一、大数据引领社会科学研究范式的变革

随着互联网技术的不断发展，人类社会逐渐步入大数据时代，数据资源正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为促进经济增长和社会发展的重要资源。任何一个行业和领域都会产生有价值的数据，而对这些数据的统计、分析、挖掘则会创造出意想不到的价值和财富。

根据国内外学者的深入研究，大数据具有四大基本特征，即4V特征：(1)Volume是指数据容量特别大，并呈现出指数级增长态势；(2)Velocity是指数据增长速度快，包括数据更新换代速度和数据运算速度；(3)Variety是指数据种类繁多，涵盖各种来源、形式和结构的数据；(4)Value是指价值性，通过数据挖掘服务实践应用。同时，大数据也具有三大基本功能：(1)Descriptive(描述)是通过对数据的统计分析，描述数据表现出的现象与规律；(2)Prescriptive(规定)是利用历史数据建立分析模型和规范化的分析流程，实现对连续数据流的实时分析；(3)Predictive(预测)是通过对数据的深层挖掘构建预测模型，实现对未来发展趋势的预测〔1〕。

由此可知，通过挖掘海量数据能够让潜藏的社会规律可视化、机械流程智能化、经验决策科学化，能够有效提升管理的实时性、准确性和科学性。随着大数据在制造业、商业、服务业的“大显身手”，它也赢得了社会实践领域特别是市场经济领域的肯定和称赞。那么大数据又将如何驱动社会科学研究的转向呢？

社会科学自产生以来，历经了几个世纪漫长而又复杂的演进和蜕变，其研究内容、主题、范域也愈加细化。同时，随着研究理念的更新、研究方法的换代，社会科学的研究范式也发生了不同程度的迭代和革新。吉姆·格雷(Jim Gray)提炼并概括了社会科学研究范式的四次演变，他认为，社会科学的发展经历了经验型、模型和概念型及复杂现象模拟型三次研究范式，即将到来的第四次范式革新，被称作大数据时代的数据驱动型研究范式。文艺复兴前后，自然科学发展得如火如荼，极大地促进和助推了社会科学研究的发展，也为社会科学提供了现成的效仿模版。在自然科学的影响下，社会科学接受了自然科学中的假设与验证的研究范式，坚定地认为人类社会存在一种普遍的、永恒的本质规律，并初步建立了以实验为主要方式的经验主义范式。进入前计算机时代之后，受到生物学等学科的影响，社会科学建立了以有机整体论的社会观为前提，通过结合理论构建和实证研究，以整体的、系统的视角探索社会运行的规律〔2〕。而在计算机时代，人类通过数字运算而获得归纳和推理能力得到大幅提高，通过利用相似原理建立研究对象的模拟，通过计算模型间接地研究原型的规律性，因而计算机带来的复杂现象模拟技术被广泛地运用到国民经济、企业战略管理、国家治理等社会科学领域。

随着社会生活与科学技术的深度结合，社交媒体已成为当代社会交互的主要媒介，深刻地变革着人类传统的生产方式、生活方式、思维方式、交际方式、行为方式，人类交互和行为的可视化和平台化不仅加速了人类认识和改造自然世界的进程，也标志着人类认识和改造自身世界进入到更为客观、精准、全面的历史性阶段。加之，大数据以及数据分析工具和挖掘技术的蓬勃发展，社会科学研究开始步入了以大数据为支撑的第四次研究范式，海量、即时、动态、多样的数据供给和先进的数据挖掘技术成为了引领新时代社会科学研究的新范式。在数据资源和挖掘技术的支撑下，社会科学研究步入了以数据挖掘为核心方法的研究范式，数据驱动型学术研究将成为社会科学研究的主流。毫无疑问，这种数据驱动型学术研究将引导社会科学从经验研究转向真实研究、表面研究转向深度研究、个案研究到全面研究、断面研究到交叉研究。

二、大数据驱动社会科学走向真实研究

社会科学的研究范域是整个人类社会，是人类社会中无数灵动的个体和他们之间的交互所构成的集合，是一个多元的、非线性相关的、复杂的适应系统，在这个适应系统中，交织着异常复杂的人际互动和价值传播，极具随时性和易变性，是一种动态的存在〔3〕。借助大数据带来的数量巨大、种类多样、实时动态、富含价值功用的多元数据，现代社会科学理应形成以真实的人类社会为数据源的庞大数据集，构建动态实时的数据抓取和分析系统，将数据作为了解和认识人类社会运行的本质规律的基础和核心，注重单个个体的特殊性和异质性以及整体社会的多维性和复杂性，以便充分发挥大数据与社会科学有机结合之后的倍增效益。

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