（1）基于大数据的钢铁制造行业经济计算。基于钢铁电商平台的商品交易和价格数据，对钢铁商品价格的逐日波动进行跟踪，用于CPI 月度指数的补充和完善；基于钢铁企业偿债、运营、盈利、现金流和成长能力，对中国钢铁企业的经营风险进行分析；基于宏观经济数据，进行粗钢/生铁产量预测，综合考虑国际经济增长、国际汇率、国内产能等诸多因素进行粗钢出口量预测；基于钢铁产业链上下游供需量及价格数据、企业自身技术经济指标等，对钢铁企业的营业收入、经营成本及经营利润进行预测。

（2）基于大数据的金融系统复杂性研究。金融市场有着丰富的瞬时数据记录，金融系统已成为复杂性科学最重要的研究方向。主要包括：基于复杂网络的金融大数据研究、资产价格的混沌特征、金融系统的脆性研究、行为金融和计算金融、政府行为与经济政策在金融复杂系统演变进程中的特征和交互作用。

（3）大数据驱动的决策心理与行为。重点研究互联网和移动互联网空间主体的心理与行为，主要包括：个体和团队层面的云计算、大数据和人工智能等新型信息技术采纳与使用行为规律；数字工作场所中员工的工作性和非工作性技术使用的个体心理特征、神经生理机制及其多维影响效应；网络虚拟社区中顾客参与企业产品与服务创新的动机和行为；双边市场和共享经济背景下个体消费者之间的分享、交换、借贷、租赁等行为的形成机理；移动互联网环境下消费者行为变迁的理论与预测；社会个体/群体的线上线下行为规律及其互动机制，以及复杂信息环境下异质参与者个体决策行为规律。

（4）基于社会网络的舆情传播与管理。针对突发事件引发的网络舆情传播，研究其演化规律、网络情绪传染效应及其评估和干预机制。针对网络信息异化传播机制，建立信息异化传播模型，从宏观社会层面开展基于大数据的网络信息异化传播实证分析，从微观个体层面研究信息异化与群体极化的神经生理机制。