大數(shù)據(jù)技術(shù)體系為推動(dòng)社會(huì)科學(xué)借鑒自然科學(xué)成果、形成基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)科學(xué)研究新范式提供有力支撐。

不同于自然科學(xué)，社會(huì)科學(xué)以人類社會(huì)現(xiàn)象為研究對(duì)象，其傳統(tǒng)研究范式在認(rèn)知準(zhǔn)確性方面飽受爭(zhēng)議。然而，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來為彌補(bǔ)這一缺陷提供了潛在的解決方案。隨著全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的加速演進(jìn)，數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅速，特別是以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)乃至更為廣泛意義的人工智能為代表的數(shù)據(jù)分析手段，正在帶來新的認(rèn)知方式，為形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)科學(xué)研究新范式提供有力支撐。

大數(shù)據(jù)概念特征及內(nèi)涵

大數(shù)據(jù)（Big Data）最早出現(xiàn)于2010年2月英國(guó)《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志有關(guān)信息管理的一篇專題報(bào)道。2011年5月，麥肯錫環(huán)球研究院在一份題為“大數(shù)據(jù)：下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力前沿”的報(bào)告中，將大數(shù)據(jù)定義為“大小超出常規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù)工具獲取、存儲(chǔ)、管理和分析能力的數(shù)據(jù)集”。時(shí)下較流行的大數(shù)據(jù)定義是，需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。在維克托·邁爾·舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中，大數(shù)據(jù)技術(shù)被描述為：不再基于傳統(tǒng)隨機(jī)分析法，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的處理模式。海量性（Volume）、實(shí)時(shí)性（Velocity）、多樣性（Variety）和有效性（Volatility）成為大數(shù)據(jù)的典型特征。這也是大數(shù)據(jù)定義中被廣為接受的3V、4V或nV。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還包括數(shù)據(jù)收集（生產(chǎn)）、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析及展示等各環(huán)節(jié)所需的專業(yè)知識(shí)和技能。這些多學(xué)科、跨學(xué)科交叉的知識(shí)技能集成在一起，共同構(gòu)成大數(shù)據(jù)技術(shù)體系（或“數(shù)據(jù)科學(xué)”）。

自大數(shù)據(jù)概念被首次提出后，這一技術(shù)已在精準(zhǔn)營(yíng)銷、信息安全、智能制造、語(yǔ)義識(shí)別、文本分析等眾多領(lǐng)域的應(yīng)用中取得豐碩成果。然而，社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用更多停留在概念和模式復(fù)制階段。即便如此，學(xué)者們普遍認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的興起為社會(huì)科學(xué)學(xué)科體系的重構(gòu)和研究范式的改變帶來新機(jī)遇。

有效應(yīng)對(duì)人類社會(huì)復(fù)雜適應(yīng)性

事實(shí)上，大數(shù)據(jù)及圍繞大數(shù)據(jù)利用形成的大數(shù)據(jù)技術(shù)體系，為有效應(yīng)對(duì)人類社會(huì)活動(dòng)的復(fù)雜適應(yīng)性特征提供了技術(shù)可行性，從而為推動(dòng)社會(huì)科學(xué)借鑒自然科學(xué)成果、形成基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)科學(xué)研究新范式提供有力支撐。

其一，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于對(duì)社會(huì)科學(xué)現(xiàn)象進(jìn)行系統(tǒng)性掃描。傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)研究受限于資料收集、信息傳遞以及知識(shí)獲取的技術(shù)性因素，往往不可能對(duì)社會(huì)現(xiàn)象的全貌進(jìn)行系統(tǒng)性定位和描述。其二，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于對(duì)社會(huì)問題進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤。社會(huì)科學(xué)問題往往具有實(shí)時(shí)性和演化性特征，傳統(tǒng)研究方法難以對(duì)促使事物轉(zhuǎn)化的諸多內(nèi)外因素進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤和反饋，在時(shí)間上滯后于事件的衍生和發(fā)展進(jìn)程。其三，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于對(duì)事物發(fā)生發(fā)展的本質(zhì)動(dòng)因和多元影響因素進(jìn)行系統(tǒng)解析。基于顯著性變量設(shè)定的傳統(tǒng)研究方法，在技術(shù)上無法對(duì)影響社會(huì)現(xiàn)象的全體要素進(jìn)行資料收集和計(jì)算處理，被忽略要素的顯著影響、顯性突變或累積躍遷效應(yīng)，可能導(dǎo)致研究結(jié)果的重大偏差。其四，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于趨近總體數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)研究方法往往通過主觀判斷或科學(xué)抽樣對(duì)資料的代表性和誤差因素進(jìn)行控制，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建量化描述、假設(shè)檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)等一系列方法體系。而大數(shù)據(jù)的總體逼近特征不僅是對(duì)數(shù)據(jù)資源的擴(kuò)展，其理論基礎(chǔ)和技術(shù)構(gòu)架更為社會(huì)科學(xué)發(fā)展提供了結(jié)構(gòu)性變革的可能性。

