2017年11月11日上午，河海大学成功举行了哈尔滨工业大学人文与社会科学学院尹海洁教授作的题为“计算机神经网络分析方法及其在社会学研究中的应用”的学术讲座。

本次讲座尹海洁教授主要讲了三个部分的内容：

首先，尹老师向我们介绍在社会学定量研究中经常遇到多个自变量与因变量之间复杂关系的分析，通常使用的方法是多元回归分析或路径分析，提出这两种方法所存在的问题，从而引出本次讲座的主题——人工神经网络研究方法。近年来，计算机存储容量和运行速度的大幅提高以及人工智能的不断发展，为人工神经网络的产生奠定了坚实的技术基础和理论基础。神经网络是一个由大量的简单处理单元组成的、高度复杂的大规模、非线性自适应信息处理系统。在对相关概念进行简短的介绍后，尹老师又详细讲解了BP神经网络的工作系统原理与训练过程。

接着，尹老师通过讲解“大学毕业生的成就性水平及其影响因素”这一调查研究的主要内容，向我们生动地展示了神经网络分析在其中的应用。在成就性水平的分析模型和变量选择过程中，尹老师介绍了神经网络的设计与运行，说明了其中的输入、输出层以及变量标准化结构的取值，总结出影响大学生成就性水平的因素并对相关研究结论进行了解读。

最后，尹老师将神经网络分析与相关分析、多元回归分析进行了比较，指出神经网络分析应用中的优势及存在的不足之处。人工神经网络分析能够很好地模拟变量间的作用机制，实现高精度的预测，应用范围广阔。但是，这种研究方法不能将变量间的复杂关系直接展示出来，无法明确输入变量之间产生影响的正负情况。总体来看，神经网络分析丰富了社会学研究方法，为社会学的发展起到了支持和推动作用。

演讲结束后，与会师生就相关问题展开了热烈的讨论，并对本次精彩的讲座报以热烈的掌声。

（《河海社会学（研究生版）》编辑部 李珍供稿）