大数据时代与社会科学研究范式变革
ai2.0时代的数字学术及其范式变革
数字学术具有开放性、交互性、个性 化、智能化等特点，能够实现学术资 源的共享与开放，促进学术交流与合 作，提高学术研究的效率和质量。
数字学术在AI2.0时代的应用
数据驱动的学术研究
AI2.0时代，数字学术可以利用大数据和人工智能技术，对海量数据 进行挖掘和分析，为学术研究提供更加全面、准确的数据支持。
的资源和服务。
展望
技术进步
随着AI技术的不断进步，数字学术将会更加智能化、个性化、自动化，为学术界提供更 加全面、高效、精准的服务。
跨学科合作
数字学术将会促进各学科之间的交叉融合，推动跨学科合作的发展，为解决复杂问题提 供更加全面的视角和方法。
人才培养
数字学术的发展需要具备相关技术的专业人才，未来将会有更多的学者和专家投身于数 字学术领域，为学术界培养更多的优秀人才。
03
AI2.0时代的范式变革
新范式的出现
机器学习与深度学习
AI2.0时代，机器学习和深度学习成为 主导范式，通过大规模数据训练模型 ，实现更高级别的智能。
自动化与智能化
AI2.0时代强调自动化和智能化，通过 自动化算法和智能技术，提高生产效 率和服务质量。
数据大量数 据训练模型，提高模型的准确性和泛 化能力。
鼓励创业和创新是应对“AI取 代人类”失业问题的重要途径 。解决方案包括提供政策支持 和资金扶持，降低创业门槛和 风险，激发社会创新活力。
完善社会保障制度是应对“AI 取代人类”失业问题的必要措 施。解决方案包括提高社会保 障水平，加强失业保险和救助 制度建设，为失业人员提供基 本生活保障和再就业支持。
05
结论与展望
结论
技术发展
AI2.0时代的数字学术是AI技术发展的必然产物，它改变了 传统学术研究的模式和方法，为学术界提供了更高效、更
社会科学与计算机科学的交叉研究：计算社会科学方法在社会现象分析与预测中的应用
社会科学与计算机科学的交叉研究：计算社会科学方法在社会现象分析与预测中的应用摘要随着大数据时代的到来，社会科学研究面临着新的机遇与挑战。
计算社会科学作为社会科学与计算机科学的交叉学科，以其强大的数据分析能力和计算模型，为社会现象的分析和预测提供了新的视角和方法。
本文将探讨计算社会科学的研究方法及其在社会现象分析和预测中的应用，并重点分析其在社交网络分析、意见领袖识别、舆情监测、社会风险评估等方面的应用场景，并探讨其面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：计算社会科学，社会现象分析，预测，大数据，社交网络分析，意见领袖识别，舆情监测，社会风险评估一、引言社会科学致力于理解和解释人类社会行为，而计算机科学则专注于信息处理和计算。
随着互联网和移动互联网的快速发展，人类社会产生了海量的数据，这些数据蕴藏着丰富的社会信息，为社会科学研究提供了新的研究对象和方法。
计算社会科学应运而生，它将社会科学理论与计算机科学方法相结合，运用数据挖掘、机器学习、网络分析等技术对社会现象进行分析和预测，为理解和解释社会行为提供了新的思路和工具。
二、计算社会科学的研究方法计算社会科学的研究方法主要包括以下几个方面：1. 数据采集与处理：计算社会科学研究通常以大规模的社会数据为基础，这些数据来源广泛，包括社交媒体数据、政府公开数据、移动设备数据等。
数据采集与处理是计算社会科学研究的基础，需要根据研究目标选择合适的采集方法，并对数据进行清洗、整合和预处理。
2. 网络分析：社会网络分析是计算社会科学的重要研究方法之一。
它通过对社会网络结构进行分析，揭示社会互动模式、影响力传播机制、群体结构等社会现象。
常用的分析方法包括中心性分析、社群发现、路径分析等。
3. 机器学习：机器学习是近年来发展迅速的一种数据分析方法，它通过算法学习数据的规律，建立预测模型，用于预测社会现象的发生和发展趋势。
常用的机器学习算法包括回归分析、分类分析、聚类分析等。
新时代科研范式变革的内涵及应对
战略与决策研究Strategy & Policy Decision Research引用格式：杜鹏, 赵秉钰, 孙粒, 等. 新时代科研范式变革的内涵及应对. 中国科学院院刊, 2023, 38(7): 991-1000, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20230322001.Du P, Zhao B Y, Sun L, et al. Connotation and countermeasures of scientific research paradigm transformation in the new era. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2023, 38(7): 991-1000, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20230322001. (in Chinese)新时代科研范式变革的内涵及应对杜鹏1赵秉钰1,2孙粒3沙小晶1张理茜1王孜丹4*1 中国科学院科技战略咨询研究院北京1001902 中国科学院大学公共政策与管理学院北京1000493 国家自然科学基金委员会计划与政策局北京1000854 军事科学院系统工程研究院北京100041摘要文章从理论和实践层面对科研范式变革的主要内涵和重要影响进行综合性探讨。
