大數據時代與社會科學研究范式變革研究

沈志虹

摘 要：社會科學研究范式變革應當緊跟大數據時代發展步伐，抓住數據驅動的發展機遇，在研究路徑與手段等方面逐步形成社會科學研究新范式。同時彌補傳統研究范式在認知準確性等方面的不足，利用大數據技術優化數據分析手段，從而打造新的認識方式，推動社會科學研究范式的現代化發展。

關鍵詞：大數據時代;社會學科研究范式;變革

中圖分類號：C03 文獻標識碼：A 文章編號：2096-3866（2020）17-0-02

大數據推動了人類生活生產與思維等方面的變革，社會科學研究領域也不例外。大數據時代衍生的全樣本數據，為社會科學研究提供了新的技術手段與研究方法，對傳統社會科學研究范式起到了較大沖擊。利用大數據展開現代化的社會科學研究，摸索性創造新研究范式，是社會科學研究范式變革急需解決的問題。

一、大數據為社會科學研究范式變革提供的機遇

（一）適應復雜人類社會活動

首先大數據技術能夠系統性掃描社會科學現象，打破了傳統科學研究受知識獲取與信息傳遞等因素的障礙，能夠準確定位與描述社會現象全貌。其次大數據技術能夠動態跟蹤具備演化性與實時性等特征的社會問題，提高了事件發展進程跟蹤反饋的實時性。同時大數據技術能夠系統性的解析事物發展動因與各影響因素，這也是基于顯著性變量設定的傳統研究方法不能比擬的。最后是具備大數據總體趨近的特征，實現了數據資源拓展，為社會科學結構性轉型提供了理論與技術等方面的支持。而傳統研究方法以抽樣或主觀判斷方式控制誤差因素，再通過假設或檢驗等方法體系實現。

（二）糾正大數據錯誤認知

大數據技術在社會科學研究范式變革中的應用，仍處于摸索性前進階段，不能完全達到為社會科學復雜適應性提供有效解決方案的目標，障礙體現在以下幾方面：一是大數據名稱誤導性。在計算與儲存能力的發展帶動下，搜索價值資料與處理冗余數據的難度增大，出現了質量與數量不均衡的矛盾問題。二是受被動性收集與僅能觀測收集行為發生者的信息等因素影響，無法規避資料選擇性偏差與一致性的問題。三是相對于問題解決更注重技術開發。大數據技術的應用，主要集中在是技術開發與資料傳輸存儲等方面，在應用大數據解決問題的領域不集中。社會科學研究相對于照搬大數據解決方案，更注重圍繞現實問題選擇合理的數據與方法。四是相對于宏觀層面總量，更注重微觀層面的精準定位。解析社會現象是社會科學研究的核心，應當打通宏觀現實與微觀基礎間的傳導機制，強化兩者間的邏輯關系。五是相對于因果分析，更注重關系發現的強調。基于大數據技術的社會科學研究范式，對傳統基于因果關系研究體系的傳統研究范式，存在一定的排斥性，強調超脫事物作用機理，尋求社會現象認知的解決方案。大數據技術應當積極偏差的認知模式，以推動社會科學領域現代化發展[1]。

（三）提高研究智能水平

社會科學研究通過大數據技術，突破了數理模型等傳統量化技術的發展瓶頸。社會科學發展應當進一步拓展大數據概念與技術限定，切實從社會現實問題入手，圍繞社會理論加大多元基礎數據的挖掘力度，設立社會主體間的聯系網絡體系，通過人機結合解析現象原因與發展規律，夯實研究對象預測推演與結構解析的基礎，以真正實現數據驅動的社會科學研究新范式。新范式的基礎特征涉及問題導向與量化計算等方面。社會科學范式發展不會脫離學術本源與傳統研究經驗基礎、微觀-宏觀-體化的研究途徑;在其基礎上，采用數據計算與實驗等科學方法，數據驅動新研究范式，將逐步取代數據實證的研究范式，但不能脫離專業經驗與人類智慧等指導。

二、社會科學研究范式變革方向

（一）完善數據資源評估體系

新的大數據收集模式不能避免的會出現數據樣本偏差等問題，尤其是基于中心極限定理、大數定律等層面的抽樣方法有著不可取代的作用地位。基于社會問題導向的數據資源評價方法，應當盡可能的完善判定非結構數據的標準，并加強對數據科學理論問題等方面的關注。

（二）處理總量累積現象

通過微觀層面解析社會現象，重要前提是將微觀非結構數據施以層級總量信息的處理。數據信息提煉程度，直接影響大數據技術與社會學科研究領域的整合程度。

（三）提出解決方案

基于多源數據的未來社會科學領域發展，在專家智慧指導與智能計算處理下，實現了量化解析社會現象。同時能夠圍繞社會問題提出合理的治理模式，進一步優化社會科學研究機制，使得類工程化處置的研究范式成為了可能[2-3]。

