 如何設計促進健康信息生態的傳播機制與治理策略？6計算社會學與數字社會方向聚焦數字社會中的個體行為、社會關係與群體演化規律，探索從微觀互動到宏觀社會現象形成的計算機制。

例如，可圍繞以下問題開展探索：o 個體之間的互動如何產生合作、競爭、社會規範等宏觀社會現象？o 社會網絡結構如何影響信息傳播、群體行為與社會分化？o 信任、合作與社會規範如何在智能體互動中形成、維持與演化？o 數字平臺如何改變人與人之間的關係結構、社會組織方式與群體行為？o 人類與 AI Agent 共存的未來社會中，新的互動模式、社會規則與組織形態如何形成？7智能體與計算社會科學探索方向聚焦智能體技術在計算社會科學中的創新應用，探索智能體作為社會參與者、模擬被試和研究輔助工具的多種可能，鼓勵圍繞新興社會現象、交叉研究問題與計算研究方法開展開放性探索。

例如，可圍繞以下問題開展探索：o 人類與 AI 智能體共同參與的社會系統中，將形成怎樣的新型互動關係、群體行為與社會規則？o 如何利用智能體模擬傳統調查、實驗與社會觀察難以覆蓋的複雜社會過程？o 如何將大模型智能體與社會網絡分析、主體建模、行為實驗和因果推斷等方法相結合？o 如何評估智能體社會模擬的真實性、可靠性、可解釋性與可重複性？三AgentSociety²AgentSociety²：面向可執行社會科學的一體化研究環境AgentSociety² 是清華大學計算社會科學與國家治理實驗室支持的重點研究項目，旨在探索人工智能驅動的社會科學研究新範式，構建面向未來社會科學的一體化智能研究環境。

近年來，大語言模型和自主智能體的快速發展正在改變人工智能參與科研的方式。過去，AI 更多作為科研助手，幫助研究者完成文獻檢索、代碼生成、數據處理和論文潤色等單點任務；而隨著智能體技術的發展，AI 正逐漸具備理解研究目標、組織複雜流程、調用工具和執行實驗的能力，有望從“任務輔助工具”進一步發展為“科研流程參與者”。這一變化為社會科學研究帶來了新的機遇。與自然科學研究相比，社會科學研究面對的是由個體行為、社會關係、制度規則、空間環境和信息傳播共同構成的複雜動態系統。研究者不僅需要提出科學問題，還需要完成理論構建、機制分析、數據準備、實驗設計、模擬驗證和結果解釋等多個環節。

然而，由於社會系統具有多主體互動、長期演化和複雜反饋等特徵，許多重要社會問題難以通過傳統實驗方法進行大規模、動態化和可重複的探索。因此，一個關鍵問題是：如果人工智能不僅能夠輔助研究者完成某個科研任務，而能夠參與組織完整的社會科學研究流程，是否能夠幫助研究者探索傳統方法難以觸及的複雜社會規律？基於這一理念，AgentSociety² 提出了面向可執行社會科學（Executable Social Science）的一體化研究環境（Integrated Research Environment for Executable Social Science）。

該平臺將大語言模型智能體、社會模擬環境、數據分析工具與 AI 社會科學家 式科研流程相結合，將科學問題提出、研究假設生成、模擬實驗設計、機制干預探索、實驗結果分析和論文寫作等環節連接在統一的智能研究環境中，支持研究者開展從“提出問題”到“形成發現”的完整研究流程。依託 AgentSociety²，研究者可以面向不同社會科學領域自主構建研究場景，將個體、組織、制度與環境等要素納入統一的模擬框架，設計智能體行為模型與互動機制，開展大規模社會實驗與機制探索。

平臺支持從微觀個體決策、群體互動過程到宏觀社會現象湧現的多尺度分析，並通過情景模擬、反事實實驗和干預評估等方式，探索政策治理、經濟運行、信息傳播、社會關係與制度演化等廣泛社會科學問題，為不同學科提供可執行、可復現、可擴展的研究基礎設施。本次大賽將以 AgentSociety² 作為統一研究平臺，所有研究類投稿須基於該平臺開展實驗。平臺將為參賽團隊提供從研究構思、實驗設計到模擬執行和結果分析的一體化支持，幫助參賽者探索 AI 驅動的社會科學研究新方法。

為降低參與門檻，AgentSociety² 已集成大語言模型 API 服務，每位參賽團隊將獲得約 200 元初始 API 使用額度，無需自行配置複雜計算環境，即可快速開展基於 AI 智能體社會模擬的探索性研究，使參賽者能夠更加專注於社會科學問題設計、機制探索與科學發現。四參賽要求與作品提交組隊要求：每隊人數3-5人，可另有1-2名指導老師，每位參賽者最多可加入2個團隊或參加2個賽道，歡迎跨學科組隊，鼓勵不同學科背景的研究者協同合作！

作品提交與展示：提交材料：所有參賽隊伍需將研究報告、代碼及 AgentSociety² 工作區壓縮包統一提交至 AgentSociety² 官方郵箱（[email protected]）。2.賽事報名：所有參賽隊伍需登錄 AgentSociety² 官網（https://agentsociety2.fiblab.net/），點擊頁面頂部的“挑戰賽報名”，提交報名信息並申請領取算力券。3.

優秀作品將有機會推薦至 Journal of Social Computing、ACM Transactions on Social Computing、IEEE Transactions on Computational Social Systems 等學術期刊投稿，並在 AI for Social Science 學術會議上進行海報展示。五獎項設置本次大賽共計 18 萬元獎金池：1.大賽獎金：8 萬元（含稅）獎項名額獎勵內容一等獎3支隊伍1w獎金 + 榮譽證書二等獎6支隊伍5k獎金 + 榮譽證書三等獎10支隊伍2k獎金 + 榮譽證書2.

LLM API 調用支持：10 萬元用於支持參賽團隊開展智能體社會模擬與實驗。具體包括：·為通過初賽資格審核的參賽團隊提供每支團隊 200 元的基礎 LLM API 調用額度；·為進入後續評審及現場展示環節的團隊提供進一步的 LLM API 調用支持，保障其完成實驗迭代、結果驗證與作品完善。3.

評審說明：根據以下5個評判標準維度進行評審1）社會科學價值2） 研究問題創新性3） 方法設計嚴謹性4） 科學發現與理論貢獻5） 研究影響與拓展潛力六重要時間節點賽題發佈2026年8月8日AgentSociety²使用培訓2026年8月13日初篩 2026年9月15日AgentSociety²使用答疑2026年9月17日現場評審2026年10月25日大會（暫定）頒獎與交流2026年10月25日大會（暫定）七組織機構主辦單位：清華大學計算社會科學與國家治理實驗室、清華大學電子工程系學術委員會：更多領域內學者專家，敬請期待後續放送！八立即參與參賽入口：https://agentsociety2.

fiblab.net/challenges平臺地址：AgentSociety² ：https://agentsociety2.fiblab.net/ 清華大學智能社會科學AI for Social Science實驗研究集成裝置：https://ai4ss.sss.tsinghua.edu.cn/ 官方文檔：https://agentsociety2.readthedocs.io/zh-cn/latest/賽事答疑群：賽事答疑郵箱：[email protected]