计算社会科学

计算社会科学（英语：Computational social science）指的是在社会科学中采用电脑运算方法的学术分支，运算用以建立模型、模拟、分析社会现象。次分支包括计算经济学、计算社会学、历史动力学（英语：cliodynamics）、自动媒体分析等等，内容则专注在透过模拟、建模、网络分析、媒体分析等观察社会与行为关系及互动^[1]。计算社会科学演化自科学方法的基础：观察研究（如利用大数据分析数位足迹）以及科学理论（如利用电脑模拟建立社会模型）等等^[2][3]。计算社会科学是一种多学科综合的方法，透过先进的资讯科技观察社会，特别是资讯的处理。电脑用于分析社会网络、社会地理系统^[4] 、社群媒体、传统媒体内容等等。

计算社会科学日益依赖逐渐增加的大型数据库，目前正由几个跨领域计划建置中或维护中的数据库有：

• 塞莎特（Seshat）：全球历史的数据库，内容系统性的收集了关于内容群体政治社会组织的资讯，以及社会如何演化等。塞莎特隶属于演化研究所，演化研究所为非营利智库，目标为“利用演化科学来解决现实世界问题”。
• D-PLACE：地方、语言、文化和环境数据库，提供超过1400个人类社会形态的资料^[5]。
• 文化演化图集：是由彼得·百富勤（Peter N. Peregrie）所建立的考古数据库^[6]。
• CHIA （页面存档备份，存于互联网档案馆）：即历史分析的协作资讯（Collaborative Information for Historical Analysis （页面存档备份，存于互联网档案馆）），是由匹兹堡大学主持的多学科合作项目，旨在将历资讯资讯建档，将数据与全球各地的研究机构连结起来。
• 国际社会历史研究所（International Institute of Social History）：收集关于劳动关系，工人和劳动的全球社会历史的资料。
• Human Relations Area Files eHRAF Archaeology^[7]。
• Human Relations Area Files eHRAF World Cultures^[8]。
• Clio-Infra （页面存档备份，存于互联网档案馆）：从公元前1800年到现在的全球社会样本的经济绩效和社会福利其他方面的数据库。

对大量历史报纸内容的分析率先显示了如何自动发现周期性结构^[9][10] ，对社群媒体进行类似的分析，也能看到明显的周期性结构^[11]。