Методологические проблемы компьютационной социологии – это известные проблемы компьютерного имитационного моделирования и социального компьютерного моделиро­вания. В частности, это проблема выбора адекватного языка программирования и мо­делирования, оптимальных алгоритмов, быстрого построения и тестирования модели, оптими­зации проведения имитационных экспериментов, интерпретации полученных содержательных результатов, особенно в случае, когда эмпирическая проверка результатов моделирования за­труднена или невозможна по принципиальным соображениям.

Компьютационная социология уделяет значительное внимание проблеме, в какой мере результаты имитационного моделирования соответствуют действительным механизмам изучаемого социального явления, в частности, являются ли получаемые результаты копией действительности, правдоподобной гипотезой или компьютерным артефактом. В рамках данной проблемы рассматриваются фило­софские, теоретические, методологические, эмпирические и другие аспекты, в частности, кри­терии позитивизма, реализма, конвенционализма, интерпретивизма, выдвигаются новые кри­терии, что способствует более корректной интерпретации получаемых результатов. Практика имитационного моделирования, например, показывает, что, вероятно, не су­ществует "лучшей" модели, удовлетворяющей множеству различных критериев, пригодной для решения предельно широкого круга задач социологии. Для каждого класса задач необхо­димо применять различные модели. Перспективным подходом при разработке компьютерных социологических моделей также является параллельное программирование, которое в отли­чие от традиционных языков последовательного программирования позволяет значительно ускорить время вычислении и дает другие преимущества для проведения имитационных ком­пьютерных экспериментов, особенно с моделями "нейронных" сетей, клеточными автоматами и другими компьютерными моделями, требующими параллельных асинхронных вычислений. Разрабатываются так называемые социологические, например, социокультурные алгоритмы [5, c. 135].

Другой методологической проблемой является проблема синтеза компьютерных моделей, например, проблема диффузии и социальных сетей для имитационного моделирования динамики этих сетей. Проблемой также является сравнение результатов, получаемых с помощью различных компьютерных моделей, например, моделей военных конфликтов GeoSim и FEARLUS, клеточных автоматов, "нейронных" сетей и генетических алгоритмов, что необходимо для более обоснованного подтверждения содержательных результатов. Перспективы в решении в решении данных проблем специалисты связывают с разработкой систем искусственного социального интеллекта и с развитием социологической теории.

Эмпирические проблемы. В эмпирической социологии множество исследований являются описательными, не вскрывают причинно-следственных отношений. Так вопросы анкет или интервью в опросах общественного мнения отражают, как правило, следствия (субъективные отношения), а не причины и механизмы. Не все важные количественные параметры и/или логические и эвристические правила, необходимые для разработки компьютерных моделей, можно эмпирически выявить и измерить. Многие эмпирические исследования недостаточно стандартизированы. Их трудно повторять, сосредоточиваясь на изучении небольшого количества фундаментальных социальных факторов, взаимодействий, явлений, процессов и т.д., что препятствует выявлению закономерностей социальных процессов и явлений, что, в частности, необходимо для построения компьютерных моделей.

Компьютеры. Использование имитационных компьютерных моделей в социологии показало, что большинство социальных систем являются сложными. Здесь речь идёт о не количестве элементов и связей в социальной системе и сложности её прогнозирования, а о более принципиальном вопросе. Сложность выражается в том, что социальную систему можно описать только с помощью столь же сложного описания, а более простые описания неполны и в силу этого неадекватны. Иными словами, минимальное количество параметров в компьютерной модели для описания сложных социальных систем может быть равно количеству параметров самой социальной системы. В этой связи возникают проблемы увеличения быстродействия компьютеров для проведения имитационного моделирования сложных социальных систем в приемлемое время. Прогресс в решении данной проблемы специалисты связывают с разработкой систем Artificial Social Intelligence (искусственный социальный интеллект). В этой компьютерной системе общество, организации, индивиды представлены как интеллектуальные «агенты», обладающие знаниями, эмоциями и способные к самообучению. Системами искусственного интеллекта оснащаются традиционные компьютерные модели социальных сетей, клеточных автоматов, «нейронных сетей».

Для разработки систем ASI предполагается использовать содержательные результаты, полученные в рамках компьютационной социологии, новые языки программирования искусственного интеллекта, параллельное программирование, новые алгоритмы, предназначенные для эмоциональных вычислений, использование суперкомпьютера Cray, использование нейрокомпьютеров или специальных нейронных плат, которые представляют собой многопроцессорные компьютеры [5, c. 136]. При этом каждый процессор может работать параллельно и независимо от других процессоров, что даёт значительное увеличение производительности по сравнению с традиционными компьютерами последовательной обработки данных и позволяет эффективно реализовывать модели Multi-Agent-Based Social Simulation для компьютерной имитации Artificial Societies (искусственных обществ), состоящих из интеллектуальных «агентов» [5, c. 137].