复杂性科学、网络科学、计算社会科学研究机构推介（北美篇）-集智俱乐部的财新博客-财新网

导语：

复杂性科学的兴起离不开众多科研机构的助力，这些科研机构整合不同领域里的学术资源，孕育了大批的复杂性科学的人才。当然，除了著名的圣塔菲研究所，还有很多其他的机构，我们对这些机构做了一个梳理，供大家参考，有一个全面的认识。本文主要介绍北美一些有代表性的复杂性科学研究机构。

01. 圣塔菲研究所

02. 东北大学网络科学研究所

03. 西北大学复杂系统研究所

04. 新英格兰复杂系统研究所

05. 印第安纳大学网络科学研究所

06. 密歇根大学复杂系统研究中心

07. 耶鲁大学网络科学研究所

08. 肯塔基大学社会网络分析中心

09. 杜克大学网络分析中心

10. 麻省理工大学媒体实验室

11. 波士顿大学物理系

12. 人物

圣塔菲研究所

Santa Fe Institute

简介

圣塔菲研究所是一个独立的非盈利研究机构，位于美国新墨西哥州的圣塔菲市，正式成立于1984年。该所于1984年由乔治·考温，大卫·潘恩斯，斯特林·科尔盖塔，默里·盖尔曼，尼克·麦特罗博利斯，赫布·安德森，彼得·A·卡拉瑟斯，以及理查德·斯兰斯基等人一同创办。该研究所致力于复杂适应性系统的跨学科研究，包括物理、计算、生物和社会系统。

研究方向

圣塔菲的研究侧重于复杂适应系统或者简单地说是复杂系统的研究。最新的研究包括进化计算、新陈代谢和生态的规模法则、城市的基本属性、病毒菌株进化的多样性、灵长类社会群体的相互作用和冲突、语言发展的历史、物种交互的结构和动力学，包括食物网、动态的金融市场、人类物种的等级和合作的涌现、生物和技术的创新等。

推荐关注

圣塔菲研究所开展了一系列的教育项目，其目的是为了不同年龄段的人普及复杂系统的核心思想。

所有的教育项目包括：

复杂系统暑期学校（针对研究生和博士水平）

计算社会科学研究生工作坊（研究生水平）

全球可持续发展暑期学校（研究生水平）

本科生科研体验（本科生水平）

从2014年开始，圣塔菲研究所还推出了一系列大规模的关于复杂系统的开放式在线课程，并且宣布和亚利桑那州立大学合作，开设复杂性科学的硕士课程。

知名学者

Geoffrey West 城市与组织

Brain Arthur 复杂经济学，技术进化

详见：

https://www.santafe.edu/

关注集智百科：https://dwz.cn/TcI652eT

东北大学网络科学研究所

Network Science Institute (NetSI) at Northeastern University

简介

东北大学的网络科学研究所（NetSI）汇集了来自不同学科背景的教授学者、研究人员和学生。核心团队由80-90名活跃成员组成，其中包括在跨学科，物理，计算机科学，政治科学，商业，传播，经济学和卫生科学方面的研究者。

NetSI的研究希望通过发现网络的基本原理、属性和目的来激发并贡献于不断增长的致力于理解网络的社区。研究所的目标是提出新观点、创造新工具，使大众更好地与网络互动，并最终改善社会的可持续和健康状况。

详见：

www.networkscienceinstitute.org/

研究方向

研究涉及生物，技术，信息和社会系统，涵盖了多个领域，例如大脑的连通性，亚细胞和基因组的相互作用，传染病的传播和防范，基础设施和空间的适应能力，团队和大型集体的决策和表现，政治和投票方式，集体行动和社会正义。

推荐关注

1. 网络科学博士生项目 Ph.D. Program

由东北大学计算机科学学院、社会科学与人文学院、科学学院、健康科学学院、以及商学院合作的博士学位。作为美国唯一的网络科学博士项目，该跨学科项目提供了在不同领域中描述和预测网络所需的概念和数学工具的课程，理解人类行为、社会技术基础设施、信息传播和生物媒介之间相互作用产生的网络结构和动态，培养学生将理论驱动的搜索、数据收集、以及分析工具和理论相结合，了解特定技术何时、在何种情况下合适且有意义。

