让立法与政策的效果可观察、可比较、可解释。
我的研究聚焦于生成式代理模型驱动的社会仿真在立法与政策效果评估中的应用,将立法学、宪法与行政法学研究与大语言模型、社会模拟相结合。我已构建具有可复现性与通用性的政策模拟与评估平台,支持复杂立法与政策情景的效果评估、对比实验与方案优化。
代表性研究
从政策仿真框架、经验验证到可复现建模工具,构建相互衔接的研究体系。
研究方向
如何在立法与政策实施前,更好地评估其可能产生的社会效果?
立法学
关注立法的宪法基础、制度设计,以及法律规则影响社会运行与公共治理的制度机制。
大模型社会模拟
构建生成式社会代理与相互关联的社会子系统,研究异质性行为与复杂社会动态。
立法与政策评估
将可复现的政策实验与真实数据、统计验证相结合,支持情景比较与政策方案优化。
教育经历
2020.09 – 2026.06
法学硕士、博士(硕博连读)
宪法与行政法学
郑州大学法学院
导师:苗连营 教授
2016.09 – 2020.06
法学学士
法学
郑州大学法学院
学术兼职
- 期刊审稿人Information Processing & ManagementIPM
- 期刊审稿人Journal of Artificial Societies and Social SimulationJASSS
- 学术任职 · 研究员河南省人大常委会备案审查研究中心
其他学术成果
围绕土地征收、个人信息跨境治理与共同富裕的宪法基础开展法学研究。
研究方法与能力
我擅长基于数据的实证分析,具备一定编程基础,关注大模型技术在社会科学研究中的应用。跨学科科研实践、平台研发与团队协作经验,为持续产出高质量成果及重大科研项目申请提供了扎实基础。
数据实证分析大模型社会科学应用可复现社会仿真跨学科团队协作
学术动态
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2026
Auto-ABM 投稿 NeurIPS 2026 FAST Workshop,目前外审中;开源工作台、演示视频与 Windows 安装包已公开。
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2026年5月14日
生成式代理模型驱动的政策效果评估研究于《系统工程理论与实践》网络首发。
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2026年1月
GPLab 发表于 Journal of Artificial Societies and Social Simulation,第29卷第1期,第6篇。