编者按：社会科学的研究也是需要预测和计算的，将计算机技术应用到社会科学中，会使这个学科更好地发展。以博弈论为例，现代的博弈论的一大分支是多重博弈，atv，如 Axelrod 的“进化博弈”理论。在其经典作品<The Evolution of Cooperation>一书中，Axelrod 提到了他们进行的博弈巡回赛，就是利用计算机程序来研究哪种策略才是最佳策略。值得一提的是，<The Evolution of Cooperation>一书既是国际关系的学术巨著，也是生物领域的重要文献，这体现了自然科学和社会科学融合发展的趋势。本文作者John Roach为我们深度介绍了社会科学计算的重要性。

　　囚徒困境

　　所谓“囚徒困境”就是：你和犯罪同伙都在监狱里。你们其中一人犯了不可饶恕的罪行，但检察官不知道是谁。如果两个人都不揭发对方，则由于证据不确定，你们都被判较轻的罪行并且需要单独关押一年。但检察官同时给了你们两个背叛对方的机会：如果你背叛了你的同伙，同时对方没有背叛你，那么你可以无罪释放但你的伙伴必须服刑三年。如果你们同时背叛了对方，你们两个都要服刑两年。当检察官敲你的牢房门时，你会做出什么选择呢？

　　几十年来，社会科学家一直在研究了人类之间的合作将如何发展，他们观察人们在“囚徒困境”多重游戏中的表现，且每场游戏持续的轮数固定。在这些游戏过程中，玩家会权衡合作的好处和利用的风险及在随后的游戏中告发的诱惑和报复的风险。

　　“囚徒困境”的研究结果表明，一开始玩家可能会多次合作，但最终告发者希望在他们被利用之前出狱。更重要的是，随着玩家对游戏的认识进一步加深，他们会意识到理性的选择是告发，他们在后续的游戏中会越来越早地选择告发。

　　研究表明，合作最终都会崩塌。（编者注：囚徒困境只是博弈论的一种模型，它否认合作的可能性；然而，尤其是在国际关系领域中，更多学者（如托马斯谢林）认为合作是可能的，出问题的是囚徒困境这个模型。因此，“Chicken Game”或者“Stag Hunt Game”也获得了普遍的应用）。

　　微软的社会科学实验

　　这正是纽约微软研究机构的计算机社会科学家研究团队期望在实验中证明的结论。在本实验中，94名参与者在虚拟实验室进行了10轮400场的“囚徒困境”游戏，时间长达20个连续的工作日。这比以前的研究持续时间要长得多，以前的实验大多要求本科生在实体实验室中玩一个小时的相关游戏。

　　在新研究的第一周，游戏如期进行。每10轮比赛中，玩家越来越早地叛逃。但是随后稳定了，atv，并且在随后的时间中越来越稳定。研究人员调查其中的原因，发现40％的玩家都是所谓的弹性合作者，他们倾向于即使付出巨大的个人成本也会避免整体破裂。

　　Duncan Watts是微软纽约研究院的首席研究员，同时也是将计算机科学用于解决社会科学的先驱，他表示：“三十年前，人们所进行的试验和这个几乎是一模一样的，其中最大的不同就是现在我们能够做一个月而不是一个小时。最终的结果就是我们可以观察一段较长时间内的行为，而且这种行为对于长期合作的演变而言是非常重要的。”

　　计算机社会科学

　　包括博士后研究员Andrew Mao和软件开发商Lili Dworkin在内的研究团队将研究结果发表在1月13日的《自然通讯（Nature Communications）》。这是微软纽约实验室利用数字技术促进社会科学转型、提供数据收集方法、处理和分析数据的最新例证。这些数据是限制传统社会科学的最大原因。

　　“有大量类似的在过去只是在线下做的人类和社会学活动现在都在数字环境进行了，这带来了大量的基于交互和行为的数据，”康奈尔大学的教授Watts说，“这开启了将原来用于计算机科学的方法融入社会科学研究的大门。”

　　“囚徒困境”研究利用了虚拟实验室，参与者可以从任何地方登录。微软纽约实验室计算机社会科学的高级研究员Siddharth Suri表示，较长的实验时间得出了“”囚徒困境“”早期研究没有发现的结果。

　　Siddharth Suri补充道：“我们以前没有能够检测到这种行为的科学手段。这就像发明望远镜的人可以看到其他人看不到的东西一样。现在又了虚拟实验室，我们就可以看到我们以前看不到的东西。”

　　解释与预测

　　微软纽约实验室最新高级研究员Jake Hofman表示，这些进展都为计算机科学家和社会科学家展现了合作的机会，结合社会科学家对人类行为的理解和计算机科学家对数据的预测分析，可以更好地理解人类学和社会学现象。Jake Hofman的主要研究领域为将数据和机器学习应用于大规模的社会科学数据。