計算社會科學(xué)促進(jìn)社會科學(xué)研究轉(zhuǎn)型

孟小峰 張 祎

一、計算社會科學(xué)的發(fā)展

計算社會科學(xué)誕生于大數(shù)據(jù)背景之下。在后工業(yè)化時代，復(fù)雜性社會問題十分嚴(yán)峻且難于預(yù)測和處理。傳統(tǒng)的問卷調(diào)查和訪談等方式已經(jīng)無法為當(dāng)前復(fù)雜社會系統(tǒng)的管控提供指導(dǎo)。但是，大數(shù)據(jù)時代卻使“我們的社會開啟了一場可與印刷和互聯(lián)網(wǎng)帶來的革命相比肩的偉大旅程”[注][美] 阿萊克斯·彭特蘭：《智慧社會》，汪小帆、汪容譯，浙江人民出版社2015年版，第19頁。。

2009年，David Lazer等社會科學(xué)家、Alex Pentland等計算機(jī)科學(xué)家、Albert-László Barabási等物理學(xué)家，共計15位學(xué)者在《科學(xué)》上發(fā)表了題為“Computational Social Science”[注]David Lazer,Alex Pentland,Lada Adamic,et al.,“Computational Social Science”,Science,Vol.323,No.1,2009.的文章，成為計算社會科學(xué)成立的標(biāo)志。2012年，歐洲學(xué)者R.Conte等人發(fā)表了《計算社會科學(xué)宣言》(Manifesto of Computational Social Science[注]R.Conte,N.Gilbertm,G.Bonelli,et al.,“Manifesto of Computational Social Science”,The European Physical Journal Special Topics,Vol.214,No.1,2012.)，從機(jī)遇、技術(shù)、方法、挑戰(zhàn)以及將會產(chǎn)生的影響五個方面詳細(xì)分析了計算社會科學(xué)的現(xiàn)狀及前景，該文章也被稱為計算社會科學(xué)領(lǐng)域的“宣言”。

計算社會科學(xué)[注]孟小峰、李勇、祝建華：《社會計算：大數(shù)據(jù)時代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)》，《計算機(jī)研究與發(fā)展》2013年第12期。是基于系統(tǒng)科學(xué)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、復(fù)雜性科學(xué)等科學(xué)理論，利用人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等計算科學(xué)方法，以社會、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域大數(shù)據(jù)作為研究對象，交叉融合各學(xué)科理論，是人類更深入地認(rèn)識社會、改造社會，解決政治、經(jīng)濟(jì)、文化等領(lǐng)域復(fù)雜社會問題的一種理論和方法論體系。有學(xué)者認(rèn)為，計算社會科學(xué)是用社會化方法計算社會[注]孟小峰、余力：《用社會化方法計算社會》，《中國計算機(jī)學(xué)會通訊》2011年第12期。。具體包括兩個含義：一方面是“社會化方法”，即以草根用戶為中心、依靠草根用戶的用戶化方法；另一方面則是“為社會計算”，即計算社會科學(xué)的研究與服務(wù)對象是社會，包括虛擬網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實社會，以及從中抽象出來的人工社會。

綜上，從交叉學(xué)科的角度來看，本文認(rèn)為，計算社會科學(xué)是一門基于社會學(xué)原理，使用自然科學(xué)和信息科學(xué)工具，揭示社會發(fā)展規(guī)律，從而解決社會問題的學(xué)科。19世紀(jì)末，該學(xué)科作為獨(dú)立學(xué)科首次出現(xiàn)。這是對工業(yè)化挑戰(zhàn)所做出的回應(yīng)。在大數(shù)據(jù)浪潮之下，學(xué)科人才培養(yǎng)體系和就業(yè)形勢也急劇變化。該變化的本質(zhì)其實就是學(xué)科和學(xué)科之間的“世界大戰(zhàn)”。戰(zhàn)爭的目的，就是為了搶奪殖民地，即其他學(xué)科的數(shù)據(jù)。

這也是我們看到計算機(jī)、數(shù)學(xué)、物理等學(xué)科似乎正在“入侵”社會科學(xué)、生物學(xué)、地理學(xué)等學(xué)科的原因所在。究其根本，則是因為“數(shù)據(jù)”是一個學(xué)科是否成熟的標(biāo)志。對于物理學(xué)而言，1600年出現(xiàn)的望遠(yuǎn)鏡及開普勒行星運(yùn)動三大定律成就了占星術(shù)到天體物理學(xué)的華麗轉(zhuǎn)身；在化學(xué)領(lǐng)域，1867年新出現(xiàn)的各種化學(xué)儀器和門捷列夫元素周期表在原有煉金術(shù)的基礎(chǔ)上推動了“分析化學(xué)”的誕生；就生物學(xué)來看，1953年的X射線衍射和DNA結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)推動人類從實驗生物學(xué)時代進(jìn)入分子生物學(xué)時代。同理，隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展和大規(guī)模人類活動定律的提出，“當(dāng)代”社會學(xué)、政治學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等逐漸催生了新的學(xué)科——計算社會科學(xué)。

但隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式以及數(shù)據(jù)本身的特征都已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)變。其中，數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式可以劃分為三個階段。第一階段是數(shù)據(jù)源被動產(chǎn)生的運(yùn)營式系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)規(guī)范、有秩序，更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的一致性；第二階段是數(shù)據(jù)源主動產(chǎn)生的互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、無秩序，不強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的一致性或只強(qiáng)調(diào)弱一致性；第三階段是數(shù)據(jù)源自動產(chǎn)生的感知式系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多源異構(gòu)、分布廣泛和動態(tài)演化等特點。同樣，數(shù)據(jù)特征也在“粒度”、“廣度”和“密度”三個方面發(fā)生了轉(zhuǎn)變。

未來二三十年的人類社會將演變?yōu)橹悄苌鐣f物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)正是智能社會的重要技術(shù)基礎(chǔ)。所謂智能社會，不是以一般勞動力為中心的社會，智能機(jī)器人、無人駕駛汽車等智能應(yīng)用會大規(guī)模使用。在2019年的達(dá)沃斯論壇上，日本首相安倍晉三首次面向國際社會公開“社會5.0”(Society 5.0)的涵義，并闡釋了六大領(lǐng)域的超智能化系統(tǒng)：無人機(jī)送貨，AI家電普及，智能醫(yī)療與監(jiān)護(hù)，智能化、自動化產(chǎn)業(yè)，智能化經(jīng)營，以及全自動駕駛，而構(gòu)筑智能社會的核心技術(shù)在于“計算社會科學(xué)”。從當(dāng)下的大數(shù)據(jù)時代邁入未來的萬物互聯(lián)時代，計算社會科學(xué)面臨哪些挑戰(zhàn)？又將如何實現(xiàn)這些挑戰(zhàn)的機(jī)遇化？為了充分利用萬物互聯(lián)時代的技術(shù)基礎(chǔ)，計算社會科學(xué)又將如何變革？

二、計算社會科學(xué)中的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

在大數(shù)據(jù)時代，基于大量數(shù)據(jù)資源和更為成熟的信息科學(xué)技術(shù)，計算社會科學(xué)迎來了更好的發(fā)展機(jī)遇。大數(shù)據(jù)分析將更有助于知識獲取、方法論改進(jìn)和實踐應(yīng)用；同時，計算社會科學(xué)中的社會學(xué)專業(yè)知識將賦予大數(shù)據(jù)新的方向和靈魂，從而實現(xiàn)社會科學(xué)反哺信息科學(xué)。但是，計算社會科學(xué)要真正把握這些機(jī)遇，就需充分發(fā)揮社會科學(xué)和信息科學(xué)的優(yōu)勢，將大數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)透明和人機(jī)悖論等新挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為新機(jī)遇。

(一)計算社會科學(xué)中的大數(shù)據(jù)融合

隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式從被動到主動再到自動的轉(zhuǎn)變，當(dāng)前數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多源異構(gòu)、分布廣泛和動態(tài)演化等特征，數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)、交叉和融合更為迫切。大數(shù)據(jù)應(yīng)用的首要目標(biāo)是價值挖掘。而“大數(shù)據(jù)價值鏈”[注]孟小峰、杜治娟：《大數(shù)據(jù)融合研究：問題與挑戰(zhàn)》，《計算機(jī)研究與發(fā)展》2016年第2期。則反映了大數(shù)據(jù)中所含價值的產(chǎn)生過程。具體而言，其是一個“離散數(shù)據(jù)→集成化數(shù)據(jù)→知識理解→普適機(jī)理凝練→解釋客觀現(xiàn)象、回歸自然”的螺旋式上升過程，每個環(huán)節(jié)都是大數(shù)據(jù)的一次增值。

單個數(shù)據(jù)源的價值有限，要進(jìn)一步實現(xiàn)價值提升，就必須進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。相應(yīng)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)價值鏈的工具是“大數(shù)據(jù)融合”。作為大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)處理手段，“大數(shù)據(jù)融合”[注]孟小峰、杜治娟：《大數(shù)據(jù)融合研究：問題與挑戰(zhàn)》，《計算機(jī)研究與發(fā)展》2016年第2期。用于從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識，并按照知識的語義邏輯關(guān)聯(lián)融合形成更接近人類思維的知識，是一種數(shù)據(jù)融合與知識融合雙環(huán)驅(qū)動的大數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)方法。