在理论层面上，从库恩及其代表作《科学革命的结构》入手，探讨“范式”概念的逻辑本质。
在实践层面上，通过问卷调查和访谈等形式，调研、凝练出新时代科研范式变革的3个方面内涵：解决系统性复杂问题成为新时代科研范式变革主要驱动力，仿真模拟和数据科学可能成为推动科研范式变革的有效突破口，科研活动组织创新成为推动科研范式变革的基础。
在此基础上，分析目前我国应对科研范式变革存在的问题，并提出相应的政策建议。
关键词科研范式，科学共同体，复杂性，仿真模拟，数据科学，科研活动组织，学科DOI10.16418/j.issn.1000-3045.20230322001CSTR32128.14.CASbulletin.20230322001当前，科学技术已成为改变和影响世界经济版图和政治格局的关键变量。
数字经济时代下的公司治理研究_范式创新与实践前沿
数字经济时代下的公司治理研究_范式创新与实践前沿随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，数字经济正成为推动经济增长的重要引擎。
在数字经济时代，传统的公司治理模式面临着新的挑战和变革。
本文将从范式创新和实践前沿两个方面，探讨数字经济时代下的公司治理研究的新动向和趋势。
范式创新是指通过跨越传统边界或者突破传统限制，创造新的公司治理范式。
在数字经济时代，新兴技术如大数据、人工智能、区块链等的运用，为公司治理提供了新的思路和工具。
首先，通过大数据分析，公司可以更好地了解市场、用户和竞争对手，从而做出更准确的战略决策。
其次，人工智能技术的应用，可以增强公司治理的智能化和自动化水平，提高决策效率和准确性。
区块链技术则提供了一种去中心化的组织方式，使得公司治理更加透明、公正和可信。
范式创新不仅带来了新的治理思维和手段，也推动了传统公司治理模式的升级和改进。
实践前沿是指在实践中不断探索和推进公司治理的新方向和新实践。
数字经济时代下，公司治理也需要随之演进和创新。
首先，企业需要付诸更多的资源和精力来关注技术和创新，加强创新产业链和生态系统的建设，以适应数字经济的发展需求。
此外，公司治理也需要更加重视企业社会责任，并将其纳入到治理的考量之中。
公司要面对的不仅是股东和投资者的利益，还要承担对员工、环境和社会的责任。
另外，数字经济时代下，公司经营的风险和挑战也更为复杂多变。
因此，公司需要不断地加强风险管理和内部控制，并建立起快速反应和应对风险的机制。
在数字经济时代下，公司治理研究面临着许多新课题和挑战。
首先，如何在数字化转型中实现企业治理和业务发展的良性互动，是数字经济时代下的公司治理研究中一个重要问题。
其次，数字技术的快速发展和应用给公司治理带来了风险和挑战，如数据安全、隐私保护等问题，如何有效防范和规避相关风险，是一个值得研究的方向。
再者，数字经济时代下，公司需要不断加强与政府和监管机构的合作和对话，共同推动数字经济的发展和公司治理的完善。
浅析当代社会科学研究的方法与创新
浅析当代社会科学研究的方法与创新引言：人类社会的不断发展和进步，对社会科学研究提出了更高的要求。
本文将从数据收集与分析、实证研究方法的创新和质性研究方法的应用等方面，对当代社会科学研究的方法与创新进行简要分析。
一、数据收集与分析的创新数据收集是社会科学研究的基础，而数据分析则是对收集到的数据进行整理和解读的过程。
在当代社会科学研究中，随着科技的进步与信息化的发展，数据收集的方法和手段得到了极大的拓展和创新。
互联网技术的普及与发展，为社会科学研究提供了更多的数据来源。
研究者可以通过网络调查、社交媒体分析等方式，收集到大量的社会行为和心理现象数据，进而进行深入的研究和分析。
互联网技术还使得数据的收集与分析更加高效便捷，大大提高了社会科学研究的工作效率。
大数据时代的到来，为社会科学研究提供了更丰富的数据资源。
大数据是指海量、多样化和高速度的数据，其特点在于数据的规模巨大、信息密度高、难以处理和分析。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现其中的规律和趋势，从而为社会科学研究提供更精确和全面的数据支持。
