智能化國際關系研究的發展創新

　　當前，伴隨大數據、人工智能等先進技術的創新應用，國際關系研究正朝向以“高密度數據”和“智能化計算”為核心的“第四范式”邁進。但是，這種革新進程卻面臨數據和計算兩方面基礎公共產品短缺的難題。近年來，國內一批高校紛紛創建了國際關系實驗室，本文基于對外經濟貿易大學國家安全計算實驗室的經驗，展示其作為一家基于大數據、人工智能技術，為國際關系研究提供新時代基礎公共產品的數字平臺，希望從數據供應和計算供應兩方面推動智能化國際關系研究。

　　　　研究變革推動實驗室發展

　　在先進數字技術廣泛應用的背景下，國際關系研究的變革趨勢突出表現在以下幾個方面。其一，研究素材發生巨大轉變。相比于傳統深入文獻、借助理論指導局勢判斷和政策制定的國際關系研究，智能化國際關系研究正在通過對海量數據分析打開“上帝視角”，尋找潛藏在嘈雜混亂數據之下的復雜關系和發展趨勢，能夠進行更加精確、更加科學的政策指導。其二，研究方法出現新的變革。傳統研究主要以理論推導、因果假設、現狀描述為根本，而智能化國際關系研究則能夠通過來自計算機科學、基礎數學、數理統計等方面的計算模型探索海量數據之間的相關性、相似性、關聯性和共線性等特征，為國際問題探索開辟新的研究路徑。其三，研究工具更加智能高效。從網絡數據抓取、信息傳感器數據收集，到數據清洗、降維分析，以及計算模型的預訓練和算法封裝等，國際關系研究的工具逐漸智能化、簡便化，正在推動國際關系研究朝向科學化、工程化發展。

　　然而，當前這些變革在很大程度上還處于暢想階段，尤其對于多數國際關系學者而言，獲取海量數據、構建對應分析模型仍是其研究過程中難以逾越的障礙。換句話說，當前主流國際關系研究仍然沒有真正進入以智能化或半智能化為主的大數據時代。

　　首先，數據獲取和閱讀難題沒有解決。一方面，數據獲取包括針對不同網頁編寫不同種類的網絡爬蟲程序、維護各類爬蟲程序的功能以及對獲取的海量數據進行降噪、降維等。這些操作不僅要求較為專業的技術能力，同時還需要付出大量的時間和精力，對于多數國際關系學者而言，都是一件極為困難且枯燥的事情。另一方面，面對海量不同語種的數據內容，雖然當前有各種輔助翻譯工具，但對于多數只掌握一到兩種語言的學者而言，仍然面臨無法對數據進行高效閱讀和準確分析的問題。

　　其次，數據分析與計算仍然困難重重。在傳統國際關系研究中，不僅缺乏既懂國際關系又懂數據建模的交叉型人才，同時現有計算模型都是建立在計算機科學、數理統計等學科基礎上，存在基礎算法模型粗糙、適配國際問題研究的預訓練模型較少等問題。這導致算法模型構建和復用能力較低，多數國際關系學者難以應用現有計算模型。另外，處理海量數據內容對相應的算力也提出了更高的要求，不僅需要大容量存儲設備，同時還需要高性能的計算設備。

　　簡言之，在當前國際關系研究邁向智能化或半智能化的進程中，數據問題和計算問題已經到了不得不解決的關鍵節點。

　　　　數據供應方案打破技術障礙

　　放眼未來，數據供應和計算模型必將成為智能化國際關系研究的基礎公共產品，而解決數據難題和計算難題將成為當前以及接下來一段時間國際關系研究的重要議題。在當前國際關系研究新舊范式分化的節點上，對于智能化國際關系研究面臨的數據難題，對外經濟貿易大學國家安全計算實驗室正在構建兩類數據庫資源：通用型數據庫和垂直型數據庫。

　　實驗室認為，當前采用人工智能技術對海量數據進行摘錄、編碼的數據庫已經超越了傳統人工采集、手動編碼數據庫，是適應當前大數據、人工智能時代的新型滾動更新型數據庫。雖然建設這類數據庫對技術和軟硬件的要求都較高，數據獲取和存儲也有一定的門檻，但可以想象，為應對未來海量數據的挑戰、尋找國際關系領域繁雜信息中的潛在運轉規律、探索更加精準且貼切的政策方案，這種數據庫將伴隨著技術的更新和普及而逐漸增多，成為包括國際關系研究在內的整體社會科學研究的新型基礎公共產品。