大數(shù)據(jù)融合的獨(dú)特性與問題包括：第一，割裂的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，如生物領(lǐng)域的基因組、蛋白質(zhì)和文獻(xiàn)等；第二，數(shù)據(jù)規(guī)模與數(shù)據(jù)價值之間的矛盾，即相關(guān)數(shù)據(jù)越多，可挖掘的知識越多，數(shù)據(jù)價值就越高，但相應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘的難度卻會更大；第三，跨媒體、跨語言的關(guān)聯(lián)，如圖片、音視頻與文本數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)；第四，實體和關(guān)系的動態(tài)演化，如學(xué)者更換其所在單位；第四，知識的隱含性，如學(xué)者之間的“合作”關(guān)系可能暗含“師生”關(guān)系。

(二)計算社會科學(xué)中的大數(shù)據(jù)治理

計算社會科學(xué)是一門因數(shù)據(jù)而生的學(xué)科。正如在“大數(shù)據(jù)融合”挑戰(zhàn)中所闡釋的那樣，要真正從多元異構(gòu)、價值不一的數(shù)據(jù)中提取信息，并進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為知識，就需在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析工具的基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)融合相關(guān)技術(shù)。但數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到處理，到存儲，到進(jìn)一步價值提升，再到最終應(yīng)用等都會面臨數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)等一系列相關(guān)問題，而“數(shù)據(jù)治理”則旨在解決這一系列數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

“治理”(Governance)一詞最早起源于拉丁文“掌舵”(Steering)，起初用于“政府治理”。后受到企業(yè)認(rèn)同和重視，出現(xiàn)了“企業(yè)治理”。隨著IT資源和數(shù)據(jù)資源的不斷豐富，出現(xiàn)了“IT治理”和“數(shù)據(jù)治理”的概念。而“大數(shù)據(jù)治理”則是“數(shù)據(jù)治理”的延伸，同時又具有其獨(dú)特性。Sunil Sores認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)治理是廣義信息治理計劃的一部分，即制定與大數(shù)據(jù)有關(guān)的數(shù)據(jù)優(yōu)化、隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)變現(xiàn)的政策”[注][美] 桑尼爾·索雷斯：《大數(shù)據(jù)治理》，匡斌譯，清華大學(xué)出版社2014年版，第4頁。。但正如信息安全領(lǐng)域經(jīng)典的“七分靠管理，三分靠技術(shù)”所言，本文認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)治理”不應(yīng)該僅僅具有政策內(nèi)涵，還應(yīng)包括相關(guān)技術(shù)手段。這里的大數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)具體包括數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)發(fā)布，數(shù)據(jù)權(quán)利、責(zé)任、角色和風(fēng)險，利益相關(guān)者，以及外部影響六個方面[注]Christine L.Borgman,Big Data,Little Data,No Data:Scholarship in the Networked World,The MIT Press,2015,pp.271-288.。

第一，即使是在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)也并非無源之水。數(shù)據(jù)獲取需要大量社會資源的持續(xù)投入。第二，數(shù)據(jù)源價值提升的重要途徑是建立在“數(shù)據(jù)共享”基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)融合，而數(shù)據(jù)共享在制度和技術(shù)方面尚未成熟。第三，數(shù)據(jù)既沒有專利完善的保護(hù)措施，也沒有論文成熟的發(fā)表機(jī)制，因此在發(fā)布方面存在數(shù)據(jù)投資、保存和應(yīng)用的制度和技術(shù)問題。第四，當(dāng)數(shù)據(jù)成為重要資源，產(chǎn)學(xué)研政企各界都開始圍繞數(shù)據(jù)展開價值挖掘活動。但如何將數(shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)、許可權(quán)等權(quán)利，數(shù)據(jù)維護(hù)和監(jiān)督等責(zé)任，以及數(shù)據(jù)泄露和數(shù)據(jù)不完整等帶來的一系列風(fēng)險分配給不同角色依舊懸而未決。第五，數(shù)據(jù)的利益相關(guān)者包括企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)、學(xué)者、學(xué)生、圖書館、博物館、出版商、資助機(jī)構(gòu)以及政府單位等。如何在不同利益相關(guān)者之間分配數(shù)據(jù)采集和繁雜的數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)[注]Philip Lord and Alison Macdonald,“E-Science Curation Report:Data Curation for E-Science in the UK:An Audit to Establish Requirements for Future Curation and Provision”,Digital Archiving Consultancy Limited,2003.任務(wù)，并進(jìn)一步構(gòu)建大數(shù)據(jù)時代的人才基礎(chǔ)設(shè)施有待進(jìn)一步研究。第六，從產(chǎn)生到投入實踐，數(shù)據(jù)面臨的外部影響主要包括經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)價值、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)和倫理觀三個方面的問題。

