赠书｜《打造AI科学家：DeepSeek与ChatGPT应用实战手册》

本书简介

《打造AI科学家：DeepSeek与ChatGPT应用实战手册》

孟天广 主编

2026年1月

机械工业出版社

面对海量文献、复杂数据与分析瓶颈，社会科学研究者如何拥抱AI变革？

由清华大学数字政府与治理研究院孟天广教授领衔、计算社会科学领域资深专家团队撰写的《打造AI科学家：DeepSeek与ChatGPT应用实战手册》出版。

本书系统讲解如何将DeepSeek与ChatGPT两大前沿工具深度融入研究全流程，实现人机协同与效率飞跃。

序言

在数字技术的冲击下，当代社会科学研究，尤其是计算社会科学领域，正经历着机遇与挑战并存的深刻变革。一方面，海量数据与复杂模型为研究开辟了全新视角；另一方面，传统研究方法在数据处理效率、理论创新速度等方面已显不足。DeepSeek 和 ChatGPT 等智能工具的出现，为解决文献梳理耗时、数据分析复杂、理论构建困难等痛点提供了解决方案。然而，如何实现人机协同、如何规避算法偏见、如何确保研究伦理，这些关键议题亟待进一步探索与解答。

面对这一变革，本书编写团队在过去几年中积极探索，将DeepSeek、ChatGPT等大语言模型应用于社会科学研究的全流程中。从初期探索到形成体系化的过程中，团队积累了丰富的经验，也见证了这些工具对研究效率和质量的显著提升。基于多年的实践，我们编写了本书，希望为社会科学领域的研究者和学生提供一本兼具实用性与系统性的工具书。

本书分为两篇，第1篇探讨了DeepSeek在社会科学研究中的应用实践，第2篇则聚焦ChatGPT的具体使用场景。这两种工具在功能定位上存在交集。为避免内容冗余，对相同的功能，我们展现了不同的使用场景。例如，在讨论虚拟样本生成时，DeepSeek 篇着重探讨交互式虚拟样本的生成和使用，而 ChatGPT 篇则更关注非交互式虚拟样本的生成。当然，两款工具在特定任务中的表现确实存在差异化优势：在学术基金申请辅助撰写等需要严谨逻辑的领域，DeepSeek 展现出更卓越的性能；而在多语言翻译与跨文化研究等场景中，ChatGPT 则具有更多优势。书中对这些存在性能差异的环节进行了详细说明，以帮助读者根据具体需求选择更合适的工具。

本书的编写团队由多位具有 AI 应用经验的教师和研究人员组成。团队成员在政治学、经济学、社会学等多个学科领域都有深入的研究实践，并在使用 DeepSeek 和 ChatGPT 辅助研究方面积累了丰富的案例。编写过程尤其注重实用性和可操作性，力求通过具体的案例和步骤说明，帮助读者快速掌握这些工具的使用技巧。

但仍需强调，AI 工具并非要取代研究者的主体性，而是作为“研究助手”来提升效率和质量。在使用这些工具时，研究者仍需保持批判性思维，对生成的内容进行严格验证和评估。本书也讨论了数据隐私、伦理问题以及潜在的技术局限，帮助读者建立正确的使用观念。

本书的适用对象主要包括高校和研究机构的社科研究者，也包括政府政策研究部门和企业市场研究团队。无论是 AI 初学者还是希望进阶的中高级用户，都能从本书中获益。通过学习与实践，读者将掌握如何利用 AI快速检索文献、梳理研究动态；优化研究设计与理论构建；加速数据处理与分析；改进学术写作与论证；辅助基金申请与学术翻译。读者将学会规避 AI 使用风险，实现人机协同，提升研究质量与效率。

最后，我们要感谢清华大学社会科学学院提供的支持，以及各位执笔人在繁忙的教学科研工作中抽出时间参与本书的撰写。由于 AI 技术发展日新月异，书中内容难免存在不足之处，欢迎读者批评指正。我们期待这本书能帮助更多社会科学研究者掌握 AI 工具，推动社会科学研究方法的创新与发展。

编写团队

清华大学社会科学学院

2025年8月

内容简介

1.深度本土化与场景化，直击中国研究者真实需求

本书紧密围绕中国社科研究的特殊需求，针对政策文本分析、国内舆情处理、基金课题申报等高频任务提供定制化方案。无论是处理中文文献、分析本土数据，还是撰写符合国内学术规范的论文与项目书，书中都有即学即用的场景化指导，让AI技术真正服务于您的研究实践。

本书创新采用DeepSeek与ChatGPT双线并行对比架构，清晰揭示两者在不同场景下的优势边界。例如，在需要严谨逻辑的理论建构、公式推导与基金撰写环节，重点解析DeepSeek的深度能力；在创意激发、多轮对话、多语言翻译与代码生成方面，则展现ChatGPT的交互特长。帮助您根据任务特性，智能选择最佳工具组合。

本书以社会科学研究的完整工作流为主线，系统构建了从理论到实践的完整知识框架。内容设计真正做到 “手把手”教学，旨在让即便毫无编程基础的学者和学生也能轻松上手。它详细拆解了：

● 如何利用AI辅助生成研究问题、挖掘理论线索、构建分析框架。

● 如何实现文献的自动化检索、筛选、摘要、综述乃至引文生成，极大解放劳动力。

● 涵盖文本挖掘、舆情分析、虚拟样本生成、数据清洗到图表可视化的全链条，将复杂技术简化为清晰的指令操作。

● 深度优化论文各部分的撰写、学术翻译、投稿润色，提升成果传播力。

全书通过大量具体的场景化案例、清晰的步骤说明和即拿即用的对话式指令模板，将看似高深的AI技术转化为一系列可执行、可复用的科研动作，彻底消除研究者对技术的陌生感与畏惧感。

数据派THU作为数据科学类公众号，背靠清华大学大数据研究中心，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识，努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。