计算社会科学的发展为复杂决策带来变革的可能。尽管专家知识和判断仍将是决策的重要依据，但基于客观数据和计算的判断将有可能让决策变得更加科学。计算社会科学有两大技术路径：一是以“模仿”(imitate/mimic)为基础的机器学习与人工智能技术；二是以“模拟”(simulate)为基础的行为体建模(Agent-Based Modeling, ABM)技术。而未来的一个重要方向应该是机器学习与ABM技术的结合。根据计算社会科学的这一特点，研究者需要超越“大数据计算”思维，采取“全数据计算”思维，根据需要解决的不同问题确立不同的数据需求组合，而不是让数据量或者来源来决定研究问题。鉴于计算社会科学对决策的积极作用，中国应在“决策计算社会科学”上有所作为。