綜上，為了在充分挖掘數(shù)據(jù)價值的同時，尊重數(shù)據(jù)相關(guān)權(quán)利，從而促進(jìn)科學(xué)研究進(jìn)步，推動社會向前發(fā)展，在產(chǎn)學(xué)研政企等利益相關(guān)者之間建立合作共贏的數(shù)據(jù)共享模式、制定合理的規(guī)章制度非常必要。同時，需要推動相關(guān)技術(shù)向前發(fā)展。唯有此，才能在降低信息泄露風(fēng)險的同時，又保留數(shù)據(jù)價值。

(三)計算社會科學(xué)中的大數(shù)據(jù)隱私

數(shù)據(jù)的獲取和運(yùn)用過程中，必然會帶來隱私問題。與傳統(tǒng)隱私問題相比，大數(shù)據(jù)隱私問題的來源和波及范圍更廣，相應(yīng)產(chǎn)生的影響也更為深遠(yuǎn)。按照數(shù)據(jù)類型，可以將大數(shù)據(jù)隱私問題來源分為三種：金融、醫(yī)療健康、出行、移動通信、電子商務(wù)、各類網(wǎng)站注冊登錄、交通、可穿戴設(shè)備、智能家居、智能手機(jī)、智能汽車和智能電網(wǎng)等大量生成數(shù)值型數(shù)據(jù)；上網(wǎng)行為、電子閱讀器和電子郵件等主要產(chǎn)生文本型數(shù)據(jù)；而監(jiān)控、生物體特征和各式社交網(wǎng)絡(luò)則大量包含圖像和音視頻型數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)隱私面臨的問題主要表現(xiàn)為個人數(shù)據(jù)利用與挖掘的無度、暗地和不透明，主要包括四種現(xiàn)象：第一，以無處不在的攝像頭、移動設(shè)備和智能家居等為代表的大規(guī)模數(shù)據(jù)采集問題；第二，以數(shù)據(jù)服務(wù)公司、行業(yè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和企業(yè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等為代表的大規(guī)模數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)交易；第三，以用戶畫像、精準(zhǔn)營銷和精準(zhǔn)醫(yī)療為代表的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析；第四，大規(guī)模數(shù)據(jù)跨境流通問題。

除此之外，大數(shù)據(jù)隱私與現(xiàn)實社會需求之間出現(xiàn)了新的矛盾。第一個是大數(shù)據(jù)隱私與決策可解釋性之間的矛盾。一方面，為了保證決策可解釋性，就必須保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，這樣很容易出現(xiàn)隱私泄露問題；但另一方面，要保護(hù)隱私，就一定會導(dǎo)致數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性降低，決策可解釋性隨之降低。因此，如何在大數(shù)據(jù)隱私和決策可解釋性之間達(dá)到良好平衡，是一個亟待解決的問題。第二個則是隱私保護(hù)與大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露之間的矛盾。Facebook數(shù)據(jù)泄露等事件一再出現(xiàn)，在這樣大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露的背景之下，實現(xiàn)隱私保護(hù)是否真的現(xiàn)實，在未來會不會演變?yōu)镹o Privacy？

(四)計算社會科學(xué)的數(shù)據(jù)透明

當(dāng)大規(guī)模數(shù)據(jù)泄露不斷出現(xiàn)，隱私保護(hù)已不再現(xiàn)實，數(shù)據(jù)透明就成為合理運(yùn)用數(shù)據(jù)的保證。因為其保證了數(shù)據(jù)利益相關(guān)者對數(shù)據(jù)的知情權(quán)等權(quán)利。普渡大學(xué)Elisa Bertino教授認(rèn)為，數(shù)據(jù)透明指能有效獲取對象在產(chǎn)生、處理及決策過程中涉及到的全部數(shù)據(jù)信息的一種能力。以數(shù)據(jù)透明為基礎(chǔ)，可以建立和完善數(shù)據(jù)獲取和應(yīng)用的問責(zé)機(jī)制、實現(xiàn)用戶控制。以數(shù)據(jù)生命周期為標(biāo)準(zhǔn)，可以將數(shù)據(jù)透明分為獲取透明、流通透明、使用透明和刪除透明。其中，獲取透明指基于訪問控制的數(shù)據(jù)收集；流通透明指基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)共享和交易；使用透明包括算法透明和可驗證性計算；而刪除透明則包含了覆蓋刪除和密碼學(xué)刪除。

(五)計算社會科學(xué)中的人機(jī)悖論

計算社會科學(xué)是自然科學(xué)和社會科學(xué)的紐帶，更是計算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于實踐的橋梁。那么，計算機(jī)技術(shù)的自動化具體可以在多大程度上替代人工？如何綜合考慮將自動和人工結(jié)合起來，依舊是一個現(xiàn)實問題。另一方面，就計算機(jī)通過人工智能所帶來的自動化而言，依舊存在“實現(xiàn)智能過程非智能的問題”，即實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能的手段依舊大量依靠人工。在一個機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中[注]D.Sculley,G.Holt,D.Golovin,et al.,“Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems”,Advances in Neural Information Processing Systems,2015.，真正的機(jī)器學(xué)習(xí)代碼僅占很小一部分，而大部分工作都消耗在環(huán)境配置、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)驗證、機(jī)器學(xué)習(xí)資源管理、特征提取、過程管理工具、分析工具、服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施和監(jiān)測上。