2. 网络科学暑期项目 Summer Institute in Network Science

与印第安纳大学网络科学研究所合作，暂定2020年6月22日至7月3日于波士顿举办为期两周的暑期项目。提供八门网络科学理论，方法和应用程序的短期密集课程，以满足跨学科对网络科学方法日益增长的兴趣。课程提供的课程大致分为两个方向，涵盖基本的网络科学主题（方向一），例如网络几何和动力学，和网络科学应用案例（方向二），例如生物和社会网络。

https://dwz.cn/13JQX6zd

知名学者

该研究所设有多个实验室小组，由我们专注于各个重点领域的核心成员领导，以及围绕特定项目聚集的众多研究团队。

研究所人员介绍：

https://www.networkscienceinstitute.org/labs

西北大学复杂系统研究所

Northwestern Institute on Complex Systems (NICO)

简介

西北复杂系统研究所（NICO）成立于2004年，其目标是揭示管理科学，技术和人类行为中的复杂系统的基本原理，并通过分析，设计和控制这些原理来解决与社会相关的问题。NICO的使命是充当复杂性和数据科学领域突破性研究的枢纽和促进者，因为这些研究超越了已建立的学科边界。NICO的重点是复杂系统、网络科学和数据科学的理论及其在不同领域中的应用，包括商业，教育，工程，法律，医学，自然科学和社会科学。目的是通过使用复杂性科学解决重要的实际问题，并通过科学出版物，教育和公司发展积极传播研究成果。

研究方向

来自大学各个角落的专家级教职员工在NICO合作交流，发现新的视角来解决现实世界中的问题，例如改善医疗设备，绘制全国范围的投票模式以及预测恐怖袭击。NICO的研究人员将土木工程，人类学，市场营销，计算机科学，预防医学，经济学和无数其他学科的相互联系的方法结合起来，构成其研究基础。

推荐关注

圣塔菲研究所开展了一系列的教育项目，其目的是为了不同年龄段的人普及复杂系统的核心思想。

1. 计算社会科学暑期项目 Summer Institute in Computational Social Science (SICSS)

https://compsocialscience.github.io/summer-institute/

2. 周三讨论会系列

邀请领域里的研究者分享最新的研究成果，官网上有直播链接的入口。

https://www.nico.northwestern.edu/news-events/wednesdays-at-nico/

知名学者

Luis Amaral

Brian Uzzi 社会镶嵌

Noshir Contractor 组织传播学

Dashun Wang 科学学，科学与科学创新中心主任

详见：

https://www.nico.northwestern.edu/

新英格兰复杂系统研究所

New England Complex System Institute

简介

新英格兰复杂系统研究所（NECSI）是一家独立的学术研究和教育机构。除了内部研究团队之外，NECSI 还拥有来自MIT、哈佛、布兰代斯等国内外大学的联合学院、学生和附属机构。NECSI 研究系统内的交互如何导致其行为模式，以及系统如何与环境交互。NECSI 在复杂系统科学及其应用的开发中发挥了重要作用，其新工具克服了经典近似法在复杂系统（如社会组织，生物有机体和生态群落）科学研究中的局限性。此外，NECSI 开办课程、研讨会和会议，赞助博士后研究员，提供在线研究资源，并主持国际复杂系统会议，希望藉此为科学和社会的进步做出贡献。

研究方向

NECSI 开发新颖的数学方法，并将其应用于对科学和社会重要的问题，例如保护生物多样性、了解利他主义的根源、改善医疗体系以及防止种族暴力或经济危机。该所将物理，计算机科学和数学的定量基础与计算机模拟和高维数据分析相结合，以描述现实世界中的行为模式；对复杂系统的演进及其目标实现方式进行建模。通过其研究，NECSI正在扩展知识的边界，并将社会问题重新定义为科学问题。

推荐关注

1. ICCS 2020

暂定于2020年7月26日至31日在Nashua地区举行第十届复杂系统国际会议，旨在研究迥异复杂系统的共同特性并鼓励相关多学科交流。

知名学者

Yaneer Bar-Yam 社会、经济领域复杂性问题

详见：

https://necsi.edu/(http://necsi.edu/)

印第安纳大学网络科学研究所

Indiana University Network Science Institute (IUNI)

简介

印第安纳大学网络科学研究所（IUNI）的任务是促进网络科学基础方面的研究和开发，例如理论，方法，分析工具，加强网络科学的实践以及促进协作性，跨学科的网络科学了解和改善世界复杂挑战的方法。IUNI通过以下方式完成其任务：1）促进IU从事网络科学研究的计划，部门，学校和中心之间的互动和协同增效；2）促进网络科学领域的合作性，高影响力的研究项目，特别是那些需要多个学科参与的项目；3）培养和促进卓越的网络科学学科的奖学金和培训；4）通过开发与网络科学相关的最佳实践来增强该领域的科学严谨性；5）举办讲座，讲习班，工作组和其他活动，目的是促进有兴趣在研究中应用网络科学方法的IU研究人员之间的合作；6）通过支持学术著作和主持网络科学会议，在网络科学领域处于领先地位。

