2024年, 第3卷, 第1期　刊出日期：2024-01-10

  

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  平台企业的灵活积累机制——一个合约理论的视角

  滕飞

  智能社会研究. 2024, 3(1): 1-20.

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  本文从新制度经济学合约理论的视角解释了平台企业的灵活积累机制,这一机制的运作基础是平台企业与大量外部专业化组织及零工群体建立的不平等合约关系。该机制的运作过程分为两个方面:其一,在不平等的合约关系下,平台企业得以将规模化扩张带来的大部分固定资产成本、人力成本和管理成本转移至外部专业化组织及零工群体，从而实现轻资产化运营:其二，平台企业为规避合约关系中的“委托-代理”风险,会综合运用平台规则、业务考核、大数据和算法等手段对外部专业化组织及零工群体构筑严密的管控体系，并严格规定产品/服务的生产过程和结果。由于合约关系的不完全性和合约关系中剩余控制权的存在,在平台企业的灵活积累机制之外,零工群体也会积极采取各种措施维护自身利益,构建自身主体性。
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  信息逆差：代码权力膨胀与公众权力让渡

  施颖婕

  智能社会研究. 2024, 3(1): 21-32.

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  在与算法阶层信息的交易中,互联网用户让渡易被解读、引导和操控的信息(包括各类身份、偏好、言论及动态信息)以换取所欲信息,这种不平等的信息交换将其置于信息逆差境地。公众从信息顺差地位走向信息逆差地位的过程，正是互联网从赋权转向集权的“技术倾向性倒置”社会化过程。信息逆差表现为认知、意识及行为三个方面的信息权力让渡:在认知维度,信息过滤与信息推荐形成的人工壁垒引致认知局限,资讯轰炸下的注意力中断与大脑机能超荷导致注意力失焦、记忆滑坡等认知障碍:在意识维度,对“奶瓶乐”喂养的成瘾导致个体的信息能动性降低:在行为维度,数字审查强化了个体的自我规训与主动服从,标准化自动化的数字暴力带来更高的强制力。
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  大语言模型能用来给主题模型中的主题编码吗?——兼论大语言模型在社会科学领域应用的前景

  李代，张博伦，周浥莽

  智能社会研究. 2024, 3(1): 33-59.

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  ChatGPT是由OpenAI公司开发的基于大语言模型的通用应用程序，可以用来完成自然语言处理方面的任务。社会科学的研究实践涉及大量自然语言处理的任务,因而在这方面ChatGPT可能有广阔的应用前景。本文以主题模型为例,探讨ChatGPT能否为主题模型的结果生成可信的标签。我们抽取了发表在中外社会学期刊上使用了主题模型的论文,并打乱其主题与标签的顺序,在中外网络平台进行问卷调查,由一般用户评价二者谁更可能反映了原文的主题。结果表明,一般用户对原论文给出的标签评价并没有显著高于ChatGPT给出的标评价,甚至在多数主题上ChatGPT给出的标答获得的评价更高。这说明ChatGPT可以用于给主题模型的结果生成标签,给研究者加以评判。不过,这也意味着即使缺乏领域专门知识，ChatGPT的表现在有些条件下也可能达到专业研究者的水平,为社会科学研究带来了新的挑战。
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  数字时代的科技公司与国家治理——一个综合性的分析框架

  钟瑞雪

  智能社会研究. 2024, 3(1): 60-83.

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  在数字时代,科技公司与国家治理之间的关系属性和互动机制呈现出一幅跨时代的新图景,科技公司在国家治理中扮演着愈发重要和复杂的角色。这一新变化引起了学界的广泛关注,学界从不同角度对科技公司与国家治理的关系展开了研究。基于对既有文献的系统梳理,本文尝试构建一个综合性的分析框架,从“治理主体-治理工具-治理对象”这三个维度来考察数字时代科技公司与国家治理的关系。研究发现,数字时代的科技公司同时扮演着治理主体、治理工具和治理对象三种角色,而且三种角色密切关联、彼此形塑、共同演进,深刻影响着经济、社会的运行,使国家治理既充满革新又高度复杂。这一探讨不仅有助于深化对科技公司在国家治理中角色的理解,也为推进数字社会的研究提供了可能的分析思路。
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  新闻大数据视角下测度区域一体化水平的新路径——以长三角地区为例

  李军，董方杰

  智能社会研究. 2024, 3(1): 84-102.

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  本文是利用新闻大数据对区域一体化水平进行测度的首次尝试。本文采集并处理了长三角地区 41 座城市的新闻媒体在 2016-2022 年发布的所有新闻报道,利用大数据文本分析和社会网络分析技术测度长三角一体化水平，并以长三角一体化指数呈现历时态(时间)与共时态(空间)下一体化的趋势与差异,探索了一条借助新闻大数据测度区域一体化水平的新路径。
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  解密数字社会中的幸福密码——不同互联网使用程度下社会信任感和社会公平感对主观幸福感的影响机制研究

  郭媛媛，张腾

  智能社会研究. 2024, 3(1): 103-132.

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  尽管已有大量研究探讨了主观幸福感的影响因素,但关于社会信任感社会公平感与主观幸福感之间的关系,以及互联网使用程度如何调节这些关系的研究仍相对欠缺。对此,本文将社会信任感、社会公平感和主观幸福感依次设定为自变量、中介变量和因变量。研究对象为不同互联网使用程度的公众,数据来源于 2021 年中国社会调查数据(CGSS)。通过实证分析,本文有如下发现:首先互联网使用程度对主观幸福感没有直接影响,受教育程度对主观幸福感呈现显著正向效应;其次,互联网使用程度越高,公众的社会公平感越低,不同省份的公众对社会公平感的感知具有一定差异:再次,性别差异也会影响社会公平感,女性的社会公平感更低;最后,社会信任感影响主观幸福感的内在机制是前者引起了公众社会公平感的变化。相对于其他群体,有时使用互联网的群体的社会信任感对社会公平感的影响最强,其社会公乎感对主观幸福感的影响也最强:从不使用互联网的群体的社会信任感对主观幸福感的影响最强。据此,本文建议持续探究解救“数字难民”的路径,提升公众网络信息素养,建设绿色健康网络环境,提高公众主观幸福感。
研究报告
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  数字时代安全科技价值报告

  陆菲菲，秦昊，张友红，吕鹏

  智能社会研究. 2024, 3(1): 133-152.