結(jié)合計算社會科學(xué)領(lǐng)域本身的“社會+技術(shù)”特點，本文認(rèn)為，將上述挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)換為機(jī)遇的關(guān)鍵在于“制度+技術(shù)”：一方面，從制度出發(fā)，滿足各利益相關(guān)者的數(shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)和許可權(quán)等合法權(quán)益，從而均衡各方收益；另一方面，以技術(shù)發(fā)展為根本動力來推動數(shù)據(jù)價值的深度挖掘。

三、計算社會科學(xué)與科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移

(一)計算社會科學(xué)與四大科學(xué)研究范式

計算社會科學(xué)是一門典型的交叉學(xué)科，它以前所未有的廣度、深度和規(guī)模大量收集和分析數(shù)據(jù)，并通過計算建模的方法實現(xiàn)人機(jī)交互等社會-技術(shù)系統(tǒng)的行為預(yù)測，是科學(xué)研究范式從實驗科學(xué)、理論科學(xué)發(fā)展到計算科學(xué)、探索科學(xué)的產(chǎn)物。

在人類認(rèn)知史上，隨著新生事物和工具的持續(xù)涌現(xiàn)，相應(yīng)科學(xué)研究范式也在一次次轉(zhuǎn)型中不斷發(fā)展[注]Tony Hey,Stewart Tansley and Kristin Tolle,The Fourth Paradigm:Data-Intensive Scientific Discovery,Microsoft Research,2009.：以觀察和實驗描述自然規(guī)律的實驗科學(xué)，被稱為第一范式；當(dāng)實驗條件不具備時，通過模型簡化和演算得到結(jié)論的研究范式，稱為第二范式，即理論科學(xué)；隨著電子計算機(jī)的出現(xiàn)，人們開始利用其對科學(xué)實驗進(jìn)行模擬仿真，從而產(chǎn)生了與第三范式相對應(yīng)的“計算科學(xué)”。在海量數(shù)據(jù)出現(xiàn)之后，科學(xué)研究不再需要模型和假設(shè)，而是利用超級計算能力直接分析海量數(shù)據(jù)，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)相關(guān)關(guān)系，獲得新知識。由此，便產(chǎn)生了“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)”，即第四范式。

Runkel和McGrath[注]P.J.Runkel and J.E.McGrath,Research on Human Behavior:A Systematic Guide to Method,New York,1972.依據(jù)社會科學(xué)研究活動中所施加干擾(Obtrusive)的多少和研究結(jié)果的普適性(Universal)，將社會科學(xué)研究方法分為三類：第一類強(qiáng)調(diào)研究活動的實踐性(Realism)，如田野實驗和田野研究。這類研究方法對應(yīng)的研究活動圍繞研究對象本身展開，因此研究活動中的干擾因素較多，適應(yīng)范圍也相對有限。第二類強(qiáng)調(diào)實驗結(jié)果的概括性(Generality)，如抽樣調(diào)查和形式化推理。這類研究方法施加的干擾性因素較少，而相應(yīng)實驗結(jié)果則具有更強(qiáng)普適性。第三類強(qiáng)調(diào)研究對象的可控性(Control)，如實驗室實驗和模擬實驗。這類研究方法施加的干擾因素較多，對應(yīng)結(jié)果的普適性取決于相應(yīng)假設(shè)前提。與實驗室實驗相比，模擬實驗的普適性更強(qiáng)。上述三類研究方法分別對應(yīng)于科學(xué)研究范式中的第一、二、三類研究范式，即實驗科學(xué)、理論科學(xué)和計算科學(xué)。這三種研究范式雖然都有社會科學(xué)的理論積淀，但均無法在干擾性和普適性兩方面達(dá)到平衡。

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，Jim Gray從天文學(xué)領(lǐng)域研究中總結(jié)抽象，提出第四范式[注]Tony Hey,Stewart Tansley and Kristin Tolle,The Fourth Paradigm:Data-Intensive Scientific Discovery,Microsoft Research,2009,p.xvii.，即科學(xué)研究不再需要模型和假設(shè)，而是利用超級計算能力直接分析海量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)相關(guān)關(guān)系，獲得新知識。相應(yīng)地，社會科學(xué)研究也從第四范式中受益，對應(yīng)研究方法也發(fā)生了新的變革。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)極大降低了數(shù)據(jù)獲取成本，使用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法從大規(guī)模行為數(shù)據(jù)中提取的信息可以滿足原有田野類研究的信息需求，模糊了其與實驗室類研究之間的區(qū)別，從而降低傳統(tǒng)田野類研究對研究對象所施加的干擾；同時，以整個社會為單位的規(guī)模樣本使得大數(shù)據(jù)時代的田野類研究具有極強(qiáng)普適性。故而，由于受到第四范式和大數(shù)據(jù)時代的影響，社會科學(xué)研究可以在干擾性和普適性兩個維度上達(dá)到較好的平衡，并得到進(jìn)一步發(fā)展。