研究方向

正在进行的研究项目有：协作档案和数据研究环境，建立收集社交网络数据的工具，计算神经网络，社交网络机器人（bots）的活跃程度以及选举期间的数据收集等。

推荐关注

信息学博士生项目

研究复杂网络和系统、人机交互设计以及虚拟环境等领域进行实践和理论研究。

知名学者

Santo Fortunato

Ann McCranie

Bernice Pescosolido

详见：

https://iuni.iu.edu/

密歇根大学复杂系统研究中心

University of Michigan Center for the Study of Complex Systems （CSCS）

简介

复杂系统研究中心（CSCS）是密歇根大学的一个多学科交叉计划，旨在鼓励和促进非线性，动态和自适应系统的一般领域的研究和教育。50多名教职员工代表了几乎每个学院。该中心的研究人员认识到，尽管动力机制具有自我调节，反馈或适应性，但许多不同类型的系统尽管具有明显的差异，却具有相似的基础结构。他们的目标是利用这些深层次的结构相似性，将分析和理解的方法从一个领域转移到另一个领域。该研究中心的学者使用各种定量工具，包括微分方程，统计力学，信息论，图论和网络论，基于主体的模型，元胞自动机，马尔可夫过程，矩阵代数，生成的系统（例如，逻辑和生成的组）以及博弈论。结合物理、生物学、计算机科学、经济学和数学等传统学科的模型、测度，识别出涵盖广泛复杂系统的特性。

研究方向

该中心研究的系统包括经济，大脑，生态系统，政治系统，社交网络和互联网，这些系统由许多相互作用的个人，节点或零件组成，并且产生的集体行为甚至超过了组成部分的能力。感兴趣的行为包括：1）自组织成各种模式，如成群的鸟类，疾病暴发的周期性或住宅隔离；2）功能的出现，例如：大脑中的认知或网络的健壮性；3）混沌，在初始条件下发生细微变化（“阿根廷的蝴蝶翅膀拍动”），随后又产生较大变化（“加勒比海飓风”）；4）“肥尾效应”，罕见事件（例如，大规模灭绝，市场崩溃和流行病）比正常（钟形曲线）分布所预测的发生得多；5）适应性互动，即随着经验积累而产生合作行为，相互作用的主体（例如在市场或囚徒困境中）以多种方式修改其策略。

推荐关注

1. 复杂系统高级学术研讨会（CSAAW）

通过例会，支持对复杂系统研究感兴趣的研究生和本科生。学生讨论自己的工作，并收到其他学生，教职员工和研究人员的反馈。对于某些会议，学生们提供有关各种复杂系统相关主题或方法的“教程”。其他会议包括由从事复杂系统研究的受邀演讲者进行的对话和讨论。

2. 复杂系统研究生证书

复杂系统研究中心和密歇根大学的研究生学院提供的复杂系统研究生证书。这个系列的跨学科课程向学生介绍了研究复杂、非线性和自适应系统的思想和方法。具体目的是允许来自不同领域的学生将丰富的范例以及复杂系统的分析和建模技术整合到自己的研究中。

知名学者

Mark Newman.

Elizabeth E. Bruch

Daniel Romero

详见：

https://lsa.umich.edu/cscs

耶鲁大学网络科学研究所

Yale Institute for Network Science (YINS)

简介

耶鲁大学网络科学研究所成立于2013年，由Dan Spielman和Nicholas Christakis联合主任领导。）组织建立。YINS拥有来自耶鲁大学不同学科和学校的研究人员，他们面临许多共同的技术和科学挑战，其中包括：开发用于处理大数据的统计和计算工具；为复杂网络开发新模型；了解网络如何随时间动态变化；开发用于网络学习和推理的技术；开发网络设计方法；了解网络中（细菌，信息，行为等）的扩散过程；了解紧急行为（即本地互动如何导致全球现象）。因此，YINS的目标之一是让整个大学的研究人员了解各种学科中的网络现象、度量方法和挑战。

