不研究社交媒体，还能进入计算社会科学领域吗？

博士期间我给一名社会网络研究专家当研究助理，他当时的项目，大意是通过fMRI实验，搜集受试者互动时的脑神经活动，Treatment是对方是否知道和自己互动的人的社会地位 （status） ，知道对方是高地位者之后是否会导致特定脑神经活动，并且改变自己的行为选择。这个数据收集到之后可以被建构为一个互动网络，然后再判断对方社会地位对这个网络的影响。

为此，我旁听了他的社会网络研讨班，并且接触了一些R语言，但是并不深入，没有用在实际研究中。在我接触R语言的档口，我在网上看到Duke社会学系Kieran Healy教授的个人主页，非常喜欢他提供的资源 （https://kieranhealy.org/resources/） ，里面介绍了除R以外，其他可以实现基于纯文本 （i.e., MS Word就不是纯文本工具，不能使用git进行版本控制） 工作的各种工具 （如Markdown, Emacs, Pandoc, git等） ，这成为了我决心入门计算社会科学的契机。 （特别提一句，Emacs 可谓是control freak，DIY狂的福音，我曾经希望把所有一切都用Emacs来记录，虽然现在已经放弃。）

但是光有工具还是不够。要如何真正在自己的研究领域使用这些工具呢？博士最后一年，在诸多的申请中，我在偶然机会下看到了哥伦比亚大学的一个博士后的职位, 项目的内容是研究美国大学的知识结构，从不同类型的课程内容中建构一个定量指标，从而测量什么是更加具备人文通识特质的大学课程体系，这种课程体系在哪里可以找到，对学生日后长远发展又有什么功效。

当时我意识到，这就是我作为一个教育社会学研究者进入计算社会科学的机会，因为课程内容首先是一个教育社会学的题目，以前只存在小样本手动进行的质性分析。正因为它所包含的都是非结构化的文本数据 （unstructured text） , 要对它进行大规模体系化分析，必须使用计算社会科学的工具，也就是自然语言分析 （natural language processing） 。

因为这个博士后职位在一众岗位中看起来很特殊