(二)計算社會科學(xué)的方法論挑戰(zhàn)

現(xiàn)有四大科學(xué)研究范式受自然科學(xué)的啟發(fā)而誕生，但在提出之后卻同時推動了社會科學(xué)的發(fā)展。處于自然科學(xué)和社會科學(xué)之間的計算社會科學(xué)也受益于四大科學(xué)研究范式。但是，社會科學(xué)和自然科學(xué)的研究對象具有本質(zhì)差異：前者面向人，后者面向物；前者是精神世界，后者是物質(zhì)世界。從學(xué)科分類體系來看，自然科學(xué)是類型邏輯思維，社會科學(xué)是總體邏輯思維。類型邏輯思維認(rèn)為應(yīng)該重點關(guān)注典型對象，只要理解了典型對象的規(guī)律，就可以將其概括并推廣到個體和具體問題。總體邏輯思維關(guān)注獨(dú)立各異個案的整體分布，社會科學(xué)認(rèn)為變異是社會現(xiàn)實的本質(zhì)，社會學(xué)家的工作就是從變異中尋求規(guī)律，以經(jīng)驗為基礎(chǔ)，以量化為導(dǎo)向，去概括總體變異的系統(tǒng)模式。社會科學(xué)的量化無法挖掘出普適規(guī)律來描述和解釋所有個體行為。因此，實證主義等社會科學(xué)向自然科學(xué)看齊的研究方法，并不能從根本上適應(yīng)社會科學(xué)。

實踐證明，將自然科學(xué)的研究方法應(yīng)用在社會科學(xué)領(lǐng)域確實會出現(xiàn)一定偏差。這種現(xiàn)象出現(xiàn)的根本原因在于，社會系統(tǒng)的復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于自然系統(tǒng)。預(yù)測的前提是準(zhǔn)確描述。但是，現(xiàn)有數(shù)據(jù)在粒度、廣度和密度上的感知能力尚不足以完成社會系統(tǒng)這種“復(fù)雜巨系統(tǒng)”[注]錢學(xué)森、于景元、戴汝為：《一個科學(xué)新領(lǐng)域——開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)及其方法論》，《自然雜志》1990年第1期。的處理任務(wù)。傳統(tǒng)社會科學(xué)解決該問題的方法是理論假設(shè)，如經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的理性人假設(shè)。但是，現(xiàn)實社會中的人往往會受到人際關(guān)系等其他因素的影響。因此，傳統(tǒng)社會科學(xué)的理論假設(shè)與現(xiàn)實世界存在較大偏差。相對而言，自然科學(xué)的部分理論就可以比較準(zhǔn)確地描述現(xiàn)實世界，并且能對一些現(xiàn)象進(jìn)行合理誤差范圍內(nèi)的預(yù)測，如經(jīng)典力學(xué)中的牛頓運(yùn)動定律。

因此，計算社會科學(xué)，尤其是社會科學(xué)，需要在方法論上進(jìn)行革新。20世紀(jì)90年代，Holand教授從遺傳算法的角度出發(fā)提出基于主體的建模(Agent-Based Modeling，ABM)思想。該思想首先被用于觀察和研究經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，并迅速引起各領(lǐng)域的廣泛關(guān)注和響應(yīng)[注]陳禹：《復(fù)雜性研究的新動向——基于主體的建模方法及其啟迪》，《系統(tǒng)辯證學(xué)報》2003年第1期。。之后，Holand依據(jù)該思想提出“適應(yīng)性創(chuàng)造復(fù)雜性”[注]John H.Holland,“Hidden Order:How Adaption Builds Complexity”,Basic Books,1996.這一革命性命題，被認(rèn)為找到了研究社會科學(xué)的一把鑰匙。但進(jìn)入二十一世紀(jì)之后，該思想似乎已經(jīng)沉寂。其中的主要原因還是主體的規(guī)則封裝尚未完善，具體既包括主體及其行為的刻畫，也包括數(shù)據(jù)問題。隨著技術(shù)水平的不斷發(fā)展，計算社會科學(xué)能否把握機(jī)遇，實現(xiàn)新一輪的方法論革新？

