近年来，中国国际关系学界出现的一个可喜的现象就是多家高校创建了国际关系研究的实验室。这是中国国际关系定量研究迅速发展的体现。为了推进中国国际关系实验室建设，本文基于清华大学国际关系数据与计算实验室的经验，从科研发展、特色定位以及人才培养与创新几个方面，分享部分心得体会，希望助力中国国际关系研究的蓬勃发展。

　　实验室的创建

　　实验室对于文科师生可能比较陌生，然而在理工科中，实验室却是耳熟能详的存在。实验室是科学实证检验需求的产物，当科学家们进行理论推演并提出假设后，往往需要借助实验过程来加以检验。但这并不意味着实验室只有自然科学才需要，社会科学同样需要实验室。如前所述，实验室解决的主要问题是对假设的有效检验，而在社会科学中，在实证方法的普遍采用下，对于研究假设的检验也是必不可少的。因此，国际关系学科也存在较多知名实验室，例如哈佛大学加里·金（Gary King）教授等人就创办了量化社会科学研究中心。其原因在于，随着国际关系实证研究方法的兴起，大量研究假设需要经验验证，而除了案例研究等方法外，基于数据和模型的量化方法为国际关系学科的假设检验提供了便利，推进了相关领域科研的发展。此外，近年来，随着大数据和人工智能模型的广泛应用，社会科学对于新兴数据与方法的重视日益凸显，甚至出现了“计算社会科学”的概念。

　　在上述背景下，中国国际关系学科的实验室也应运而生，其中，清华大学国际关系数据与计算实验室是国内最早创建的国际关系实验室之一。2017年3月，在实验室创始人庞珣教授的草创下，并在清华大学国际关系学系和清华大学国际关系研究院的大力资助下，清华大学国际关系数据与计算实验室得以创立。由于实验室建设在当前中国国关学界尚处于起步阶段，清华大学国际关系数据与计算实验室在摸索的过程中逐步发展壮大，将为学界提供更多有益的探索经验和学术成果。

　　实验室的定位与特色

　　实验室的定位与特色反映了该实验室的核心理念以及发展方向，对于推动中国国际关系学科实验室建设具有重大现实意义。以清华大学国际关系数据与计算实验室为例，其定位是为国际关系学科培养高素质科研后备力量，同时对于学科的重大问题实现数据挖掘和模型方法方面的突破。因此，清华大学国际关系数据与计算实验室的使命是致力于将国际关系理论、新出现的海量数据以及社会统计方法和相应的计算机技术相结合，推进跨学科合作，进行创新性研究与人才培养。

　　上述定位突出体现了国际关系学科实验室与理工科实验室的区别。在自然科学中，实验室往往承担产、学、研三位一体的任务，而对国际关系学科而言，特别是对于清华大学国际关系数据与计算实验室来说，其发展目标主要聚焦于人才培养和科研创新方面。这一定位也体现了国际关系学科实验室与智库的区别，即实验室的目标是通过数据和模型技术的进步推动国际关系理论创新，进而解决一些重大的和深层的学科问题。

　　实验室的人才培养与科研创新

　　关于人才培养和科研创新，高校已经有较为成熟的方法和经验，国际关系学科实验室主要是在以下几个方面对此形成助力。

　　首先，国际关系学科实验室推动国际关系科研后备力量的培养，激发学生的研究热情，为学生参与国际关系研究进行技术和模型方法的培训，从而为中国国际关系学科培养一批深刻了解定量方法并能熟练应用模型的国际关系年轻人才。

　　为了推动国际关系学科方法培训，以清华大学为例，其国际关系研究院每年举办“国际关系研究方法研讨班”，迄今已经是第二十一届。从定位上看，囿于时间所限，“国际关系研究方法研讨班”只能是普及性的，帮助全国高校有志于学术的青年教师和研究生们了解一些基本的统计知识与量化模型。然而研究方法和模型掌握能力的培养需要长期系统性的学习，学生在刚刚了解研究方法时，虽然兴趣高涨，但是不系统的自我摸索可能导致花费大量时间而无法提高模型应用和实操能力。实验室就可以规避这些弊端，通过老师与学生的近距离接触与交流，帮助学生快速掌握并熟练运用模型方法。因此，清华大学国际关系数据与计算实验室将重点培训学生的应用模型、挖掘数据、操作不同统计软件和代码的能力，推进学生深入了解本学科高质量的研究，成为培养国际关系科研人才的重要平台。

　　基于上述目标，为了提升学生的模型实操能力和科研创新能力，实验室会定期举办读书会和量化方法系列讲座。读书会采用学生讲解、老师点评的方式，对最新技术类文章进行实操分析。因为这种方式有助于推动学生自主学习，通过师生的交流互动启发学生对研究内容的思考进而产生创新。量化方法系列讲座则主要是邀请青年学者就其正在进行的研究针对探索思路和研究模型的选择等问题进行分享，帮助学生了解科研的过程以及定量技术在研究中的具体应用。

　　其次，国际关系学科实验室推动国际关系前沿性和跨学科研究，建立富有学术创新精神、研究探索精神和强烈现实关怀的学术研究团队。为定量方向的学者提供交流与共享的学术创新平台。

　　当前的国际问题高度复杂，所需要的模型也越来越多样，同时数据体量也随着数据挖掘技术的升级而不断加大。时间推至20年前，很多国际关系量化研究只需研究者个人就能完成。但随着科研手段的进步，特别是近年来出现的海量数据在科研中的应用，相关研究的难度和体量大为提升。例如，一项研究不仅需要借助回归模型，可能还需文本分析或仿真技术等加以辅助，单靠一个学者较难完成，往往需要多位学者进行跨学科的合作。

　　针对这一现状，清华大学国际关系数据与计算实验室努力构建跨学科交流平台，除了邀请国际关系领域多位知名专家作为实验室的顾问，还积极开展校际交流与合作。例如，2023年4月，清华大学国际关系数据与计算实验室与北京大学全球风险政治分析实验室联合举办了“实证博弈分析”圆桌会议。2023年7月，在政治学与国际关系学术共同体年会上，清华大学国际关系数据与计算实验室与北京大学全球风险政治分析实验室和中国人民大学国际关系学院数据科学中心联合举办“未来学者学术海报展”。实验室希望通过上述校级交流合作，推动学界的创新与合作。

　　随着国家的持续发展，中国崛起已成为国际共识。在此背景下，中国国际关系学界的研究需要更为细化与精准，例如关于外交政策效果的判断、国际风险的评估等都需要坚实的实证研究和数据方法模型支撑。因此，清华大学国际关系数据与计算实验室做了一些有益的尝试，希望不断推动中国国际关系学界模型应用的规范化和科研创新，从而助力国家的持续发展。

　　（作者系清华大学国际关系数据与计算实验室主任）