运用大数据技术可以对消费行为、社会网络、政府政策等进行分析，从而更好地理解和解决现实中的社会问题。
二、实证研究方法的创新实证研究方法是社会科学研究中常用的一种方法，其核心思想是通过数据的观察和实证来验证社会科学理论的有效性。
随着时代的进步和社会问题的复杂化，实证研究方法也在不断发展与创新。
交叉学科研究的兴起，为实证研究方法的创新提供了机会。
传统的实证研究方法主要基于单一学科的理论和方法，而现实中的社会问题往往是复杂而多元的。
为了更全面地认识和解决社会问题，研究者开始借鉴其他学科的理论和方法，通过不同学科的交叉融合，形成更复杂的实证研究方法。
社会心理学、经济学和计算机科学的交叉研究，可以更好地解释社会行为和社会网络的形成机制。
混合研究方法的兴起，为实证研究方法的创新提供了新的思路。
混合研究方法是指将定量和定性研究方法结合在一起进行的研究。
教育部关于加强新时代教育科学研究工作的意见
教育部关于加强新时代教育科学研究工作的意见文章属性•【制定机关】教育部•【公布日期】2019.10.24•【文号】教政法〔2019〕16号•【施行日期】2019.10.24•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】教育综合规定正文教育部关于加强新时代教育科学研究工作的意见教政法〔2019〕16号各省、自治区、直辖市教育厅（教委），各计划单列市教育局，新疆生产建设兵团教育局，部属各高等学校、部省合建各高等学校，部内各司局、各直属单位：教育科学研究是教育事业的重要组成部分，对教育改革发展具有重要的支撑、驱动和引领作用。
改革开放特别是党的十八大以来，我国教育科研工作取得长足发展和显著成就，学科体系日益完善，研究水平不断提升，服务能力明显增强，为推进教育改革发展发挥了不可替代的重要作用。
进入新时代，加快推进教育现代化，建设教育强国，办好人民满意的教育，迫切需要教育科研更好地探索规律、破解难题、引领创新。
为进一步加强新时代教育科研工作，现提出如下意见。
一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的十九大精神，全面落实全国教育大会精神，树牢“四个意识”，坚定“四个自信”，做到“两个维护”，围绕中心，服务大局，坚持改革创新，推动建设具有中国特色、世界水平的教育科学理论体系，不断提升教育科研质量和服务水平，为加快推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意的教育提供有力的智力支持和知识贡献。
（二）基本原则——坚持正确方向。
坚持党对教育科研工作的全面领导，坚持马克思主义指导地位，坚持以人民为中心，牢牢把握意识形态的领导权和主导权。
——服务实践需求。
立足中国大地，面向基层一线，坚持问题导向，突出教育科研的实践性，以重大教育战略问题和教育教学实践问题为主攻方向，支撑引领教育改革发展。
——激发创新活力。
深化科研组织形式和运行机制改革，推进研究范式、方法创新，推动跨学科交叉融合，完善教育科研考核和人才评价制度，充分调动教育科研工作者的积极性、主动性、创造性。
智能化科研（AI4R）：第五科研范式
专题：大力推进科研范式变革Vigorously Promote Scientific Research Paradigm Transform引用格式：李国杰. 智能化科研（AI4R）：第五科研范式. 中国科学院院刊, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002.Li G J. AI4R: The fifth scientific research paradigm. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002. (in Chinese)编者按随着大数据与人工智能（AI）技术的飞速发展，人类正迎来新一轮科技革命与产业变革。
深度学习等技术近年来的突破，也使AI在数学、物理学、化学、生物学、材料学、制药等自然科学和高技术领域的研究中得到了广泛应用并取得了令人瞩目的重大成果。
AI的快速发展为人类的科学研究工具和组织模式的效率提升提供了新机遇，以AlphaFold2和ChatGPT为代表的智能工具，展现出了超越人类解决复杂问题的能力。
趋势表明，AI for Science正在成为一种新的科研范式。
智能时代已经到来，科研范式与形态的变革刻不容缓，我们必须把握机遇，积极应对。
为此，《中国科学院院刊》特组织策划专题“大力推进科研范式变革”，本专题由《中国科学院院刊》副主编、中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所李国杰研究员指导推进。
