第三節 在社會科學研究中大數據的影響

近年來隨著大數據的廣泛應用，社會學的理論視野得到大大的拓展。同時我們要看到，在信息化社會中，將社會生活數字化、數據化、定量化，認為社會生活的本質是由信息構成的，主張用數據來測量一切，這實質是一種科學主義簡化論，看待問題過于簡單，作為一門多研究范式的學科，社會學采用以統計分析為特征的大數據方法，只是作為社會學諸多研究范式中的一種，是一種重要補充，但并不意味著社會學研究范式革命。

大數據驅動的社會科學研究范式具有六大特點：（1）在研究對象上，大數據研究方法使用海量樣本甚至全樣本數據，而傳統的研究使用的是調查數據。（2）在推理邏輯上，大數據分析是采用統計學方法和數據歸納得出數學模型，而傳統的研究使用根據假設系統建立的數學模型；（3）大數據分析從數據采集獲取、數據建模到統計分析預測，是人設計后由計算機自動進行的，自動化程度高，而傳統研究只有仿真實驗這一步是自動完成，自動化程度低；（4）在可解釋度上，傳統研究中基于假設的建模，依據模型演繹計算結果，為理論解釋提供了堅實的基礎，而在大數據分析建模中，是基于算法設計的自動計算結果，其解釋力較低；（5）在基礎硬件設施上，傳統研究僅可能涉及一臺或多臺計算機，而大數據分析則需要大數據平臺的支撐，包括眾多基礎設施，比如用于自動獲取數據的各種物聯網傳感器、計算機網絡、服務器，存儲器，等等。[6]

在數據驅動第四范式中，我們的研究者們將直接以真實世界為研究對象，使用真實世界所生產的海量數據，進行數據建模，運用大數據分析挖掘工具進行統計分析，進而做出預測和結果。由于當今世界進入“萬物互聯”時代，社會出現了“計算一切”的趨勢。在這種情況下，作為社會科學研究的對象，從傳統的人參與的社會系統和社會過程，轉變為在現實世界和虛擬世界平行形成的數據網絡。隨著世界上每一個人都融入互聯網活動中，網絡世界將成為現實世界鏡式反射，網絡世界的大數據也就是成了復制現實世界的活動。每一個人的人口統計學數據、行為數據和時空數據都被記錄，并能夠通過大數據平臺進行融合。由于互聯上人們日常活動的行為記錄甚至情感偏好都被記錄、被分析，積累成了海量的大數據，在數據驅動的第四研究范式中，原來社科研究中數據采集的“觀察滲透”問題得到很好的解決，并且海量數據通過“數據清洗”和“數據脫敏”等技術手段解決傳統方法的數據質量和倫理問題。并且區別于傳統的假設驅動的研究，大數據驅動的第四范式研究，將會在大數據的基礎上，基于科學的大數據分析的研究方法，可能得出此前未知的理論的結論。