在工厂、车间与商业实践中，对缺乏研发能力的发展中国家的个体创业者与中小企业来说，通过内部原始技术创新打破路径依赖，简直是天方夜谭。然而，作为一场颇受关注的产业技术革命，平台市场的发展为企业创新提供了外部动力。本文聚焦于低技术中小企业，它们虽然共同参与了平台生态系统的建设，但其创新机制却较少受到关注。与平台持有者以及先进制造企业相比，它们对平台经济的反应不一，存在着全然不同的商业逻辑与创新路径。通过对中国两类电商市场的田野调查，本文发现了平台中农村创业者的具体样貌、传统制造业转型，揭示了消费需求驱动对价值链产生的潜在影响。研究表明：平台模式下，生产不再局限在纯粹生产力的维度，而更多表现为生产关系；低技术制造业不仅没有被淘汰，反而为中国加工贸易迈向服务贸易提供了一条现实通路。这对理解中国制造的新特征大有裨益，也是突破路径依赖的可行方式。

跨层级介入日益成为我国政府治理网络舆情的重要方式，这一变化反映了我国多层级治理体制在网络社会新场景下的转型。网络社会驱使上级政府与基层政府形成“共同在场”的风险共同体并同时承担起政权维系和公共治理两个职能，当代中国的多层级治理体制也因此由统治分离转向“统”“治”重合。本文借助清晰集定性比较分析（csQCA），验证了公共治理职能上移和政权维系职能下移与政府跨层级介入行为之间的因果联系，结果发现突击维稳型、舆情延宕型、催化议程型、政治窗口型、价值溃提型和诉求积蓄型是触发跨层级介入的六种条件构型。本文的理论意义在于，进一步延伸了我国多层级治理体制的类型学划分；现实意义在于，提出我国信息社会里上级政府与基层政府的职能再划分以及属地负责制的重构。

技术应用场景及其效果的不确定性与“无知”或"不可知"治理问题的凸显，在一定程度上消解了现代行政国家的理性基质与工具基础。对于技术治理的社会认同因治理效能限度、伦理尺度失能以及“权力—权利”秩序结构失衡而式微，进而引发合法性危机。技术治理的合法性危机深植于基层治理公共性价值的退守和流失。因此，确证技术治理合法性基础、凝结完整的社会共识需要技术理性与价值理性、形式理性与实质理性、程序理性与结果理性共同担保，还要重启技术的民主化进程，构建一种集技术的自我约束、道德伦理规范和刚性制度规制的控制体系，助推技术治理的公共性旨归。

自20世纪80年代至今，科学技术学（science and technology studies，STS）已经发展出一套独特的问题意识和方法论。本次访谈中，来自康奈尔大学的斯蒂芬·希尔加德纳（S.Hilgartner）教授讲述了他对科学与社会关系的求索。从营养学到人类基因组计划，再到近年的技术伦理与新冠疫情大流行项目，他的经历说明了一个人如何从自己的兴趣出发，回答更大的社会问题希尔加德纳也见证了科学技术学领域从萌芽到繁荣的历程。在受益于与其他学科交叉碰撞的同时，科学技术学也在艰难地定义自身，试图在保持包容性的同时，在建制化的学术机构中找到自己的位置。

随着信息技术的发展和老龄化程度的加深，对智能社会与老龄社会的研究显得极为重要。本文采用 CiteSpace文献计量软件对中国知网数据库以及Web of Science数据库2001年1月1日至2023年7月5日的1373篇国内外相关文献进行梳理分析，得出以下研究结论：第一，近几年对智能社会与老龄社会的研究逐渐增多，研究热度不断上升，国内外文献的对比结果显示，国际文献的研究起点早于国内，研究深度高于国内并在该领域形成了较为成熟的研究体系；第二，研究智能社会与老龄社会议题的国家或地区通常具备相对较好的经济条件，同时面临较为严重的人口老龄化问题，相关研究具有较强的实践性和现实意义；第三，国际文献相较于国内文献具有先发优势，其研究范围较为广泛，已形成跨学科交叉研究的趋势。基于此，本文提出加强国内对智能社会与老龄社会研究的广度和深度，根据自身社会经济以及人口老龄化特点进行相关研究，加强实践性与应用性，积极参与相关政策的制定和实施。为积极应对老龄化提供科学依据和重要参考。

近年来,各种各样的“数据向善”和“人工智能向善”倡议开始兴起,旨在推动和组织各种力量去使用新的计算技术解决社会问题。这些倡议对于计算技术的能力如何被理解为社会和政治变革的工具产生了持续影响。本文分析了以上倡议从一句口号成为一个研究项目的发展过程,这一研究项目把自己定义成各种场景的“场域”。本文讨论了最近的相关学术研究文献,展示了传播这些倡议和提出“善应该为何”的解决方案及二者之间不确定的纠葛。与之不同的是,我们呼吁研究者用一种实用和分析的态度跳出这种纠葛。本文呼吁对这些倡议的构成开展描述性研究,并从社会科学关于计算技术这一更广泛的辩论中汲取营养,开展批判性研究,从而为未来的研究提供框架。本文的经验部分向这个方向迈出了第一步:我们将“数据和人工智能向善”的各种倡议作为一个连续统的一部分看待,并且将其放到一个以“为了发展的信息与通信技术”的各种倡议为直接先驱的历史轨迹中加以理解。