智能化科研（AI4R）：第五科研范式李国杰中国科学院计算技术研究所北京100190摘要文章将“智能化科研”（AI4R）称为第五科研范式，概括它的一系列特征包括：（1）人工智能（AI）全面融入科学、技术和工程研究，知识自动化，科研全过程的智能化；（2）人机智能融合，机器涌现的智能成为科研的组成部分；（3）有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题；（4）面向非确定性问题，概率统计模型在科研中发挥更大的作用；（5）跨学科合作成为主流科研方式，实现前4种科研范式的融合；（6）科研更加依靠以大模型为特征的科研大平台等。
新计算社会学大数据时代的社会学研究
新计算社会学大数据时代的社会学研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会发展的重要驱动力。
在这样的背景下，计算社会学作为一门新兴的交叉学科，正逐渐展现出其独特的学术价值和实践意义。
本文旨在探讨大数据时代下的社会学研究，分析大数据对社会学学科发展带来的影响，以及如何利用大数据方法进行社会学研究的新路径。
文章首先将对计算社会学的概念进行界定，明确其在大数据时代下的定位和发展方向。
随后，将回顾社会学研究在大数据时代前后面临的挑战和变革，分析大数据对社会学研究对象、方法、理论等方面的深刻影响。
在此基础上，文章将重点探讨如何利用大数据方法进行社会学研究，包括数据采集、处理、分析和解释等各个环节的技术手段和操作策略。
本文还将关注大数据时代下社会学研究的伦理和隐私问题，探讨如何在保障个人隐私和数据安全的前提下，合理利用大数据资源开展社会学研究。
文章将展望计算社会学在未来的发展趋势，探讨其在解决社会问题、推动社会进步等方面的重要作用。
通过本文的论述，我们希望能够为社会学研究者提供一个全面、深入的理解大数据时代的视角，同时也为他们在实践中运用大数据方法进行社会学研究提供有益的参考和启示。
二、新计算社会学的概念与特点新计算社会学，作为社会学研究的新领域，主要利用大数据和计算技术来探究和理解社会现象。
它不仅是传统社会学研究方法的补充，更是一种全新的、跨学科的研究范式。
新计算社会学强调数据驱动，通过收集和分析海量数据，揭示社会结构、社会关系以及社会变迁的深层次规律。
数据驱动。
新计算社会学的研究始于数据，这些数据可能来源于社交媒体、电子商务网站、移动应用等各种在线平台。
通过对这些数据的挖掘和分析，研究者能够获得传统社会学难以触及的社会信息。
计算技术的运用。
新计算社会学不仅关注数据的收集，更重视数据的处理和分析。
它利用大数据处理技术、机器学习算法、网络分析等技术手段，对海量数据进行清洗、整合、分析和可视化，从而得出更加准确和深入的研究结论。
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。
在过去，企业主要在大型机上存储财务、银行等关键应用系统的数据，但是以今天的数据量来看，这些数据是非常有限的。
随着PC的普及和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。
数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。
在这种背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据。
因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂。
信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据的意义在于，它可以帮助我们更好地理解和解决各种问题。
通过对数据的分析，我们可以发现规律、预测趋势、识别异常。
在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解市场需求和客户行为，制定更有效的营销策略。
在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。
在政府领域，大数据可以帮助政府更好地了解社会状况和民生需求，制定更科学的政策。
在科学研究领域，大数据可以帮助科学家更好地理解自然规律和人类行为，推动科学进步。
总之，大数据是一个非常重要的概念，它正在改变我们的生活和工作方式。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大数据将会发挥越来越重要的作用。
大数据热潮的兴起为中国提供了“弯道超车”的机会，使得中国IT企业有机会从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追。
