内容提要

国际关系理论具有描述、解释、预测和指导等功能，但学界长期以来对理论的预测功能缺乏足够的重视。面对人们对国际关系预测日益旺盛的需求，近年来预测研究引起越来越多学者关注。国际关系的预测是否可能?理论预测与具体预测之间是什么关系?如何提高预测成功率?围绕上述问题, 暨南大学国际关系学院/华侨华人研究院教授陈定定近日接受了本网记者专访。

中国社会科学网：虽然预测往往被作为评判一种理论有效性的标准，但认真对待预测的理论却并不多。国际关系的高度复杂性让创建一个预测性国际关系理论往往被视为乌托邦幻想，学界也的确有令人尴尬的预测记录。我们应该如何正确看待国际关系研究中的预测？

陈定定：首先，我们应该明确国际关系中预测的定义是什么，预测在时间上所指涉的是未来的某个时间点或时间段。与此同时，预测的内容反映的是国际关系的事件、状态或趋势，并且，预测的内容不能是自相矛盾或模棱两可的。从理论建设和学科发展的角度来看，国际关系预测是完善理论和学科体系必然需要经历的一步，因此不能因为没有预测到某些具体的国际关系事件就否定国际关系研究中预测的必要，也不能否定创建一个预测性国际关系理论的意义，我们应该以一种理性客观的态度去看待和评判国际关系研究中的预测。

中国社会科学网：是什么原因使国际关系预测能够成为严谨的学术研究，而不是猜测？

陈定定：国际关系学科研究的主要内容是国家之间互动的规律。自冷战结束后，国际关系理论界围绕国际格局变迁与东亚地区国际秩序转型等问题展开了诸多争论，要想更加全面地反映现实世界的复杂性，增强理论的解释力和预测力是必然的。国际关系虽然涵盖政治、经济、社会诸多领域的复杂内容，但其发展和演变并不是随机、无序的。一方面，宏观上来看，国际格局、国际秩序变化是有规律的。另一方面，具体来说，作为国际关系的主要行为体——国家，其参与国际事务的行为活动也是有规律可循的。总体来说，国际关系的规律性是国际关系预测研究可能性存在的基础。

要把预测变成一个合理的研究领域，一方面需要认真对待预测，强调理论的预测性功能。我们并不能因为某一理论没有预测到某一经验现象的发生而仓促地否认其解释力和适用性。另一方面，应该不断完善预测理论的科学性，大力加强对理论预测的研究，通过借鉴和吸收国内外相关学科既有理论和方法，深化对重大国际关系发展趋势和国家行为的判断，并且在此基础上形成兼具理论意义和现实价值的研究成果。

中国社会科学网：目前国内外学界关于预测研究的方法主要有哪些？

陈定定：国际关系研究中的预测具体方法有很多。但其主要有两种预测路径,一种是主流国际关系理论对未来事件的预测，另一种则是建立在统计学、理性选择、博弈论等研究方法上的预测。大部分预测是定性的,预测主要是根据国际关系理论的内在逻辑推理得出的，并且预测主要着眼于国际政治的大趋势和大方向，较少对一个国家具体的、短期的外交政策或行为做出预测。相比而言,基于统计学方法的预测在很大程度上以定量分析为基础，比如基于统计规律上的概率性预测，在一定程度上并不需要国际关系理论的支持，并且更擅长于短期和中期预测。而如今，数量化分析成为国际关系预测研究的主要趋势，也有机器模拟学习这样的更加前沿的方法，人工智能也将成为国际关系预测研究中的重要手段。

中国社会科学网：大数据的运用为国际关系预测带来了怎样的契机？

陈定定：随着互联网和计算机技术的发展，信息的传播速度已经被提高了几个量级，使当代成为一个数据爆炸的时代。而大数据能使我们对国际现象、事件、具体问题有更深刻的洞察力，为国际关系的分析储备海量的、多样化的信息。因此，通过对大数据的处理可以掌握更加丰富准确的信息，提高预测的准确性，所以大数据等方法的运用为国际关系的预测研究提供了新契机。

中国社会科学网：学界加强国际关系预测的研究有哪些可行路径？

陈定定：第一，借鉴和吸收国内外相关学科既有理论和方法，不断丰富中国国际关系预测研究的研究方法。我们可以从经济学、历史学、法学、地理学、社会学、人类学、心理学等学科中借鉴和吸收相关理论和研究方法不断完善自身，例如在预测方法中通过对时间序列模型的借鉴，强化国际关系预测研究中的量化分析、模型构建等。

第二，建立国际关系预测数据库。国际关系预测的数据库不仅需要囊括主要国际关系中的重点、热点问题的预测案例分析，并且需要对一个国家具体的外交政策或行为建立数据库。

第三，积极运用人工智能、机器学习的手段。人工智能与机器学习必然改变国际关系中的预测研究趋势，在建立完备的预测数据库后，利用机器模拟国际关系的复杂演进过程，进行国际关系中的情景建模与逻辑推演，或将进一步提高预测的准确性，为传统的国际关系预测提供新思路。（中国社会科学网记者 毛莉）

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文章来源：《中国社科网》20171006；国关国政外交学人微信公众号平台编辑编辑