大数据时代与社会科学研究范式变革
特邀主持人:刘涛雄(清华大学社会科学学院教授、博士生导师)
主持人语:毫无疑问,大数据已经掀起一场革命,正在深刻地改造人类社会、经济和政治秩序的各个方面,我国亦于2016年明确提出“十三五”期间将实施国家大数据战略。无论大数据作为研究对象抑或是研究方法,均对社会科学研究范式的创新产生了深刻影响。为了加深学术界对于大数据与社会科学发展的认识,促进学术对话与交流,我们组织了两篇文章集中探讨大数据对社会科学研究范式的复杂影响。第一篇文章区分了大数据对社会科学研究范式的直接影响和间接影响。大数据时代通过为社会科学研究提供“全样本”数据、大数据技术和数据驱动的知识发现产生了巨大的直接影响,还间接地推动着社会科学研究范式在研究路径、研究手段和研究功能上的深刻变革。第二篇文章以“计算社会科学”为研究对象,阐述了这一交叉学科的缘起、学科嬗变以及其推动社会科学研究范式转换的方向。大数据为新兴学科发展与范式突破创造了机遇,并形成了一系列围绕着数据驱动和算法驱动采取不同融合方式的“问题解决性、应用导向”多元化研究进路。作为技术进步、数据爆炸和方法创新的产物,计算社会科学融合了社会科学的计算传统,基于海量数据资源和多元化数据分析学推动着社会科学范式转换。
〔摘要〕大数据时代的到来对社会科学研究产生巨大影响。除“全样本”数据、大数据技术以及数据驱动的知识发现三个方面的直接影响外,大数据还将进一步推动社会科学研究范式三个层面的变革。一是研究路径变革:大数据“数据驱动”模式与当前社会科学“理论假设驱动”模式相结合形成新的研究模式。二是研究手段变革:大数据及相关技术将成为因果发现的强大武器。三是功能变革:预测问题和因果问题将得到同等重视,并将有机统一于有关研究特别是政策研究中。
〔关键词〕大数据,社会科学研究范式,知识发现,传统社会科学
〔中图分类号〕C1 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1004-4175(2017)06-0027-06
随着网络的普及和信息技术的发展,人类社会进入大数据时代。尽管“大数据”的定义存在差异,但大数据已深刻影响到社会的各个方面,引起人类生活、工作与思维的大变革。科学研究,特别是社会科学研究同样受到强烈影响。大数据的出现不仅提供了“全样本”数据,还为社会科学研究提供新的研究方法和技术手段。同时,一些观点认为大数据强调重视“相关而非因果”也引起诸多争议,对以因果探究为核心的传统社会科学研究产生冲击。在这种情形下,社会科学研究者该如何看待大数据带来的机遇和挑战?如何利用大数据进行社会科学研究?大数据将如何影响社会科学的研究范式?现有文献对此类问题的研究较少,为此基于对大数据时代社会科学研究面临机遇与挑战的分析,本文探究大数据时代社会科学研究范式变革的方向。
一、大数据时代社会科学研究范式面临变革
“大数据”一词正式出现于1998年《科学》杂志刊登的《大数据的处理程序》一文,此后《自然》杂志2008年出版“大数据”专刊,“大数据”一词得到普遍认可和使用。关于大数据的定义学术界并没有达成共识,由于关注点不同,科技企业、研究学者、数据分析人员和技术实践者对大数据有不同的定义。从狭义上讲,大数据是指数据量的大小超过了传统意义上的尺度,一般的工具难以进行捕捉、存储、管理和分析。〔1 〕该定义仅仅描述了大数据的“大”,没有涉及大数据的其他属性。当前一般认为,大数据的典型属性概括为“4V”,即数据体量大、数据产生速度快、种类多样和价值密度低。
就社会科学研究而言,大数据时代到底为我们带来什么?借鉴Einav & Hendry的概括,至少有四点很重要〔2 〕。一是数据的实时可得。如互联网上的大量信息是实时的,移动互联网和物联网的发展导致每个人可能随时随地在制造数据。社会科学应充分利用数据的实时性,大大提高研究的时效性。二是可得数据是海量的。正如Mayer- 和 Cukier所言,传统统计学处理的主要是样本,而在大数据时代,你能得到的数据可能就是总体本身〔3 〕17。如就个人迁徙而言,手机等随身设备可能将每个个体的移动都记录在案。大数据时代的到来,许多数据贫乏的学科成为数据富集的研究领域,而“社会科学是被‘样本=总体撼动得最厉害的学科”〔3 〕42。大数据提供的“全样本”数据不仅使得许多因数据缺乏而无法开展的研究得以开展,同时也带来新的挑战。大数据其量之大超出一般传统统计软件所能处理的范围,而且解释变量增加会导致高维数据中的“维数灾难”,解决这些问题需要新的分析方法和工具。三是数据的非结构化。大数据的来源和形式都十分多样化,如互联网信息包含文本、图片以及影音等多种形式。这些信息中到底哪些包含我们所需要的信息?社会科学研究如何充分利用数据挖掘技术,将这些非結构化信息转化为统计模型所
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