研究方向

当前的研究工作集中在人类社交网络的结构和功能上，进行旨在了解网络的基础研究和旨在改善公共卫生和公共政策的应用工作，包括在线和发展中国家环境下的大规模试验。

知名学者

Dan Spielman（计算机科学系）

Sekhar Tatikonda（工程与应用科学学院）

Dirk Bergemann（经济系）

Julia Adams（社会学系）

Nicholas Christakis（社会学系）：人类自然实验室（Human Nature Lab）

详见：

https://yins.yale.edu/

肯塔基大学社会网络分析中心

University of Kentucky LINKS Center of Social Network Analysis

简介

肯塔基大学LINKS社交网络分析中心致力于组织中社交网络的研究和优化。该中心的主要活动包括：1）研究，在迅速扩展的社交网络分析领域中进行并发表前沿研究；2）训练，提供研讨会，讲习班和广泛的培训材料，以使其他人能够分析社交网络；3）会议，我们举办ION会议，召集学者共同介绍有关社交网络和管理的最新研究；4）咨询。帮助组织了解和优化组织内部和组织之间的网络。

推荐关注

1. 社交网络分析夏季工作坊

一年一度的LINKS中心夏季工作坊提供跨多个社会科学学科的初学者和更高水平的社交网络分析培训。2020年暂定6月15日至19日举办。

知名学者

Stephen P. Borgatti

Dan Brass

详见：

https://sites.google.com/site/uklinkscenter/

杜克大学网络分析中心

Duke Network Analysis Center （DNAC）

简介

杜克网络分析中心旨在联合杜克和三角地区在网络科学领域的潜在人才，建立世界一流的前沿网络研究资源。网络分析中心将在校园中已经活跃的领先网络研究之间建立联系，以帮助彼此更好地开展工作并具有更大的知名度。三项主要活动：（1）建立强大的网络研究社区，以分享和发展思想；（2）通过将研究人员与互补技能联系起来，帮助促进新的资助研究项目；（3）提供培训和技术分析支持用于与网络相关的新研究项目。

推荐关注

官网上提供了大量研究资源，包括：用于网络分析的数据库、教程和教材链接、网络数据分析工具介绍

https://dnac.ssri.duke.edu/resources.php

知名学者

James Moody.

Jonnathan Cummings.

详见：

https://dnac.ssri.duke.edu/

麻省理工大学媒体实验室

MIT Media Lab

简介

由Alex Pentland领导的人类动力学小组使用计算社会科学的工具来研究如何更好地组织社会，政府和公司。研究组的项目已展示能够极大地提高城市、公司乃至整个国家的创新和机会的潜力。

波士顿大学物理系

The Department of Physics at Boston University

简介

波士顿大学物理系是重要的复杂性和跨学科研究基地，Eugene Stanley 等人在这里提出了“经济物理学”的概念，并将统计物理方法应用于各类复杂系统研究中。这里的高分子研究中心（center of polymer studies）致力于聚合物、随机性、网络和分形系统方面的跨学科研究。在复杂网络、液态水物理机制、经济物理学、生理动力学、阿尔兹海默症机制等方面都有进展。

波士顿大学物理学的网络生物学实验室（Laboratory for network physiology）是另一个跨学科研究中心，致力于对复杂生理系统进行动力建模。

推荐关注

Center of Polymer Studies 开设了一系列以复杂性科学、网络科学为主题的线上课程项目：http://polymer.bu.edu/edu/

知名学者

H. Eugene Stanley

Plamen Ch. Ivanov

详见：

http://physics.bu.edu/

http://polymer.bu.edu/

https://sites.google.com/site/labnetworkphysiology/home

人物

本部分重点关注目前在领域内活跃的研究者。

计算社会科学 Computational Social Science:

Michael Macy. Sociology. Cornell University. Social Dynamics Lab. Agent-based model.

James Evans. Sociology. Chicago University. Director for Master of Science in Computational Social Science (MSCSS).

社交网络 Social Networks:

David Krackhardt. Carnegie Mellon University. The strength of strong ties. Organizations.

Ronald Burt. Sociology. Booth Business School. Chicago University. Structural Holes.

Claudie Fischer. Sociology. UC Berkeley.

Mario Luis Small. Sociology. Qualitative and Mixed Methods.

量化方法 Methodologies:

Duncan Watts. University of Pennsylvania. Small world.

Damon Centola. University of Pennsylvania. Network Dynamics Lab. Complex contagion.

Jon Kleinberg. Computer Science. Cornell University. Hub and authority.

Lillian Lee. Computer Science. Cornell University.

Jure Leskovec. Computer Science. Stanford University. Social Network Analysis Projects (SNAP)

作者：吴雨桐，许菁

编辑：赵千里

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