（四）發現邏輯因果機制

大數據研究應當加強挖掘會社會現象動因，充分利用多元化實時數據的關聯性特征，發現社會現象的因果機制，并理清社會問題的邏輯關系與機理，確保治理途徑與方法的有效性，不斷提高社會科學研究平臺、工具的智能化水平。

（五）有效應對人類社會復雜適應性

在大數據時代下，社會科學研究范式的變革需要進一步的探索，不斷據了解其所帶來的全新數據，而數據驅動知識則是利用統計學以及機器學習等方式，獲取現階段大數據中所蘊含的數據背后的知識，這是人們事先不知道的知識。但是這些知識能夠幫助人們進一步的進行發展大數據時代下的社會科學發展研究新范式，有效地幫助人類適應社會本身所蘊含的復雜性。大數據一直以來都是圍繞著數據信息體系，針對人類社會活動的復雜性提供了一定的技術可行性，并且推動社會科學界、自然科學成果應用在社會發展中。也為社會科學研究新范式提供了最有力的支撐，其中包括了以下幾點：第一，大數據技術一直以來都是社會科學現象發展中的一部分，能夠進行系統性的掃描，發現傳統社會科學中有哪些限制。在以往的時候，科學中由于缺乏信息以及知識獲取的技術性因素，難以對社會現象的全貌進行一個系統性的、全面性的定位以及描述。第二，通過大數據能夠對社會問題進行動態跟蹤，很多社會問題在發展時都具有一定的實時性和氧化性，這是由于時代在不斷發展，自然也會發展，社會問題會根據時代的發展進而出現一定的轉變，而傳統的研究方式已經難以對事情進行有效的跟蹤與管理，更無法進行實時的反饋，導致社會的發展質量無法在短時間內得到提升，不能夠對社會現象進行全貌定位，加上時間本身所具有的滯后性，衍生和發展的進程無法進行認知，導致人類以往在適應社會復雜性時，其適應的速度較慢。第三，大數據本身有助于事物發展的本質被了解，能了解動態成因以及多元影響因素，并且對系統進行解析，由于其具有一定的顯著變量，相比于傳統的研究方式而言，大數據可以在技術上對社會發展進行有效地改變，并且了解全體要素、信息收集質量。在進行信息計算、處理時，處理的速度也更好，能夠發現被忽略的要素有哪些，將要素共同應用在其中，這是傳統的研究方式無法媲美的。在傳統的研究方式中，其從技術上分析存在一定的問題。技術上無法對現階段社會的現象以及社會的全體要素進行資料的收集，有可能由于某些顯性突變或者是積累的躍遷效應而導致研究成果存在重大的偏差。第四，大數據時代下能夠利用信息技術幫助總體數據進行分析，而不是傳統的樣本數據，其數據的獲取量更多，數據的應用質量也能夠更佳，可以從誤差以及代表性因素上進行控制，進而構建一個科學的量化描述檢驗方式，進而通過大數據的存在促使數據資源的拓展，為此提供結構性變革，也為社會科技發展帶來了積極影響。并且扭轉最初對大數據的認知偏差，防止由于認知偏差導致其工作質量較差，無法通過大數據更好的認知社會，明確人類行為的多樣性、復雜性，導致在后期應用大數據進行工作時，整體的工作效益無法得到提升。大數據時代下無論是數據的存儲或者是數據的計算能力都有著十分顯著的提升，這一階段下需要認識思考數據的應用效果，找到數據使用中的最佳方式，利用大數據進一步的觀察社會發展的動向、社會的前進方向，做好科學研究。

三、結語

大數據推動了社會科學研究范式的變革進程，對傳統社會科學研究產生了較大沖擊。在抓住大數據時代發展機遇的同時，不能忽視對大數據可得性、涉及隱私機密、領域覆蓋面、多變與高維大數據處理難度、多結構化數據結合等問題的處理，以夯實社會學科研究范式變革的基礎。對此，還需加強實踐經驗總結，最大程度發揮大數據技術的作用價值，以推動社會科學研究范式的跨越式發展變革。

參考文獻：

[1]察應坤.鍛造學術研究的中國范式——評《把中國“中國化”：人文社會科學的近期走向》[J].山東社會科學，2019（11）：2.

[2]呂進鋒，曹能秀.試論地理學研究范式——從“范式”概念談起[J].保山學院學報，2018，37（5）：64-69.

[3]樂正.論應用性社會科學的實踐范式——決策咨詢研究要素的若干探討[J].深圳社會科學，2018（1）：82-87.