(三)科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移的新機(jī)遇

計算社會科學(xué)從誕生到進(jìn)一步發(fā)展的成長過程曾受惠于四大科學(xué)研究范式。但是，由于自然科學(xué)與社會科學(xué)在研究對象、邏輯思維以及現(xiàn)實復(fù)雜性等方面存在本質(zhì)區(qū)別，計算社會科學(xué)面臨的方法論挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻。那么，當(dāng)下的計算社會科學(xué)能否實現(xiàn)新一輪的方法論革新，并將其上升為新型科學(xué)研究范式，實現(xiàn)科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移，進(jìn)而惠及其他交叉學(xué)科，乃至自然科學(xué)？答案是肯定的。后大數(shù)據(jù)時代的計算模式將成為未來社會的重要基礎(chǔ)設(shè)施；智能萬物互聯(lián)的信息技術(shù)將以更加豐富的方式描述現(xiàn)實世界，從而推動社會學(xué)等領(lǐng)域的專家學(xué)者更加了解人類賴以生存的社會系統(tǒng)；中國的城市化、網(wǎng)絡(luò)化等發(fā)展趨勢與萬物互聯(lián)天然契合，將有望成為實現(xiàn)科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移的沃土。

后大數(shù)據(jù)時代的計算模式發(fā)展趨勢將為科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移奠定基礎(chǔ)。從計算機(jī)技術(shù)發(fā)展的歷程來看，計算模式每15年就會發(fā)生一次重大變革。1950年，首臺計算機(jī)出現(xiàn)；1965年，大型機(jī)進(jìn)入人們視野；1980年，個人電腦開始普及；1995年，互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造了“地球村”；2010年，云計算與大數(shù)據(jù)重新定義數(shù)據(jù)價值；2015年，“智能萬物互聯(lián)”的概念被提出。如果將個人電腦看作“PC時代”的技術(shù)載體，那互聯(lián)網(wǎng)便奠定了后PC時代的技術(shù)基礎(chǔ)。同理，云計算與大數(shù)據(jù)技術(shù)推動形成了如火如荼的大數(shù)據(jù)時代，而智能萬物互聯(lián)技術(shù)將與“后大數(shù)據(jù)時代”息息相關(guān)。大規(guī)模數(shù)據(jù)已經(jīng)在大數(shù)據(jù)時代成就了第四科學(xué)研究范式，而后大數(shù)據(jù)時代也將奠定科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移的新基礎(chǔ)。

智能萬物互聯(lián)的信息技術(shù)發(fā)展趨勢將為科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移提供動力。已有四大科學(xué)研究范式分別強(qiáng)調(diào)觀察實驗、模型演算、模擬仿真和數(shù)據(jù)密集。而萬物互聯(lián)時代將通過更為完善的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，真正實現(xiàn)物理世界和虛擬世界的連接[注]孟小峰、余力：《用社會化方法計算社會》，《中國計算機(jī)學(xué)會通訊》2011年第12期。。同時，基于萬物互聯(lián)，科學(xué)家們可以更好地對現(xiàn)實社會進(jìn)行度量，從而針對具體人類行為和社會現(xiàn)象實現(xiàn)更為完善的量化機(jī)制，奠定準(zhǔn)確描述現(xiàn)實世界的基礎(chǔ)。此外，隨著AR等技術(shù)的不斷發(fā)展，人機(jī)交互方式更加豐富。智能萬物互聯(lián)時代帶來的信息技術(shù)發(fā)展，將進(jìn)一步推動以社會學(xué)家為代表的科研工作者更加了解人和社會。

以城市化為中心的中國社會發(fā)展趨勢將為科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移厚植沃土。在網(wǎng)絡(luò)化和虛擬化技術(shù)的推動之下，中國社會[注]劉鶴：《中國未來的趨勢》，《紅旗文摘》2017年第3期。隨之呈現(xiàn)出城市化、國際化、工業(yè)化、市場化和扁平化等新的發(fā)展趨勢。這種社會發(fā)展趨勢恰好與萬物互聯(lián)技術(shù)的“連接”特征相一致。雄安新區(qū)規(guī)劃和“一帶一路”建設(shè)等正是中國社會與萬物互聯(lián)技術(shù)充分融合的勇敢嘗試。因此，根植于中國社會發(fā)展的沃土，基于后大數(shù)據(jù)時代的計算模式，充分發(fā)揮智能萬物互聯(lián)信息技術(shù)的推動作用，以社會學(xué)家為代表的學(xué)者可以更好地描述現(xiàn)實世界，從而奠定計算社會科學(xué)，尤其是社會科學(xué)方法論革新的基礎(chǔ)。

那么，當(dāng)技術(shù)和社會背景同時發(fā)生變革，誕生于技術(shù)和社會交織發(fā)展背景下的計算社會科學(xué)應(yīng)當(dāng)如何化挑戰(zhàn)為機(jī)遇？又應(yīng)當(dāng)如何充分利用智能萬物互聯(lián)技術(shù)，結(jié)合中國社會發(fā)展趨勢，在后大數(shù)據(jù)時代迎來新的發(fā)展階段？

