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“我们是在‘大同行’概念的指导下打造学术共同体。”郭琳解释，联盟以开放包容为原则，通过交流合作的方式，帮助实验室解决研究中遇到的难题。例如，在举办学术活动时，联盟为不同学科领域的成员提供分享经验的平台。即使不是同一学科领域，也可以从中获取知识和灵感。

郭琳表示，下一步，联盟将定期召开成果发布会，公布相关指数。同时，联盟将以共同推出课程或培训的方式，鼓励各高校实验室合作。在联盟平台的支持下，各实验室教师也将有机会进行互派交流学习。

中国政法大学副校长时建中认为，高校哲学社会科学实验室是数字技术与社会科学相融合的新型实验室，实现定性研究与定量研究的有机结合。数据是这类实验室发展的核心要素。

成立联盟是各实验室加强合作的新尝试，为新文科建设蓄能添力。“这是凝聚社科力量，深化有组织科研的有力探索。”教育部社科司副司长陈郭华表示，通过联盟，各实验室能进行学术交流、培训与调研，形成常态化的互动沟通机制，从而打破信息与研究孤岛，实现资源有效集成，产出更多高质量研究成果。

为何组建该联盟？联盟的工作机制是怎样的？各实验室研究方向存在差异，联盟如何推动它们之间开展合作？带着这些问题，记者采访了相关专家。

作为联盟的一员，合肥工业大学数据科学与智慧社会治理实验室是首批教育部哲学社会科学实验室之一。该实验室将大数据、人工智能技术与医疗健康管理、社会信用、能源环境治理等领域相结合，运用自然科学方法研究社会治理问题，积累了丰富经验。

北京大学党委副书记姜国华说：“成立联盟旨在加强实验室之间的沟通与协作，发挥实验室建设的最大合力。”在他看来，构建实验室之间的交流与合作机制，对打通科研创新成果转化中的各项环节有重要意义。

当前，科学技术和经济社会发展加速融合，人文社会科学研究问题的多样性和复杂性不断提升。这种趋势使单一学科的传统研究方法难以支撑复杂问题的解决，迫切需要向多学科交叉研究的新范式转变。在这样的背景下，高校哲学社会科学实验室应运而生。

文科实验室如何成为联盟成员？北京大学是联盟的牵头单位之一，该校社会科学部副部长郭琳在接受记者采访时表示，每所高校的科研管理部门会对校内实验室的资质进行评估，将符合要求的实验室推荐至联盟秘书处。经联盟大会讨论后，满足条件的实验室才能加入联盟。

记者注意到，联盟内各实验室研究方向迥然不同，涵盖文化遗产、舆情分析、社会治理、教育决策等多个领域。联盟将如何促进不同研究方向的实验室之间开展合作？

目前，该实验室依托联盟平台，已与其他相关高校实验室和智库建立了联系和合作。“比如，我们已与复旦大学在数字医疗与卫生健康治理、大模型与人工智能应用、医防融合大数据知识服务、重大科技体制创新等方面开展了密切合作，取得一系列成果，包括共同提交专报6件，获教育部和上海市政府采纳专报各1件。在实验室建设方面，我们与北京大学语言学实验室、清华大学计算社会科学与国家治理实验室等进行了深入交流。”合肥工业大学数据科学与智慧社会治理实验室副主任顾东晓说。

中乐彩app下载近日，由北京大学、清华大学等30所国内知名高校组成的高校哲学社会科学实验室联盟(以下简称“联盟”)在京成立，引发学界广泛关注。联盟成员包括北京大学语言学实验室、清华大学计算社会科学与国家治理实验室等，可谓“阵容豪华”。

谈及联盟的发展目标，姜国华提到了“学科发展”“竞争力”“成果转化”等关键词。他表示，首先，联盟将拓展研究领域和深化研究内容，整合各单位成员的资源和优势，推动文科研究向更深入、更系统的方向发展，为解决全球性、复杂性的社会问题提供新的思路和方案。其次，联盟将加强与国际知名文科实验室的合作与交流，引入国际先进的研究理念和技术手段，提升我国文科研究的国际影响力和竞争力。最后，联盟还将积极推动文科研究成果的转化和应用，通过与产业界、政府部门紧密合作，促进文科研究成果的商业化和社会化，为经济社会发展提供有力支撑。

2020年底，教育部社科司提出启动高校文科实验室建设。一年后，首批教育部哲学社会科学实验室名单公布。2022年，《国家“十四五”时期哲学社会科学发展规划》明确提出指导建设一批哲学社会科学重点实验室。一系列政策的出台标志着高校哲学社会科学实验室建设已从设想概念转变为落地操作，正式成为国家层面推动的实践工作。

武汉大学文化遗产智能计算实验室依托虚拟现实、数字孪生等前沿数字技术，长期致力于文化遗产大数据驱动的数字人文问题研究。该实验室主任王晓光说，大数据和人工智能技术对文化遗产中的信息和知识采集、分析、组织及挖掘至关重要。他期望联盟未来能在哲学社会科学领域的数据资源建设方面提供更多支持。

记者了解到，《高校哲学社会科学实验室联盟章程》(征求意见稿)已正式发布。该章程规定，联盟成员为高校哲学社会科学领域的实验室，并且同一所高校可以有多个实验室加入联盟。

不仅如此，联盟还为各实验室提供了共同承接课题的机会。在郭琳看来，开展一项课题研究离不开跨学科知识的支持。联盟作为一个平台，可以帮助各个实验室找到合作伙伴，深入推动合作。

如何获取和利用数据，将成为联盟未来探索的重要方向。建设能让所有实验室共享的算力基础设施，实现跨学科、跨实验室的数据共享，也是各实验室加入联盟后的主要期待。