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魏德东应邀在北京大学作虚云讲座

点击数：更新时间：2026-04-28 14:00:00

2026年4月24日下午，我所魏德东教授应邀在北京大学作虚云讲座“数字时代的宗教研究：量化宗教学、计算宗教学与数字宗教学”。

2026年4月24日下午，北京大学宗教文化研究院在北大哲学系106会议室举办第59讲虚云讲座，题为“数字时代的宗教研究：量化宗教学、计算宗教学与数字宗教学”，邀请中国人民大学佛教与宗教学理论研究所专职研究员、国际佛学研究中心主任、《法源•中国佛学院学报》执行主编魏德东教授，香港大学社会科学学院、社会科学研究中心执行主任王卫东教授，北京大学社会学系卢云峰教授主讲。北京大学宗教文化研究院院长、哲学系教授李四龙主持。

在讲座中，魏德东老师从量化宗教学、计算宗教学和数字宗教学三个概念入手，提示宗教研究正在从传统调查扩展到模型仿真、文本计算、网络空间和AI宗教形态；王卫东老师从操作化、因果识别、数据范式与伦理责任展开，说明宗教不能被简化为单一变量，调查数据、大数据和历史资料应当相互验证；卢云峰老师则从中国宗教测量本土化出发，说明“属于什么宗教”的传统问法不足以捕捉中国人的多重信仰和混合实践，必须结合信仰对象、宗教实践和身份敏感性进行细致区分。李四龙教授对讲座作了总结。

纪要｜虚云讲座：数字时代的宗教研究

信息来源：人文宗教研究发布时间：2026年4月27日

2026年4月24日，北京大学宗教文化研究院在北大哲学系106会议室举办第59讲虚云讲座，题为“数字时代的宗教研究：量化宗教学、计算宗教学与数字宗教学”，邀请中国人民大学国际佛学研究中心主任、《法源·中国佛学院学报》执行主编魏德东教授，香港大学社会科学学院、社会科学研究中心执行主任王卫东教授，北京大学社会学系卢云峰教授主讲。北京大学宗教文化研究院院长、哲学系教授李四龙主持。

该讲座与以往围绕某一宗教传统、宗教史或宗教思想问题不同，而是集中讨论宗教研究的数字方法转型，三位主讲人围绕宗教研究在量化方法、计算技术、数字空间与本土化测量中的新问题展开讲演。他们长期参与中国宗教调查、宗教社会学与宗教社会科学建设，分别从“数字时代的宗教研究”、“宗教量化研究的方法边界与认知前沿”，以及“宗教测量的本土化”三个角度展开。主持人李四龙、主讲人王卫东和卢云峰三位教授，对魏德东教授20多年来持之以恒地推动宗教社会科学的学科建设表达敬意，并很高兴以此次讲座来祝贺魏老师荣休。

魏德东：从量化宗教学、计算宗教学到数字宗教学

魏德东老师首先从自身学术经历谈起。他原本以佛教哲学和佛教史研究为主要方向，博士毕业后逐渐转向当代宗教、宗教社会学和宗教量化研究。由此出发，他将自己的发言定位为一个由人文学研究进入社会科学研究者的经验说明：量化方法并非外在于宗教学的技术手段，而是在当代宗教研究中不断扩展的问题意识和研究路径。

魏老师指出，宗教研究大体可以区分为三条进路：一是神学或宗教内部的义理研究，佛教传统中可称为“内学”；二是人文学研究，包括宗教哲学、宗教史、佛教文学等；三是近代以来形成的宗教社会科学研究。宗教社会科学内部又可分为质化研究与量化研究：前者重视文本、访谈、田野和历史材料；后者通过调查、问卷、统计和模型处理宗教人口结构、信仰实践频次、宗教组织特征和宗教发展趋势等问题。量化研究的意义不只是提供数字描述，也在于对既有的经验判断和理论假设形成校验与补充。

围绕“数字时代的宗教研究”，魏老师提出“量化宗教学”（Quantitative Religious Studies）“计算宗教学”（Computational Religious Studies）和“数字宗教学”（Digital Religious Studies）三个概念。量化宗教学主要以可测量的宗教现象为对象，通过统计工具观察信仰结构与宗教实践的分布，其历史线索可追溯至杜尔凯姆《自杀论》所展示的经验比较路径。计算宗教学则进一步强调计算机建模、仿真、人工智能和定量文本分析的应用，尝试将宗教理论、宗教资料和宗教数据转化为可计算模型，以模拟宗教人口变化、宗教传播机制和宗教行为模式。数字宗教学则以数字宗教现象为研究对象，关注线上宗教社群、虚拟仪式、网上供奉、虚拟寺庙以及未来可能出现的宗教智能体或AI宗教形态。

