当前人类社会正处在大发展大变革大调整的时代，国际关系研究的分析方法也面临变革。大数据时代的来临，使国际关系研究获得了更大的发展空间。

　　将政治分析推进到算法时代

　　在中国人民大学国家发展与战略研究院研究员、国际关系学院教授宋伟看来，大数据技术极大地便利了对长时段、大范围信息的获取和分析，发现了一些规律性的现象，帮助我们了解某一事态的进程细节、展现某一事物的全貌。大数据时代的国际关系研究可以更广泛和精准地观察到国际政治的运作过程，发现更多的规律性现象，有可能帮助我们发现新的研究问题，也有助于我们提出更精准的外交政策建议。

　　对外经济贸易大学国际关系学院教授董青岭认为，当前，大数据和机器学习的兴起已成社会科学研究的潮流范式，大数据正在改变我们的生活以及我们理解世界的方式。例如，通过对新媒体平台信息的挖掘和计算，政治研究者不仅可以跟踪大城市的抗议活动、明晰国家战略风险，还可对利益攸关人群进行精细划分、对政治态势进行整体感知、对危机进行预警和预测，从而辅助政治决策者进行科学决策和高效政治沟通。

　　“在某种意义上，数据分析技术的进步已然将政治分析推进到了一个寻求算法解决的时代。”董青岭认为，大数据以处理非结构化数据和即时流式数据见长，并以数据可视化作为分析结果的展现形式，可以在短时间内高速处理百万维度以上的高维数据。这就使得政治形势研判和外交决策有可能确立在充沛数据分析和动态感知之上，以前那些由于技术处理水平达不到而被刻意忽视、被遗弃的信息有可能会被重新挖掘和发现，并有机会进入政治决策过程，影响决策结果。作为一种新的社会生活现实和科学研究技术手段，大数据辅助形势判断和外交决策已在实践领域中诸多场景应用，诸如数据反恐、模拟投票和社会情感分析等，不一而足。

　　华东师范大学国际问题研究所所长陆钢认为，当前，人们也更为主动地适应算法时代，进而按照大数据的逻辑思考社会，乃至影响政策制定。

　　推动实现决策最优化

　　如何在信息海洋中有效抓取所需要的数据，成为重点。

　　宋伟认为，有效数据的获得，首先依赖于在运用大数据手段过程中，设定合理的搜索限定条件，从而获得更为精准的原始数据。其次，有赖于机器和人工进行广泛的信息比对、筛选，确定信息的真实性，将其转变为计算机可以识别的结构化数据。

　　董青岭将当前大数据国际关系分析抓取有效数据的方式总结为三种类型。第一种是非结构化即时文本数据的采集与去噪处理，旨在利用各类爬虫软件抓取即时新闻数据、社交网络和其他人际互动痕迹并清洗去噪音。第二种是传统统计数据的整合与融通，旨在将各个国家各层级公开的宏观数据进行摘录、转译和整理，以消除数据孤岛。第三种是关联推导数据，旨在通过特定算法推导不容易直接获取的数据。

　　陆钢认为，当前，国际关系变化迅捷，仅仅依靠传统人脑处理国际事务，未必能实现决策的最优化。人工智能介入后，庞杂无序的数据清晰起来。目前图片识别、语言识别和自然语言处理等技术的发展，可以轻松地识别决策者所关注的关键人物、关键目标。在大数据时代，具有实战效果的国际关系专家系统研制成功应该指日可待。这正是未来应该努力的方向。

　　积极应对信息伦理挑战

　　“未来时代的政治，数据本身连同数据分析都将成为越来越严肃的社会政治问题。”董青岭认为，其原因有三个方面。第一，大数据政治研究难以回避的一个问题就是必然会涉及数据的跨疆界流动。一旦大数据成为国际决策和外交执行的常态，数据技术弱的国家极易为技术强的国家所窥探、掌控和摆布。第二，以杀戮机器人为代表的智能杀人技术的应用，更会带来前所未有的伦理挑战和法律风险。第三，大规模的数据勘探增加了社会的透明度和能见度，同时也存在着诱导社会走向数据极权的可能。

　　在上海国际战略研究会会长杨洁勉看来，作为新时代的社会科学工作者，我们要引领大数据时代的发展方向，使大数据时代的技术进步为世界和平、发展、合作、共赢服务。国际关系学界要善用新的技术成果，积极引领和主导大数据和新技术的发展。这就要求学者既能够准确判断科技进步能够为哲学社会科学研究提供怎样的工具，又能够明确辨析技术发展在伦理和道德等方面的界限。