扭轉(zhuǎn)對(duì)于大數(shù)據(jù)的認(rèn)知偏差

當(dāng)前的大數(shù)據(jù)理論和大數(shù)據(jù)技術(shù)與為社會(huì)科學(xué)復(fù)雜適應(yīng)性提供解決方案的目標(biāo)仍有較大距離，具體存在以下主要障礙。第一，大數(shù)據(jù)名稱本身具有一定的誤導(dǎo)性。強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)之“大”是大數(shù)據(jù)技術(shù)的首要內(nèi)涵。然而，由于存儲(chǔ)和計(jì)算能力的大幅提升，數(shù)據(jù)收集已成為無明確目標(biāo)的被動(dòng)過程。這使得資料的價(jià)值密度呈指數(shù)化衰減，冗余數(shù)據(jù)的處理成本不斷飆升，客觀上形成重?cái)?shù)量、輕質(zhì)量的現(xiàn)實(shí)缺陷。第二，大數(shù)據(jù)的有偏性和非一致性。大數(shù)據(jù)技術(shù)針對(duì)特定目標(biāo)被收集起來的“一手”資料，仍然存在“選擇性偏差”。被動(dòng)性收集的數(shù)據(jù)資料使得大數(shù)據(jù)技術(shù)僅能觀測(cè)和收集行為發(fā)生者的信息。因此，無法保證數(shù)據(jù)的無偏性和一致性。第三，重技術(shù)開發(fā)輕問題解決的傾向。大數(shù)據(jù)技術(shù)始于資料的收集、存儲(chǔ)、傳輸和計(jì)算，目前的應(yīng)用也多在這些領(lǐng)域，更多集中于大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)，而非真正應(yīng)用大數(shù)據(jù)解決實(shí)際問題。社會(huì)科學(xué)研究的本質(zhì)是以問題為導(dǎo)向，應(yīng)基于現(xiàn)實(shí)問題選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)和方法，亞洲服務(wù)器，而非生搬硬套大數(shù)據(jù)解決方案。第四，重微觀層面的精準(zhǔn)定位，輕宏觀層面的總量。大數(shù)據(jù)在商業(yè)營(yíng)銷領(lǐng)域的成果，使得人們更多地利用大數(shù)據(jù)對(duì)微觀個(gè)體進(jìn)行精準(zhǔn)定位、狀態(tài)識(shí)別和行為預(yù)測(cè)，而社會(huì)科學(xué)的核心仍是對(duì)社會(huì)現(xiàn)象的解析，必須打通微觀基礎(chǔ)與宏觀現(xiàn)實(shí)之間的邏輯關(guān)聯(lián)和傳導(dǎo)機(jī)制。第五，過分強(qiáng)調(diào)關(guān)系發(fā)現(xiàn)，輕視因果分析。這也是制約大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)揮有效作用的關(guān)鍵問題。這一技術(shù)極大提升了收集資料的維度和深度，使得人們可以真正從全局和動(dòng)態(tài)演化的視角審視社會(huì)現(xiàn)象和社會(huì)問題。但它排斥傳統(tǒng)研究基于因果關(guān)系建立的研究體系，試圖越過事物的作用機(jī)理而尋求社會(huì)現(xiàn)象認(rèn)知的解決方案。因此，如果大數(shù)據(jù)技術(shù)不能扭轉(zhuǎn)偏差的認(rèn)知模式，就很難在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。

推動(dòng)社會(huì)科學(xué)研究智能化