研究方法的整合性转向：

　　面对数智社会的复杂性与流动性，社会学正推动一场深刻的整合性方法转向。其特征是：面向中国问题，实现“深耕传统田野”与“拥抱智能计算”的双轨并行与互补融合。

　　数据采集的实践转向与多模态“厚数据”整合。方法论变革的起点与归宿始终是深入中国式现代化的伟大实践。研究数据基础首先源于对社会结构变迁、乡村振兴、基层治理等本土核心议题的扎实田野调查，这被视为方法论基石。同时，在对中国社会大型调查CGSS、CSS、CFPS等数据库展开研究的坚实基础上，“数字田野”进一步扩展为融汇数字痕迹、平台文本、视听材料与研究者在场经验的“厚数据”整合。其关键策略是“情境三角互证”，即将线上行为、深度访谈与具体网络文化语境进行交叉验证。

　　分析逻辑的计算转向与人文内核坚守。在积极拥抱大数据、计算模拟等新工具的同时，学术界始终坚持“方法赋能”与“理论自主”的辩证统一。经典线性路径正被“计算探索”与“人文深描”的迭代对话所补充。计算社会学被用于从宏观数据中识别社会运行模式，而质性研究则携带这些计算线索重返具体田野进行深度诠释。中国社会学会下设的计算社会学、技术社会学等相关专业委员会，联合国内多所重点高校、社科院等机构常态化举办系列前沿论坛，推动批判性对话、培育复合型人才。

　　研究伦理的动态化与学科主体性反思。“数字田野”的边界模糊性，促使学术界探求知情同意从静态程序向持续协商演进，并寻求隐私保护与数据效用间的精细平衡。更重要的是，研究者必须对自身的“数字位置性”及算法偏见保持高度反身性自觉。中国社会学会在相关论坛中持续设置科研伦理专题，引导学科在技术赋能中坚守人文关怀与价值责任。

　　知识生产的内涵性转向：

　　研究方法的融合创新，正深度重塑社会学知识生产的性质与目标。其核心是从追求普遍性解释与微观测量，转向对嵌入特定社会技术情境中意义网络的深度诠释，并致力于服务宏观理论建构。

　　研究对象扩展为“社会—技术共生体”与议题复合。社会学分析将算法、平台等技术物视为共同建构社会现实的“准行动者”。研究任务转向剖析算法逻辑与中国社会关系、制度文化的相互构成过程。针对平台劳动、算法治理等新现象，研究方法必然走向跨学科融合。例如，对平台劳动的研究，已形成融合传统劳动过程理论与数字痕迹分析、线上民族志的复合分析框架，旨在深入揭示劳动控制、自由、关系与主体性的复杂面向。

　　知识目标深化为“宏观转向”与“情境化诠释”。量化研究在精细化测量的同时，出现了明确的“宏观转向”，旨在超越个体层面的变量关联，揭示社会运行的普遍规律与模式，服务于宏大理论建构。与此同时，新的研究范式强调，社会意义总是根植于特定的文化、技术与互动情境中。因此，知识生产的另一核心目标是通过“深度描述”，提供具备历史与语境敏感性的“诠释性解释”。

　　理论使命聚焦于提炼标识性概念与构建自主知识体系。对“人民性”“县域城乡融合”“社会纹理”“试点治理”等本土概念的深入挖掘与理论化，其方法论基础正是扎根于中国场景的深度经验研究。这意味着研究正逐步迈向从应用解释到理论生成，从特殊性描述到一般性知识的创造。

　　学科生态的系统性转向：

　　学科建制的交叉化与实体化突破。方法论创新需要坚实的制度性载体。哈尔滨工程大学等多所高校设立“社会学+数据科学”等双学士学位项目，在创新人才培养模式上迈出实质性步伐。中国社会学会积极组织重大基础性教材编写与出版，并通过年会主题持续引领方向，其下设的计算社会学、技术社会学等多个专业委员会设立智能社会相关论坛，与各高校、社科院等机构的品牌学术会议共同构成了一个活跃、覆盖广泛的学术对话与协作网络。

　　知识成果的系统化积累与范式拓展。社会学与前沿技术深度融合，催生了一系列创新实验室和智能体。中国社会科学院社会学研究所、中国人民大学、中央民族大学、复旦大学、华东理工大学、哈尔滨工程大学等社会学团队组建了智能社会学、社会工作实验室，打造了智能社会研究智能体，赋能交叉学科建设。在知识体系化方面，《计算社会科学导论》等一批原创教材相继出版，推动了核心知识框架的形成与教学普及。在研究范式层面，生成式人工智能的兴起正激发关于社会学知识生产范式的新思考与实验。学者们基于对数字治理、平台社会等本土实践的深入研究，在国内外重要期刊上发表了系列论文，并出版了一批有影响力的专著。

　　学术话语的自主生长与范式引领的追求。在国家社科基金等平台长期支持下，学术议题日益紧密地结合中国式现代化进程中的挑战。相关研究不仅关注技术应用的社会后果，更深入探讨智能技术发展如何与中国的人口规模、制度优势、文化传统相结合，探索具有中国特色的数智化发展道路与社会治理模式。整个学科生态迈向系统性升级，体现了“拓宽学科边界、勇于理论创新、观照中国实践”的发展理念，展现了中国社会学在回应“人+人工智能”社会新范式时，从方法论自觉到学科体系、学术体系和话语体系构建的清晰轨迹。

　　这场范式转型的内在一致性在于：以发展中国特色社会主义社会学为目标，以立足中国实践的自主知识体系构建为路径，以批判性整合智能社会新方法为抓手，以社会学者的理论自觉为保障。通过推动研究方法在深耕实践中实现智能融合，知识生产从微观测量转向宏观理论与情境诠释，学科体系从机制创新迈向系统构建，社会学研究正稳步迈向理解当代中国的、“厚实”而自信的分析范式。展望未来，持续深化“面向中国问题”的实践取向，恪守“算法服务于人”的人文立场，并在中国式现代化的伟大征程中推动理论创新和范式变革，将是社会学加快自主知识体系构建，贡献于强国建设、民族复兴伟业的必由之路。

　　（作者系哈尔滨工程大学人文社会科学学院特聘教授、中国社会学会副会长）