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  本文基于2023年全球数字社会的安全风险新形势和科技创新内在逻辑,对安全科技做出“公共品”的新定义,总结出其具有的压舱石与助燃剂双重价值,提出人工智能和安全科技将会是未来的两项通用技术。政企合作是安全科技成为公共品的核心驱动力,通过更多的公共力量投入,构建更好的安全科技实力和制度,采用数字化转型的“慢起飞模型”,新的安全技术将得到更好的发展,个人与社会为数字化转型所付出的代价也将更小。
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  问题触发的算法模型响应机制探索

  许正军，袁岳

  智能社会研究. 2024, 3(1): 153-165.

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  随着数据成为各行业发展的基础性要素和战略性资源,针对问题的分析研判正由经验判断向数据分析转变，由此产生了通过数据分析提出问题解决对策的数据赋能的主要范式。本文以问题触发的算法模型为响应机制,以扎根理论的研究方法为思路,以原发问题为质性研究材料,以算法库为智能中枢,以实现从问题浮现到问题识别、问题提炼和问题响应全过程的自动化和智能化,为公共服务和商业智能领域真正实现以问题为导向发挥数据的基础要素和战略资源作用提供了一种新的思路探索。
译文
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  数字健康的社会技术伦理——生命伦理学进路的批判和延伸

  詹姆斯·肖，约瑟夫·多尼娅 著 何丽 译

  智能社会研究. 2024, 3(1): 166-185.

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  数字技术的广泛应用,在医疗保健和公共卫生领域引发了重要的伦理问题。理解这些伦理问题需要一种超越技术本身的视角，将技术所处的社会技术系统包括在内。社会技术系统是指涵盖材料设备、人际关系、组织政策、企业契约和政府法规的广泛集合,它们塑造了数字健康技术的接受和使用方式。评估数字健康技术的生命伦理学进路,通常受限于技术自身特征引发的伦理问题。仅考虑技术功能的伦理视角,不足以评估技术应用对于照护环境及其所属更大范围的健康相关生态系统所产生的广泛影响。首先,回顾了数字健康的生命伦理学研究的现有进路,并借用设计伦理与科学技术学(STS)的概念批评这些进路的狭隘观点;其次,对数字健康技术应用于医疗保健环境中所产生的社会技术系统加以论述,概述了在此广阔视角下对数字健康技术展开全面的伦理分析需要注意的各类因素:最后,从社会技术视角概述了社会正义对伦理分析的重要意义。
书评
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  数字资本主义和智能技术的当代批判——评《过度智能》

  周银知

  智能社会研究. 2024, 3(1): 186-197.

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  人类正处于探索数字化道路的险途,数字化和智能化成为数字时代的典型特征,并以前所未有的深度和广度捕获了个体、家庭和城市,数据成为一种商业模式。美国青年学者贾森·萨多夫斯基新著《过度智能》从政治学和哲学角度对当前数字资本主义和智能技术的发展进行了犀利批判,指出了技术由谁主导为谁服务的权力和利益问题,凝结了作者对理解、对抗和挑战西方技术政治体系的深刻观察。
访谈
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  通过人类行动思考机器智能——专访人类学家露西·萨奇曼

  露西·萨奇曼，胡万亨

  智能社会研究. 2024, 3(1): 198-215.

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  随着机器学习技术的快速发展和广泛应用,人工智能已成为当今人文社会科学领域的热点议题之一。实际上,早在20世纪70年代,以专家系统(expertsystem)为主流的早期人工智能研究就吸引了一批杰出的人文社科学者的关注他们从哲学、社会学和人类学等角度做了深入的分析,对于我们理解人工智能在当下的发展仍有重要的借鉴意义。其中,著名人类学家露西·萨奇曼(L.Such-man)在80年代对美国施乐公司(Xerox)帕洛·阿尔托研究中心(PaloAlto Research Center，PARC)一款基于专家系统的交互式界面打印机的研发过程进行的详尽的民族志研究(Suchman，1987;Suchman，2006),是这方面的经典作品之一。萨奇曼目前为英国兰卡斯特大学社会学系荣休教授,近年来持续关注和研究人工智能技术的进展。她是人机交互(human-computer interaction，HCI)领域的重要开拓者之一,曾获美国语言学会“计算机与认知科学本杰明·富兰克林奖章”和美国计算机协会人机交互特别兴趣组“终身研究奖”。同时,萨奇曼长期活跃在科学技术学(science and technology studies,STs)领域,是科学的社会研究学会(Society for Social Studies of Science，4S)“贝尔纳奖”( BermalPrize)的获得者--这是该学会的最高奖项,历届获奖者包括STS领域的奠基者以及为增进对科学技术之社会维度的理解做出杰出贡献的学者。在本次访谈中,萨奇曼分享了自己作为一名人类学家在施乐公司20余年的学术研究和工作经历,对包括专家系统和机器学习在内的人工智能技术的长期思考,围绕当代自主武器系统(autonomous weaponsystems)的批判性研究和社会活动,以及对人文社科学者如何研究及影响技术实践等话题的看法。