计算社会学是社会学的一门分支，使用密集演算的方法来分析与模拟社会现象。计算社会学使用计算机模拟、人工智能、复杂统计方法，以及像是社会性网络分析等新的途径，由下而上地塑造社会互动的模型，来发展与测试复杂社会过程的理论。
它包含了对于社会行为者的理解，这些行为者之间的互动，以及这些互动对于社会整体的影响。虽然社会科学的主题与方法和自然科学或计算机科学相异，当代对于社会的模拟所使用的许多方法仍旧起源于如物理学与人工智能等领域。而一些源自于社会科学的方法也被纳入自然科学，例如在社会性网络分析与网络科学领域中，网络中心性的测量。
在相关文献中，计算社会学经常与社会复杂度的研究相关。像是复杂系统、钜观过程与微观过程之间非线性的互连，与突现等社会复杂度的概念也进入了计算社会学的辞汇。一个实际且广为人知的例子是以“虚拟社会（artificial society）”的形式建造一个演算模型，研究者可以借此分析一个社会体系的结构。
在战后时期，万尼瓦尔·布希的微分分析器、约翰·冯·诺伊曼的细胞自动机、诺伯特·维纳的模控学 与克劳德·夏农的信息论在技术系统中成为模拟与暸解复杂度具有影响力的典范。相对应地，在像是物理学、生物学、电子学，和经济学等学门的科学家开始表述一种一般性的系统理论，其中所有自然与物理现象皆为一个系统中具有相同模式与性质的相关元素的展现。 随着艾弥尔·涂尔干以实事求是的方式分析复杂现代社会的呼声，战后结构功能主义社会学家如塔尔科特·帕森斯利用这些构成元素之间系统化与阶层化互动的理论，来尝试生成宏大而统一的社会学理论，例如四种功能（）。 如George Homans等社会学家辩称社会理论应该被形式化（正规化）（），成为命题和精确术语的阶层结构，其他的命题与假设可以从中被推演出来并操作化以进行实证研究。由于电脑算法与程式早在1956年就已用来测试和验证数学定理，例如四色定理，社会科学家与系统动力学家预期类似的计算取径可以类比地“解决”与“证明”正规化的问题，和社会结构与动力的理论。
到了1960年代晚期与1970年代早期，社会科学家使用更为可得的电脑科技对组织、产业、城市，与全球人口进行控制与回馈过程的钜视模拟。这些模型使用微分方程，将人口分布视为其他系统性因素（如存货控管、都市交通、迁徙、疾病传染等）的整体计算型函数（holistic functions）来进行预测。罗马俱乐部根据对于全球经济的模拟（simulation）而出版了预测全球环境浩劫的报告。尽管在这份报告发表后的1970年代中期，对社会体系的模拟因而得到了大量的关注，然而其煽动的结论显示了模型的结果受到对于模型的参数所做的特定量化假设非常大的影响（highly sensitive）（在罗马俱乐部的例子中，仅有少数的证据支持），亦暂时使得这初生的领域失去可信度。对于利用计算工具来预测巨观的社会与经济行为产生的怀疑渐增，因此社会科学家将其注意力转向了微视模拟模型（microsimulation），借由模拟个人层级个体的状态渐进（aggregate）改变，而非人口层级的分布的改变，社会学家们作出了预测，也研究政策的效果。然而，这些微视模拟模型并未允许个体进行互动或适应，其目的也非基本理论研究。