在计算宗教学的具体路径上，魏老师特别提到系统动力学模型、智能体模型和定量文本分析。系统动力学模型有助于观察信众数量、组织扩张或衰退等宏观趋势；智能体模型通过设定虚拟个体，模拟宗教交往、宗教影响和信仰转变；定量文本分析则可对大量宗教文本和网络数据进行聚类、主题分析与知识发现。进入大模型时代后，AI显著扩展了研究者处理材料的能力。未来大量梵文、藏文、汉文宗教文献经过扫描、识别和结构化处理后，可能进入机器可读、可分析的新阶段。但魏老师同时提醒，大模型能够生成看似合理却并不存在的文献、题名和论证，研究者必须警惕“幻觉”问题，不能将模型输出等同于可靠知识。

在经验研究部分，魏老师介绍了几项代表性工作。其一是以河北新乐乡村青年妇女为对象的宗教性与精神健康研究。该研究提示，在中国情境中，宗教性与精神健康之间的关系并不完全等同于西方研究中常见的积极相关模式；许多人正是在现实困境、家庭压力或心理危机中进入寺院、教堂或其他宗教场所寻求支持。其二是中国宗教调查。该调查从宗教场所、教职人员、组织状况、经济情况、慈善贡献、国际交流和信众结构等方面呈现了五大宗教的多重面向。其三是对宗教题材微信公众号文章的计算分析。相关研究发现，近年来文殊菩萨信仰在青年群体中明显上升，与考试、考研、考公、升学和“上岸”等现实诉求密切相关，显示当代中国佛教实践正在出现新的世俗关切和信仰结构。

抑郁与内在宗教性的关系

魏老师进一步指出，数字宗教的出现可能改变宗教研究的基本问题。过去宗教社会科学常关心“谁信教、多少人信教”，而数字时代还需要研究虚拟宗教人物、线上仪式参与、宗教传播算法以及AI与宗教伦理的关系。若AI的行为模式来自人类语言和社会习气，那么人类如何对待AI，也可能反过来影响AI对人类社会的回应方式。这一问题不仅是技术问题，也是宗教研究必须面对的新伦理议题。

王卫东：在“神圣”与“数据”之间数以观道

王卫东老师以“数以观道：宗教量化研究的方法边界与认知前沿”为题发言。他首先提出一个根本问题：宗教能否被科学地测量？宗教关涉生死、意义与神圣，量化研究则要求可观测、可操作和可复现，二者表面上存在张力。然而，自杜尔凯姆和韦伯以来，社会科学对宗教的经验研究已经持续百余年。宗教量化研究并不试图证明“神是否存在”，而是研究人如何相信、为何相信以及相信之后如何行动。王老师借卡拉瓦乔《圣多马的怀疑》说明，经验研究并非信仰的反面，而是在敬畏与求真之间探寻可验证的真实。

The Incredulity of Saint Thomas

Michelangelo Merisi da Caravaggio c.1601–1602

王老师指出，当代宗教量化研究之所以重要，至少有三方面背景。首先，全球范围内世俗化理论不断被修正：现代化是否必然导致宗教衰落，不能仅凭经典理论预设，而必须接受经验材料的检验。其次，中国改革开放以来经历了独特的信仰重构过程：宗教不仅是文化现象，也与民族、治理、社会政策和公共生活相关。再次，宗教研究已经成为社会学、经济学、心理学、政治学、地理学和数据科学之间展开跨学科对话的重要领域；量化方法不只是辅助工具，也可能成为理论创新的来源。

在宗教测量问题上，王老师强调，宗教不是一个单一变量，而是由多个维度构成的复杂体系。Glock（1962, The Multi-Dimensional Structure of Religiosity）提出的宗教性五维度模型（信仰、实践、体验、知识和后果）至今仍是宗教操作化研究的重要基础。但在中国语境中，研究者还必须重视杨庆堃（1961, Religion in Chinese Society）关于制度性宗教（Institutional Religion）与弥散性宗教（Diffused Religion）的区分。许多受访者可能自报“无宗教”，却同时参与祭祖、烧香、看风水、求签等活动。因此，“有宗教”与“无宗教”的区分，不能简单依照宗派归属或教会成员身份来判断。