教育研究范式的变革与发展趋向
教育研究范式的变革与发展趋向一、本文概述《教育研究范式的变革与发展趋向》一文旨在探讨教育研究范式的历史演变以及未来的发展趋势。
本文将首先回顾教育研究范式的传统模式，包括实证主义、解释学、现象学和批判理论等，分析它们在推动教育科学研究发展中的作用与限制。
随后，文章将重点讨论当代教育研究范式的变革，特别是混合方法研究、跨文化研究、定性比较分析等新兴范式在解决复杂教育问题中的应用与价值。
在此基础上，本文将探讨教育研究范式的未来发展趋向，包括研究方法的多元化、研究视角的跨学科融合、以及研究重心的转移等，以期为教育研究者和实践者提供新的视角和思路，推动教育科学的繁荣与发展。
二、教育研究范式的历史演变教育研究范式的历史演变是一个复杂而多元的过程，它反映了不同历史时期的社会背景、哲学观念以及科学技术的发展对教育研究的影响。
从最初的哲学思辨，到实证主义的盛行，再到后现代主义的多元视角，教育研究范式不断经历着变革和发展。
在哲学思辨阶段，教育研究主要依赖于哲学家的逻辑推理和直觉洞察，通过思辨的方式探讨教育现象的本质和规律。
这一阶段的研究往往是主观的、非实证的，缺乏科学性和客观性。
随着实证主义的兴起，教育研究开始转向以实证为基础的定量研究范式。
实证主义强调通过观察、实验和统计等方法收集客观数据，并对数据进行量化分析，以揭示教育现象的本质和规律。
这一阶段的研究注重可观察、可测量的事实，追求研究的客观性和科学性。
然而，随着后现代主义思潮的兴起，教育研究范式再次发生了变革。
后现代主义强调多元性、复杂性和相对性，认为教育研究应该关注不同文化、不同群体的声音和观点，采用多元化的研究方法和视角。
这一阶段的研究注重批判性、反思性和解释性，追求对教育现象的深入理解和全面解释。
教育研究范式的历史演变是一个不断变革和发展的过程。
从哲学思辨到实证主义再到后现代主义，每一种范式都有其独特的理论观点和研究方法，都为教育研究的深入发展做出了重要贡献。
新时代的国家安全学：探索新的领域和范式
新时代的国家安全学：探索新的领域和范式随着社会发展和科技进步，国家安全面临着新的挑战和威胁。
为了应对这些挑战和威胁，必须探索新的领域和范式，使国家安全具备更加全面、更加高效、更加智能化的能力。
一、探索新的领域1.网络安全网络安全是新时代国家安全的关键领域之一。
在全球化和信息化背景下，网络已成为人们生活和工作的重要平台。
但是，随着网络技术不断发展，网络安全问题也日益严重。
为了应对这些挑战，必须加强网络安全技术的研究和应用，完善网络安全监管体系，建立全球协作机制，共同应对网络安全威胁。
2.人工智能安全人工智能是新时代科技发展的重要领域。
但是，随着人工智能技术的不断深入应用，也面临着越来越多的安全挑战。
为了确保人工智能的安全应用，必须加强对人工智能系统的监管和规范，加强人工智能应用和安全技术的研究，建立人工智能安全体系，确保人工智能的安全性和稳定性。
3.空间安全随着航空航天技术的不断发展，空间已成为新时代国际安全的重要领域。
但是，随着太空竞争的加剧，太空的安全问题也日益突出。
为了确保太空安全，必须加强太空探测技术的研究和应用，加强太空安全监管，确保太空应用的安全和稳定。
二、探索新的范式1.智能化智能化是新时代国家安全的重要发展方向。
智能化技术可以为国家安全工作提供更加全面、更加高效、更加智能化的保障。
例如，利用人工智能技术进行情报分析和预警，扩大安防监控的覆盖面，提高恐怖分子的检测率和精准度，提高安全防范能力。
2.全球化新时代国家安全的另一个发展方向是全球化。
在全球化和信息化的背景下，国际关系已经发生了深刻变化。
各国之间的关系更加紧密，互相依存程度更高。
因此，必须加强各国之间的安全合作，加强信息共享、情报交流和技术合作，构建全球合作机制，在国际上共同应对全球性威胁。
3.协同化协同化是新时代国家安全的另一重要范式。
在复杂多变的安全环境下，各个领域之间必须实现协同合作，形成协同合力。
例如，在特殊安全事件发生时，必须采取协同作战的方式，实现各个部门之间的联动、协同和快速反应。
新一代信息技术导论 第4章 大数据时代变革
第四章
大数据时代变革
数据存储与管理
• 利用分布式文件系统、数据 仓库、关系数据库、NoSQL 数据库、云数据等，实现对 结构化、半结构化和非结构 化海量数据的存储和管理。
4
第四章
大数据时代变革
数据处理与分析
3
社交网络
第四章
大数据时代变革
• 数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建 图，其中就包括hadoop战略部署。
3
医疗行业
第四章
大数据时代变革
• Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析 预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床 医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
• 音乐元数据公司Gracenote收到来自苹果公司的神秘忠告，建议其
购买更多的服务器。Gracenote照做了，而后苹果推出iTunes和iPod，
3
Gracenote从而成为了元数据的帝国。
4.2 大数据处理的关键技术
第四章
大数据时代变革
从数据分析全流程的角度，大数据技术主要包括数据采集
与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据安全和隐 私保护等几个层面的内容
第四章
大数据时代变革
5
三次信息化浪潮
第四章
大数据时代变革
• 第一次信息化浪潮：
1980年前后，个人计算机（PC）开始普及，使得计算机走入企业和千家万户， 大大提高了社会生产力，也使人类迎来了第一次信息化浪潮，Intel、IBM、苹果、 微软、联想等企业是这个时期的标志。
6
三次信息化浪潮
• 第二次信息化浪潮：
第四章
大数据时代变革
大数据分析与社会科学研究的新工具与方法
大数据分析与社会科学研究的新工具与方法随着信息技术的不断发展，大数据分析已经成为社会科学研究中的一种重要工具和方法。
大数据分析能够帮助社会科学研究者更好地理解社会现象、预测未来趋势、发现隐藏规律，为决策提供科学依据。
本文将探讨大数据分析在社会科学研究中的应用，介绍其新工具与方法，以及对社会科学研究的影响。
一、大数据分析在社会科学研究中的应用大数据分析在社会科学研究中的应用日益广泛，涉及领域包括但不限于经济学、社会学、政治学、心理学等。
通过大数据分析，研究者可以从海量数据中挖掘出有意义的信息，揭示社会现象背后的规律。
比如在经济学领域，可以利用大数据分析来预测股市走势、消费趋势等；在社会学领域，可以通过分析社交网络数据来研究人际关系、信息传播等；在政治学领域，可以利用大数据分析来分析选民行为、政治舆论等。
大数据分析为社会科学研究提供了全新的视角和方法，丰富了研究手段，拓展了研究领域。
二、大数据分析的新工具与方法随着大数据时代的到来，大数据分析的工具和方法也在不断创新和完善。
其中，人工智能、机器学习、数据挖掘等技术成为大数据分析的重要工具。
人工智能技术可以帮助研究者处理海量数据，发现数据之间的关联性；机器学习技术可以通过算法学习数据模式，预测未来发展趋势；数据挖掘技术可以从数据中挖掘出隐藏的规律和信息。
这些新工具和方法为社会科学研究提供了更加高效、精准的分析手段，有助于研究者更深入地探索社会现象，提出更有针对性的研究问题。
三、大数据分析对社会科学研究的影响大数据分析对社会科学研究产生了深远的影响。
首先，大数据分析使得社会科学研究更加数据化、量化，研究结果更具说服力和可靠性。
其次，大数据分析拓展了研究者的研究视野，使得他们能够从更广阔的角度审视社会现象，发现以往难以观察到的规律。
再次，大数据分析加快了社会科学研究的进程，提高了研究效率，有助于及时发现社会问题、提出解决方案。
总的来说，大数据分析为社会科学研究注入了新的活力和动力，推动了研究领域的不断发展和进步。
大数据时代定量与定性研究方法的对立与统合
大数据时代定量与定性研究方法的对立与统合【摘要】：中国社会科学研究历来注重定性分析而忽视定量分析，大数据时代的到来将从根本上改变这一传统。
然而，学术界目前在定量与定性分析孰轻孰重问题上仍然莫衷一是。
面对信息量的快速增长和数据结构的差异化，社会科学研究方法也必须在对立与统合中实现新的平衡。
无论定量与定性方法以何种形式展现，它们始终都属于工具主义范畴。
从工具主义走向建构主义和实证主义是学术研究者们在大数据时代的首要任务。
研究方法是开启新的思想认知的钥匙。
【关键词】大数据定量定性科学是人类社会发展的动力之源。
无论是自然科学还是社会科学，它们共同构成了群体认知的智慧。
纵观东西方自然科学和社会科学发展史，我们会发现它们的发展并不均衡。
文艺复兴和思想启蒙一直被看做是西方世界文明崛起的标志，从哥白尼与伽利略时代的日心说到牛顿三定律，再到三次工业革命，自然科学技术的发展速度总体上要领先于社会科学，但两者间的差距并不明显。
相比之下，东方世界的科学发展脉络则更有趣。
很多人认为在1860 年洋务运动兴起之前，中国不存在真正意义上的自然科学，或者说尚未形成系统化、理论化的科学体系。
换言之，社会科学的繁荣遮住了自然科学的光芒。
《论语》《大学》和《中庸》等似乎更多体现了古代哲学、文学和史学等领域的兴盛。