　　在此理念下，實驗室首先建立了一個針對全球新聞、智庫進行自動抓取，自動提取關鍵信息，自動編碼的通用型數據庫。該數據庫目前已經針對全球各國主流新聞網站的國際政治板塊、國際關系智庫網站以及主流社交媒體平臺，部署了近1000個網絡爬蟲程序，時刻抓取各種最新的數據信息；每天抓取全球數據達10萬—15萬條，基本能做到時差在一個小時之內的即時更新。并且，該數據庫還部署了相應的文本翻譯功能，能夠翻譯全球42種主流語種，為相關研究人員的數據閱讀和信息提取難題提供相應的解決方案。未來該數據庫將繼續擴充爬蟲隊列，計劃將各國政府網站、國際組織和非政府組織官方網站的數據一并進行抓取，試圖將此數據庫打造成一個能時刻感知全球態勢發展、輔助政策決策分析的通用型數據公共產品。

　　另外，實驗室還建設有垂直型數據庫。隨著先進智能武器在全球軍事領域的廣泛應用，無人機已經逐步顛覆傳統戰爭形態，無人機參戰方式和應用態勢將影響國家安全和軍事戰略布局，成為國家軍事發展和研究的重要問題。為此，實驗室首先采用人工方式對全球無人機軍事應用事件進行編碼標注，形成固定的數據庫格式，然后采用機器學習的方式對大數據庫中的相關事件進行文本識別和信息提取，構建專注于無人機軍事應用的專有數據庫。

　　　　計算供應方案助力學科創新

　　縱觀歷史，新技術的產生和應用是推動學科創新和范式突破的重要驅動力，而真正將先進技術應用集成化、簡單化，形成科研創新的基礎公共產品，才能打破對應階段學科研究的障壁，實現突破性創新。面對智能化國際關系研究的計算難題，實驗室試圖從人才培養、計算供應兩方面提供解決方案。

　　首先，加強相關數理統計和算法編程方面的人才培養。該方式和當前國內其他學術團隊的發展思路不謀而合，要想真正推進智能化國際關系研究，除了吸引其他具有數理統計優勢的學科人才以外，還應當在本學科領域加強培養、推動交叉型人才建設，只有進入該領域的人才數量不斷增加、人才規模不斷壯大，才能真正實現智能化國際關系研究范式的突破。

　　其次，加速集成相關數理統計方法，實現模型的可復用性、可理解性、標準化以及簡潔化。相比于人才培養需要付出的巨大成本，集成計算方法不失為一種更加行之有效的思路。或許對于大多數無法真正掌握數理統計的國際關系學者而言，與其直面數理難題，不如繞過艱難學習階段，直接應用集成算法系統來展開相關大數據研究。這不僅能夠填補相應研究的“技術鴻溝”，而且也能帶動更多學者加入智能化國際關系研究行列。目前，實驗室已經開發了文本分析、視頻分析、人臉面部微表情識別等計算模型，只需要簡單的輸入、輸出操作，即可提取相應的計算結果；已經達到將復雜分析留給機器，研究人員只需要基于自身的專業知識對結果進行分析、解釋的程度。同時，實驗室正在開發一套包括機器學習、文本分析、社會網絡分析、地理空間分析、雙重差分模型、時間序列分析等在內的算法集成平臺，并為這套集成算法平臺提供充足的算力支撐，致力于將這些算法模型簡單化和可復用化，為國際關系領域的智能化研究提供基本計算支撐。

　　總而言之，當技術創新和應用在一定程度上簡化操作難度并賦能學術研究時，新技術將不再是研究障礙，反而會成為一種工具，助推學術研究進入新階段。面對國際關系研究邁向“第四范式”的轉型難題，實驗室正在從數據和計算兩方面為國際關系研究構建智能化時代的基礎公共產品，消除傳統因技術障礙而造成的不同學者之間的“技術鴻溝”，推動國際關系研究實現下一階段的重大創新。

　　　　（作者系對外經濟貿易大學國際關系學院教授；對外經濟貿易大學國際關系學院博士研究生）