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当前元宇宙技术蓬勃发展，为数据安全带来了新的挑战。元宇宙数据收集记录与当前数据收集记录相比，其范围突破了有限性，扩展到了用户自身及其行为习惯的各个方面，具有全方位性，因此具有更大的数据安全风险，亟待研究者以前瞻性眼光进行预测和防范。本文在探讨元宇宙数据、元宇宙数据安全概念的基础上，以元宇宙用户、元宇宙平台、国家三类主体为基础，探讨了不同层面的元宇宙数据安全风险，分析元宇宙去中心化管理办法在数据安全风险预防和应对上的不足与弊端，提出应以多元共治作为基本原则预防和应对元宇宙数据安全风险；分析我国当前元宇宙数据安全相关制度状况与缺陷，提出我国在多元共治原则下预防和应对元宇宙数据安全风险的具体建议。

人工智能时代的到来对思考技术—社会关系提出了新挑战，文化分析与技术建构论或能提供智识上的分析支点。《网络效应：浪漫主义、资本主义与互联网》一书，按时间顺序考察了早期微型计算机从军工联合体制度下大型计算机中脱胎的过程，以及第一代互联网所带来的浪漫主义与个人主义理念的复兴，为我们展现了一个文化遗产与使用者体验推动技术与时代精神互动的技术社会史。个人观念、公众愿景以及价值观与共同文化在技术变迁中的能动性，能够拓宽技术社会前景这一议题的讨论视野，将人、社会关系、理想技术形态等期许纳入进来。

本文从新制度经济学合约理论的视角解释了平台企业的灵活积累机制,这一机制的运作基础是平台企业与大量外部专业化组织及零工群体建立的不平等合约关系。该机制的运作过程分为两个方面:其一,在不平等的合约关系下,平台企业得以将规模化扩张带来的大部分固定资产成本、人力成本和管理成本转移至外部专业化组织及零工群体，从而实现轻资产化运营:其二，平台企业为规避合约关系中的“委托-代理”风险,会综合运用平台规则、业务考核、大数据和算法等手段对外部专业化组织及零工群体构筑严密的管控体系，并严格规定产品/服务的生产过程和结果。由于合约关系的不完全性和合约关系中剩余控制权的存在,在平台企业的灵活积累机制之外,零工群体也会积极采取各种措施维护自身利益,构建自身主体性。

随着数字信息技术的广泛运用,当代人类的生活世界正在经历数字化变迁。无处不在的数字技术正成为权力的新来源和新表现形式,为传统权力概念赋予了数字化特征。这种权力的本质变化不可避免地对政治生活中的自由、民主和正义等方面产生了深远影响。因此,针对《算法的力量:人类如何共同生存?》一书试图从技术的透明化和技术权力的分割两个维度突破数字系统控制的思路,本文基于技术的政治经济学角度进行了客观评析。

在与算法阶层信息的交易中,互联网用户让渡易被解读、引导和操控的信息(包括各类身份、偏好、言论及动态信息)以换取所欲信息,这种不平等的信息交换将其置于信息逆差境地。公众从信息顺差地位走向信息逆差地位的过程，正是互联网从赋权转向集权的“技术倾向性倒置”社会化过程。信息逆差表现为认知、意识及行为三个方面的信息权力让渡:在认知维度,信息过滤与信息推荐形成的人工壁垒引致认知局限,资讯轰炸下的注意力中断与大脑机能超荷导致注意力失焦、记忆滑坡等认知障碍:在意识维度,对“奶瓶乐”喂养的成瘾导致个体的信息能动性降低:在行为维度,数字审查强化了个体的自我规训与主动服从,标准化自动化的数字暴力带来更高的强制力。

“十四五”规划期间，数字经济将成为我国经济高质量发展的重要动力，其中产业数字化是重中之重。基于产业数字化发展的实践流程，2016年以来国家相关部门出台了约60项产业数字化政策，形成了推动产业数字化发展的“二维五端七重点”政策框架:政策沿着产业数字化发展的流程和交易两个维度展开，聚焦生产端、销售端、主体端、产品端和场所端五大环节，形成了数字化管理、平台化设计、智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸和新型数字产品七大重点支持方向。在“二维五端七重点”政策框架支持下，产业数字化发展将在业务上注重从销售端向生产端拓展，在技术上注重打造特色、专业的工业互联网平台，在模式上注重生态、技术和资金服务综合输出，在创新上注重“人—货—场”要素的组合创新。

人类正处于探索数字化道路的险途,数字化和智能化成为数字时代的典型特征,并以前所未有的深度和广度捕获了个体、家庭和城市,数据成为一种商业模式。美国青年学者贾森·萨多夫斯基新著《过度智能》从政治学和哲学角度对当前数字资本主义和智能技术的发展进行了犀利批判,指出了技术由谁主导为谁服务的权力和利益问题,凝结了作者对理解、对抗和挑战西方技术政治体系的深刻观察。

在新冠肺炎疫情中 , 以信息过载、虚假信息泛滥为特征的" 信息疫情" 同 样引发了社会关注 。本研究引入信息流行病学模型 ,提出"信息疫情" 的信息流行 病学分析框架:首先 ,充分利用对社交媒体的信息监测以应对" 信息疫情" ,通过其 了解民众信息需求、情感状态和行为偏好;其次 ,将这些监测数据与医疗领域监测 数据对接 ,在政府主导下构建" 信息疫情" 传播介入的知识流、信息流、影响流;最 后 ,考察媒体如何利用前述环节中的监测数据 , 通过内容优化 , 识别虚假信息类 型 ,做好自我防范 ,将知识、信息迅速及时地引导向民众 , 形成" 信息疫情" 传播应 对闭环。