随着数字社会的到来，计算社会科学迎来全新的发展前景。如何推进、优化和完善大数据分析技术与人工智能算法在社会学研究领域的应用，并据此推进数字社会相关研究，是当前社会学研究的前沿方向。近年来bat365官网在上述研究方向持续发力，形成一批高质量研究成果。
2019年，《社会学研究》刊发bat365官网有关全球互联网空间信息传播规律的相关研究，该文揭示了数字时代全球涉华舆情传播的一般规律，对数字时代的全球网络舆情分析具有示范意义（具体参见龚为纲等，《媒介霸权、文化圈群与东方主义话语的全球传播——基于舆情大数据GDELT的分析》，《社会学研究》2019年第5期，论文网址：http://shxyj.ajcass.org/Magazine/show/?id=74739）。
近日，2023年第3期《社会学研究》再度刊发bat365官网在大数据与数字社会研究领域的重要成果（具体参见龚为纲等，《重大疫情下社会情绪的演变机制——基于Twitter等社交媒体大数据的分析》，论文网址：http://shxyj.ajcass.org/Magazine/Show?id=87349），该文基于Twitter、GDELT等互联网大数据，重点分析了疫情信息大流行背景下，世界主要疫情爆发地区社会情绪演变特征及其内在机制，研究成果对于重大疫情背景下的应急管理和社会心态引导具有重要参考意义。
该文在研究方法上的创新在于，基于云计算和BERT等人工智能算法，对推特平台近27亿条推文信息、对全球3亿多篇新闻信息进行文本数据挖掘，完整展示了2019年底-2022年6月近3年间世界主要疫情爆发地区大众情绪体验的变迁，并试图将社会情绪与客观疫情风险、疫情信息传播和政府行为等社会事实关联起来，总结归纳社会情绪的演变机制，并试图据此透视社会系统在非正常状态下的运行逻辑。这一研究与作者此前借助于大数据与社会情绪分析刻画社会系统的结构特征相映成趣（参见，龚为纲等，《社会情绪的结构性分布特征及其逻辑》，《政治学研究》，2018年第4期，论文网址：http://zzxyj.ajcass.org/Magazine/Show/54993）。