一方面，計算社會科學(xué)應(yīng)當(dāng)充分把握與生俱來的技術(shù)和社會優(yōu)勢，在“技術(shù)推動社會發(fā)展，社會豐富技術(shù)內(nèi)涵”的相輔相成機(jī)制中獲得進(jìn)一步發(fā)展。在未來萬物互聯(lián)和以城市化為中心的中國社會，社會科學(xué)將不再一味地依賴信息技術(shù)的發(fā)展。這里以萬物互聯(lián)的重要技術(shù)基礎(chǔ)5G為例進(jìn)行闡釋。近來，5G技術(shù)的發(fā)展及其作用已經(jīng)被過分夸大。但科學(xué)技術(shù)的超前研究并不意味著社會需求的產(chǎn)生。由于5G本身豐富的內(nèi)涵尚未清晰定義，而其內(nèi)涵的發(fā)生還需要更多社會需求的到來。也就是說，真正將5G技術(shù)應(yīng)用到社會實踐中還需要經(jīng)歷更漫長的時期。所以，5G的未來發(fā)展不是帶寬問題，而是內(nèi)涵問題。但是，計算機(jī)信息技術(shù)只能滿足帶寬需求。因此，只有依靠社會科學(xué)，5G的內(nèi)涵才能進(jìn)一步得以豐富。故而，未來的社會科學(xué)與信息科技將可能在“技術(shù)推動社會發(fā)展，社會豐富技術(shù)內(nèi)涵”的相輔相成機(jī)制中進(jìn)一步發(fā)展。

另一方面，計算社會科學(xué)不應(yīng)當(dāng)一味向自然科學(xué)看齊，而是基于對現(xiàn)實世界的準(zhǔn)確描述，構(gòu)建自己的理論框架，形成自己的方法論。基于前述內(nèi)容，我們有理由相信如果充分利用萬物互聯(lián)時代的技術(shù)優(yōu)勢，同時從社會背景和現(xiàn)實需求出發(fā)進(jìn)一步豐富萬物互聯(lián)的技術(shù)內(nèi)涵，進(jìn)而使社會和技術(shù)相互促進(jìn)，以社會科學(xué)家為代表的學(xué)者們才可能提出真正植根于社會科學(xué)的第五科學(xué)研究范式。新的研究范式將以大量社會科學(xué)活動為積淀，旨在挖掘新社會需求，豐富新技術(shù)內(nèi)涵，在促進(jìn)交叉學(xué)科研究的同時，推動社會前進(jìn)。

結(jié) 語

本文以計算社會科學(xué)為中心，以后大數(shù)據(jù)時代為基礎(chǔ)，以智能萬物互聯(lián)為動力，以城市化等為背景，基于計算社會科學(xué)的發(fā)展歷史，認(rèn)為計算社會科學(xué)是一門基于社會學(xué)原理，使用自然科學(xué)和信息科學(xué)工具，揭示社會現(xiàn)象，解決社會問題的學(xué)科。

計算社會科學(xué)在大數(shù)據(jù)背景下既迎來發(fā)展機(jī)遇，也面臨新的挑戰(zhàn)。主要表現(xiàn)在大數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)透明和人機(jī)悖論五個方面。結(jié)合計算社會科學(xué)領(lǐng)域本身的“社會+技術(shù)”特點，本文認(rèn)為，將上述挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)換為機(jī)遇的關(guān)鍵在于“制度+技術(shù)”：一方面，從制度出發(fā)，滿足各利益相關(guān)者的數(shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)和許可權(quán)等合法權(quán)益，從而均衡各方收益；另一方面，以技術(shù)發(fā)展為根本動力來推動數(shù)據(jù)價值的深度挖掘。

要從根本上順應(yīng)技術(shù)和社會趨勢，實現(xiàn)上述挑戰(zhàn)到機(jī)遇的華麗轉(zhuǎn)身，完成計算社會科學(xué)的方法論革新，就必須完成科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移。后大數(shù)據(jù)時代的計算模式發(fā)展趨勢將為科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移奠定基礎(chǔ)；智能萬物互聯(lián)的信息技術(shù)發(fā)展趨勢將為科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移提供動力；以城市化為中心的中國社會發(fā)展趨勢將為科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)移厚植沃土。與已有基于自然科學(xué)的四種科學(xué)研究范式不同，計算社會科學(xué)領(lǐng)域?qū)⒂锌赡茉凇凹夹g(shù)推動社會發(fā)展，社會豐富技術(shù)內(nèi)涵”的相輔相成機(jī)制中，以大量社會科學(xué)活動為積淀，挖掘新社會需求，豐富新技術(shù)內(nèi)涵，從而形成根植于社會科學(xué)的第五科學(xué)研究范式。