主讲人：

谢   宇   当代中国研究中心主任

主讲人简介：

谢宇，社会学家，美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士，美国普林斯顿大学社会学和国际研究Bert G. Kerstetter'66 讲席教授、当代中国研究中心主任，北京大学讲座教授、社会研究中心主任。主要研究领域包括社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。

内容摘要：

与自然现象不同，社会现象的核心特征在于其无限的总体异质性。因此，在社会科学中，因果推断仅对特定群体有意义，且会因情境变迁与时间推移而产生差异。这种异质性也意味着，在社会科学领域评估人工智能生成的数据时，不应以人工智能行业惯用的个体层面预测准确率作为主要衡量标准。对此，本研究提出一个通用评估框架，回到社会科学中调查研究的基本原理，来检验此类数据的有效性。正如基于代表性样本的调查研究能产生统计量以逼近目标总体相应的统计矩，对于人工智能生成数据的评估也应关注其在多大程度上能够复现在真实总体中能观测到的关键统计矩，例如分布特征、关联模式以及生命历程轨迹等。

主办单位：

北京大学光华管理学院

讲座时间和地点：

2026/01/13  14:00-  北京大学光华管理学院