王老师进一步提醒，中国宗教测量还存在民族与宗教混淆的问题。若抽样设计不把民族结构作为重要变量，就可能系统性高估或低估某些宗教群体。关于“中国到底有多少人信教”的不同估计之所以差异很大，根源正在于是否纳入民间信仰与弥散性宗教、如何处理偶尔烧香但不自我认同为信徒的“准信徒”、如何估计敏感题目的隐瞒率，以及抽样框是否覆盖民族地区和流动人口。由此可见，宗教量化研究首先是一种概念建构工作：数字之争背后往往是定义之争。

在宗教作为解释变量的问题上，王老师以杜尔凯姆和韦伯为两种经典范式。杜尔凯姆更重视解释宗教本身，韦伯则将宗教作为解释经济与社会变迁的因素。王老师介绍了现代经济学和社会科学对韦伯命题的再检验，例如Becker & Woessmann（2009, Was Weber Wrong?）通过普鲁士县级数据讨论新教、人力资本与经济发展的关系，Cantoni（2015, Testing the Weber Hypothesis in the German Lands）则利用德意志城市长期人口数据对宗教改革与经济增长关系提出反证。这些研究说明，经典命题并非被简单接受或否定，而是在新数据、新方法和新因果识别框架下被持续修正和重构。

关于宗教研究的数据范式，王老师概括为调查数据、大数据和历史资料三类。调查数据具有可设计、可比较和可重复的优势，但依赖受访者自报，容易受到敏感性和社会期许影响；大数据包括搜索数据、社交媒体数据、空间数据、交易数据等，能够记录行为痕迹和短时间尺度上的宗教动态，但也存在代表性不足、含义模糊和伦理风险；历史资料包括地方志、碑刻、寺庙志、祠堂资料、传教士资料等，通过结构化处理，可用于考察宗教供给、宗教扩散和社会经济变迁的关系。三类资料并非相互替代，而应形成三角验证，共同支持更可靠的宗教社会科学研究。

谈及AI时代的宗教量化研究，王老师指出，AI首先提高了资料处理效率：OCR、图像识别、语音识别和大模型可以把过去需要长期整理的材料转化为可分析数据；其次，AI推动测量创新，使非结构化文本、图像、音频和视频能够被转换为结构化材料；再次，AI可能辅助理论建构，通过大量文本揭示宗教思想和宗教实践的内在结构。但工具越强，越需要方法谦卑。大模型训练材料以互联网文本为主，英文和基督教内容更为可见，可能系统性压缩口头传统、少数族群宗教和中国民间信仰的呈现空间。研究者真正不可替代的能力，仍在于提出好问题、作出判断并承担伦理责任。

王老师最后以“数以观道”概括宗教量化研究的方法精神：“数”是工具，“观”是方法，“道”才是目的。量化研究不是要把宗教简化为冰冷变量，而是借助系统测量获得更精细、更可靠、更可累积的知识。面对宗教这一涉及终极关怀、人格经验和社会关系的对象，研究者既要掌握方法，也要保持对神圣、历史和普通人的温度。

卢云峰：从“属于什么宗教”到“相信什么、实践什么”

卢云峰老师以“宗教测量的本土化”为题，对中国宗教测量问题作出系统说明。他首先通过现场提问展示传统测量方式的局限：当问“您属于什么宗教”时，许多人会回答“无宗教”；但当问题转换为“您信什么”，例如是否相信佛菩萨、道教神仙、安拉、天主、耶稣基督、祖先、风水、命、功德等，回答情况便明显变化；若进一步追问宗教实践，如是否去寺庙礼佛、去道观拜神、去教堂礼拜、许愿还愿、算命、进香、看风水、清明或春节祭祖，则很少有人完全与这些实践无关。问题不只是中国人有没有宗教，而是既有问卷如何理解并测量宗教。

卢老师指出，“宗教”本身是近代舶来概念。许多社会调查通常询问“您的宗教信仰是什么”或“您属于什么宗教”，并列出佛教、道教、伊斯兰教、基督教、天主教、无宗教和其他等选项。这种方案具有三个特点：题干中包含“宗教”概念，选项按宗派或教派设计，回答方式通常为单选。它在犹太—基督教社会较为自然，却未必适合中国和东亚社会，因为普通受访者未必清楚“宗教”的概念边界，也未必能把自己的信仰生活归入单一宗派。