有西方学者认为，中国人更擅长于形象思维，即善于运用具体的场景或情节思考问题，其流传已久的四大名著无不是以具体的故事情节和思想内涵见长，而在抽象思维方面则劣势明显。
事实也的确如此，我们在自然科学的理性探索方面确实建树不多，而在社会科学方面也普遍缺少深层次的思辩精神。
对此，笔者认为上述观点表面上是在阐述东西方科学发展失衡的原因，但却没有抓住问题的本质——社会科学研究方法的滞后，尤其是在定量方法和定性方法的运用方面。
这也是困扰中国当代社会科学发展的现实问题。
大数据时代下，中国社会科学将面临前所未有的信息超载挑战，如何能够在大量的抽象数据中发现基本规律和进行规范与实证分析是学术界必须正视的问题。
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开展的研究得以开展，同时也带来新的挑战。大数据 可揭示一切问题，理论变得可有可无。这一观点撼动
其量之大超出一般传统统计软件所能处理的范围， 了不少社会科学研究者，使他们开始憧憬“传统方法
而且解释变量增加会导致高维数据中的“维数灾 的终结”。此外，不少研究者至今仍然认为大数据虽
难”，解决这些问题需要新的分析方法和工具。三是 然不是绝对精确，但由于数据量极大，所以误差必然
〔收稿日期〕2017-09-10 〔基金项目〕国家社会科学基金重大项目“基于大数据的中国宏观经济景气衡量方法研究”（16ZDA008），负责人刘涛雄。 〔作者简介〕刘涛雄（1973-），男，湖北崇阳人，清华大学社会科学学院教授、博士生导师，主要研究方向为宏观经济、大数据
经济分析、产业经济等。 尹德才（1982-），男，山东临沂人，清华大学社会科学学院博士后，主要研究方向为宏观经济、大数据。
析人员和技术实践者对大数据有不同的定义。从狭 所带来的无意的或未经设计的结果。”〔5〕7 各种社会
义上讲，大数据是指数据量的大小超过了传统意义 现象可视为已发生的不可控试验，其背后存在某种
上的尺度，一般的工具难以进行捕捉、存储、管理和 潜在的本质规律或因果关系。考虑到因果联系的普
分析。〔1〕该定义仅仅描述了大数据的“大”，没有涉及 遍性和复杂性，数据作为对不可控试验的特殊描述
改进加快了大数据的处理速度。社会科学研究如何 具有理论意义和理论突破的研究，小数据可能比大
吸收和利用这些强大的技术手段，使之成为社会科 数据更适合〔9〕。另外，很多时候我们采集到的大数据
学家工具箱中的利器是未来社会科学家们必须面对 并非真正的全样本数据，它可能是总体中某一部分
的问题。〔 4〕
的数据，比如就互联网上的在线数据而言，网民并不
数据的非结构化。大数据的来源和形式都十分多样 在可以接受的范围之内。
化，如互联网信息包含文本、图片以及影音等多种形
较之于大数据而言，传统社会科学研究中使用
式。这些信息中到底哪些包含我们所需要的信息？社 的数据可称之为“小数据”。传统“小数据”方法的缺
会科学研究如何充分利用数据挖掘技术，将这些非 点是往往采用人工收集数据的方法，成本高昂，数量
学科成为数据富集的研究领域，而“社会科学是被 痴迷中蜕出”。《连线》杂志主编 Anderson 甚至认为
‘样本 = 总体’撼动得最厉害的学科”〔3〕42。大数据提 “数据爆炸导致科学的研究方法落伍了”〔8〕，大数据
供的“全样本”数据不仅使得许多因数据缺乏而无法 时代分析和理解世界，只关注数据就足矣，数据分析
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
结构化信息转化为统计模型所能利用的形式？这些 较小，时效性较差，滞后性严重。但其优点是在严格
都是需要解决的问题。四是数据分析的技术手段日 的统计抽样规范下形成，数据质量相对较好；而且
新月异。伴随着数据规模的扩大，新的大数据分析技 “小数据”通常是根据研究需要有目的获取的，比被
术不断地涌现,机器学习、并行计算等技术的发展和 动收集的“大数据”具有更强的针对ห้องสมุดไป่ตู้。因此，对那些
二、研究路径变革：“数据驱动”的知识发现 数据驱动的知识发现，是指利用统计学、机器学 习等方法从掌握的大数据中提取隐含在数据背后、 人们事先不知道，但存在潜在效用、能被人理解的信 息和知识的过程。其中，精细的概率模型、统计推理、 数据挖掘与机器学习相结合，成为从大数据中提取 知识的有力途径。基于数据的知识发现催生了 2007 年图灵奖获得者吉姆·格雷（Jim Gray）提出的科学研 究“第四范式”。他指出，科学发展经历了几千年前的 实验科学（主要用于描述自然现象）、几百年前的理 论科学（用模型或归纳法进行科学研究）、计算科学 （主要模拟复杂现象），而当今“科学世界发生变化， 对此毋庸置疑。新的研究范式将首先基于计算机模 拟或者仪器捕捉获取数据，然后利用软件处理数 据，并在计算机中保存得到的知识或信息。科学家 仅在该过程的最后阶段才开始审视他们的数据。这 种数据密集型科学的技术和方法是如此不同，应该 将 其 作 为 科 学 探 索 的“ 第 四 范 式 ”以 区 别 于 计 算 科 学”。〔 10〕 相对于“数据驱动”而言，当前社会科学的主流 研究范式可称为“理论假设驱动”。社会科学家进行 一项研究时，强调首先要通过广泛的文献调研以了 解现有知识体系的前沿边界，然后提出本研究可能 给现有知识体系带来的贡献，即研究的基本“问题” 所在；然后从该问题出发，在一定的理论框架和必要 的理论推演下提出待实证检验的“新知识”，也即“理 论假设”，然后设计统计模型、收集数据，最后利用所 得数据验证理论假定并得出结论。这一过程深受波
