摘要：计算社会科学共同体对如何进行科学研究有一定共识，从证伪主义出发，这一共识可以用“预言—复现”范式进行概括。通过识别“预言”的三种类型及机器学习在社会科学研究中的五种用法，我们可以回应社会科学研究者对以机器学习方法为代表的计算社会科学方法“不易阐释”和“数据驱动”的疑问和批评。研究者阐释方法的责任与所用方法在论证中的中心性呈正比，“预言”和“阐释”之间存在权衡，研究越容易频繁地得到校验，阐释越可以后置；在认知的经济性视角下看，“数据驱动”和“理论驱动”没有原则上的高下之别。在当前社会条件下，“社会科学智能”介入社会科学研究，会面临算力不平等、数据不平等以及成果发表和认定困难等一系列问题和挑战。

　　关键词：网络  机器学习  预测  重复研究

　　作者李代，中国政法大学社会学院副教授（北京102249）。