台湾地区宗教变迁数据提供了典型例证。若仅看自报佛教徒比例，似乎可以得出佛教急剧衰落的结论；但从田野经验看，台湾佛教近几十年并未衰落，反而具有广泛社会影响。造成落差的原因在于，许多过去自认为佛教徒的民众，实际上更接近民间信仰者或混合佛教徒。随着调查进一步追问师承、组织归属、固定实践和茹素等条件，受访者对“佛教徒”的自我理解发生变化，数据也随之调整。这说明，数字变化未必等同于宗教现实本身发生同等变化，也可能源于测量工具更加精细。

因此，卢老师认为，宗教测量本土化必须从宗教类属转向信仰对象和实践行为。他介绍，CFPS等调查中曾尝试采用“以信仰对象为中心的复合单选”方法，即逐项询问受访者是否相信佛或菩萨、神仙、真主安拉、天主、耶稣基督、祖先、鬼、风水等，并分别回答“是”或“否”。这种方法不要求受访者预先理解抽象的“宗教”概念，也不要求其把复杂的信仰生活压缩进单一宗派类别，因而更能捕捉中国人的多重信仰和混合宗教（Diffused Religion）实践。

中国宗教信仰分布状况

CFPS2018

这套测量方法至少具有三方面贡献。第一，它有助于重新回答中国社会“有无宗教”的问题。若只采用宗派归属提问，可能得出中国大多数人没有宗教信仰的结论；但若把祖先崇拜、神鬼信仰、风水、命理和民间仪式纳入考察，中国并非无宗教社会，而是宗教形态不同于以教会归属为中心的西方社会。第二，它有助于更细致地估计中国佛教徒人数。佛教徒可以被理解为一个同心圆结构：最外层是广义的佛菩萨信仰者，中间层是相对专一的佛教信仰者，内层则是具有稳定实践和组织联系的佛教徒。不同口径对应不同数字，但这种分层方式比单一提问更接近复杂现实。

第三，它有助于识别中国基督徒数量，尤其是区分公开的基督徒与隐藏的基督徒。前者愿意在问卷中承认基督徒身份，后者未必愿意公开说自己信基督教，却可能在信仰对象或实践行为中显示基督信仰。进一步说，还应区分“独立基督徒”与“混合基督徒”：前者较符合基督教内部的信仰排他性标准，后者则可能同时相信耶稣、佛菩萨、祖先、风水或命运。由此可见，“中国有多少基督徒”并不存在唯一答案，关键取决于研究者采用何种宗教定义和操作口径。

卢老师最后强调，任何问卷调查都不可能一次性获得绝对真相，数据只能帮助研究者不断切近真相。宗教测量的本土化不是为了制造更大的数字，而是为了更准确地理解中国人的信仰结构、实践逻辑和社会生活。他也回应了前两位老师关于数字宗教和宗教智能体的讨论，认为AI与宗教的结合确实是未来值得关注的方向；真正有价值的研究，往往始于对现实变化的敏锐捕捉和对关键问题的持续提出。

总结：方法更新、经验重构与伦理自觉

李四龙老师在总结中指出，三位老师的发言共同展示了数字时代宗教研究的多重面向。魏德东老师从量化宗教学、计算宗教学和数字宗教学三个概念入手，提示宗教研究正在从传统调查扩展到模型仿真、文本计算、网络空间和AI宗教形态；王卫东老师从操作化、因果识别、数据范式与伦理责任展开，说明宗教不能被简化为单一变量，调查数据、大数据和历史资料应当相互验证；卢云峰老师则从中国宗教测量本土化出发，说明“属于什么宗教”的传统问法不足以捕捉中国人的多重信仰和混合实践，必须结合信仰对象、宗教实践和身份敏感性进行细致区分。

本次讲座既是一次关于宗教社会科学方法的集中讨论，也呈现出中国宗教研究回应国际理论、贡献本土经验的可能性。中国情境中的制度性宗教与弥散性宗教、无宗教多数与多元信仰共存、民族结构与宗教结构交织、互联网宗教与AI宗教形态等问题，都要求研究者在文本、田野、问卷、历史资料和数字技术之间建立更开放的对话。方法更新并不意味着研究者可以放弃理论判断、历史意识和伦理责任。宗教研究面对的并非抽象数字，而是人的信仰、实践、意义世界和社会关系。

如何在“数”与“道”之间保持平衡，如何在技术能力迅速扩张的时代继续保持对宗教对象的敬畏与理解，是本次讲座留给听众的重要启发。