每个人可能随时随地在制造数据。社会科学应充分 言大数据分析不可行〔6〕。而且科学哲学经验———理
利用数据的实时性，大大提高研究的时效性。二是可 论这一单线理解模式也难以应对大数据时代的认识
得数据是海量的。正如 Mayer-Sch.nberger 和 Cukier 论这种新情况〔7〕。另外，流行的观点认为，大数据分
所言，传统统计学处理的主要是样本，而在大数据时 析关注的焦点不再是因果关系，而是相关关系。大数
代，你能得到的数据可能就是总体本身〔3〕17。如就个 据的支持者认为，“有了足够的数据，数字会自己说
人迁徙而言，手机等随身设备可能将每个个体的移 话”，因而“相关关系足够了”〔8〕，“大数据时代最惊心
动都记录在案。大数据时代的到来，许多数据贫乏的 动魄的挑战，就是社会将需要从对因果关系的某种
大数据的其他属性。当前一般认为，大数据的典型属 必须尽可能的丰富，唯此才是更全面、更接近真实的
性概括为“4V”，即数据体量大、数据产生速度快、种 描述。大数据驱动的知识发现已经对传统社会科学
类多样和价值密度低。
认 识 论 和 方 法 论 的 研 究 方 法 产 生 巨 大 挑 战 。 Steve
就社会科学研究而言，大数据时代到底为我们 Kelling 等认为,传统的认识论“以专家为中心”，传统
带来什么？借鉴 Einav & Hendry 的概括，至少有四点 科学方法论的研究依赖于以“专家为中心的参量分
很重要〔2〕。一是数据的实时可得。如互联网上的大 析”，其研究中心是理论模型与经验证据的关系〔6〕。
量信息是实时的，移动互联网和物联网的发展导致 该方法论在大数据时代具有局限性，对单个专家而
刊登的《大数据的处理程序》一文，此后《自然》杂志 在于认识各种社会现象并尽可能地发现关联，而核
2008 年出版“大数据”专刊，“大数据”一词得到普遍 心在于探究因果关系。正如哈耶克所言“社会科学研
认可和使用。关于大数据的定义学术界并没有达成 究的不是物与物的关系，而是人与物或人与人的关
共识，由于关注点不同，科技企业、研究学者、数据分 系。它研究人的行为，它的目的是解释许多人的行为
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《理论探索》2017 年第 6 期（总第 228 期）
大数据与社会科学研究范式变革专题
等同于“公民”的总体。进一步而言，实际上以当代计 算机信息技术领域的数据挖掘专家为代表的大数据 分析方法和社会科学家们拿手的小数据实证方法代 表的是不同的研究范式。前者产生于大数据社会，充 分利用信息产生和获取的便捷，基于计算机计算能 力的不断增强，直接对海量的大数据进行分析处理， 通过数据量之大和计算力之强减少对理论的依赖。 后者是在信息收集成本高昂的工业文明时代发展形 成的，注重基于已有的理论知识缩小研究范围，以先 验的理论假设明确研究方向，依据严格的统计抽样 规范收集数据以提高数据质量降低收集成本。在大 数据时代来临之际，我们应该在洞察两类不同范式 形成的不同机理，深入分析各自优越点和应用场景 的基础上，探寻未来社会科学研究的新范式。而本文 认为，大数据时代社会科学研究范式的变革至少包 括以下三个方面。
《理论探索》2017 年第 6 期（总第 228 期）
大数据与社会科学研究范式变革专题
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）
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。
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《理论探索》2017 年第 6 期（总第 228 期）
社会科学研究范式变革的方向。
但是，相对于上述直接影响更为重要的是，我们
一、大数据时代社会科学研究范式面临变革
需要思考大数据时代到底给社会科学基本的研究范
“大数据”一词正式出现于 1998 年《科学》杂志 式带来哪些影响？社会科学的研究对象为社会，目标