实验室以大数据环境下行为分析、预测和干预为核心的跨学科研究。关于如何开展高质量的跨学科研究，主要有以下三步：

1.在选题方面，注重现实情境下真实问题的研究。实验室研究集中在两个具体领域，并在两个领域有丰富的核心数据资源，和横纵向课题支撑，指导学生从社会企业的现实需求和国际研究前沿出发，提出具有创新性的科学研究问题。

2.在研究方法论方面，注重培养扎实的理论研究基础和大数据处理、分析方法。

2.1.理论研究基础：通过阅读实验室积累的文献资源、录像视频和理论脑图，可以快速掌握信息系统理论、行为学理论、心理学理论及社会学理论等，实验室也通过与国际著名研究者合作、师门传帮带组内交流等方式为同学们提供丰富的理论学习机会。

2.2.大数据处理方法：实验室各团队直接互相支持、紧密合作，同学可以快速掌握常用编程语言Java和Python，学习大数据基础技能，掌握MapReduce的编程实现。实验室拥有丰富的数据资源，而且团队管工结合，具备较强的大数据处理能力，能够为研究的同学们提供大数据处理学习资源和技术支撑、指导。

2.3.数据分析方法：掌握统计分析、计量经济学等数据分析方法。需要针对所研究的科学问题，在理论驱动的基础上，对处理好的数据进行进一步分析挖掘。实验室通过鼓励参加线上线下培训、与国际导师合作、组内交流等方式促进学生对数据分析方法的学习与掌握。

3.在论文撰写方面，注重写作框架及逻辑。论文写作主要包括研究背景、文献综述、理论及假设、数据及模型和结果分析等部分。实验室已积累较为丰富的科学论文撰写心得，能够为学生提供手把手的论文写作指导。实验室也为每位同学提供国际文献润色服务的资助，助力同学们发表高质量文章。