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數據科學影響社會學科研究轉型

大數據與社會科學轉型高端學術研討會會議綜述

來源:中國社會科學網  2019-03-19  瀏覽數:
  

 隨著以“大、物、移、云、智”為代表的新一代信息技術的發展,“萬物智能、萬物聯網、萬物皆數”的趨勢不斷加快,人類社會產生的數據正在快速增長,我們的生活進入了一個充滿“數據”的時代。大數據的興起,不僅深刻地改變了人與人、人與社會之間的交互方式,而且使當代社會顯著地呈現了動態性、開放性、交互性的特點,使得社會治理愈加趨于復雜。與此同時,數據探索與準備、數據表示與轉換、數據計算、數據建模、數據可視化和演示等數據處理技術迅猛發展,機器學習、數據挖掘、人工智能、社會網絡、社會計算、信息可視化等研究方法不斷創新, 使得社會科學研究面臨一個全新的現實環境,進而為社會科學的創新與轉型創設了歷史性的機遇。


所謂數據驅動的社會科學研究轉型的問題,正在引起社會科學界的熱烈討論,有關社會科學研究第四范式的學界討論持續發酵。但是,由于大數據和數據科學存續時間較短,其對社會科學的影響還存在諸多爭議,諸如大數據對社會科學研究影響的方向、方法與路徑等問題,社會科學研究第四范式下的科研環境、科研對象、科研活動等將產生什么新的變化,還需要持續、系統地觀察和總結。


為了發揮專家學者引領作用,將社會科學研究向新范式轉型的研究熱點引向深入,2019年1月12日至13日哈爾濱工業大學米加寧教授和西安交通大學邊燕杰教授共同發起的“大數據與社會科學轉型高端學術研討會”在哈爾濱工業大學科學園國際會議中心隆重舉行。來自清華大學、北京大學、中國人民大學、浙江大學、復旦大學、上海交通大學、西安交通大學、哈爾濱工業大學、武漢大學、中山大學、南開大學、北京郵電大學、北京理工大學、哈爾濱工程大學、中國社會科學院、上海社會科學院等知名高校、研究機構從事大數據研究的知名專家學者共30余人參會。本次研討會包括四個主旨報告,分設三個學科分論壇,圍繞大數據與社會科學轉型等相關問題進行了深入的學術交流。現將本次研討會主旨報告的主要內容和部分與會學者的學術觀點做綜述整理,以饗讀者。

 

一、主旨報告

 

本次高端學術研討會的主題是“數據驅動社會科學研究轉型:方向、方法與路徑”。圍繞這一研究主題設置了四個專題報告,清華大學陳國青教授、北京理工大學徐磊教授、中國人民大學孟小峰教授、北京郵電大學何元博士分別從技術哲學、學科發展、大數據技術、大數據方法等視角,介紹了數據驅動社會科學研究轉型的最新進展及成果。

 

1.大數據及其對學科發展的影響

 

陳國青教授報告的題目是“管理學‘遇見’大數據”,主要聚焦于什么是大數據,什么樣的問題屬于大數據問題,以及大數據環境下管理決策的新特征等內容。他認為,大數據問題包含三個特征:第一是力度縮放,即科學問題要素的數據化問題。數據能否反映科學問題要素,且這種反應的程度能否自由的匯聚和分解;第二是跨界關聯,即大數據的外部性所導致的跨界觀點。當研究一個問題時,研究者必須打破該研究問題的傳統視角和邊界,引入外界要素的新視角來解決這一科學問題;第三是全局視圖,即大數據的新型集中性、全景性特質。

 

陳國青教授指出,大數據時代下的管理將帶給決策者三個問題:發生了什么?涉及業務狀態,數據粒度,全局視圖等問題;為什么發生?涉及業務聯系,數據軌跡,關聯因果等問題;將發生什么?涉及業務走向,數據動態,趨勢判斷等問題。大數據給社會科學研究范式所帶來的轉變,主要是由模型驅動向數據驅動的轉變。當前,國際上頂尖的研究通常采用的是兩種范式的融合——融合算式,先通過數據驅動找出或者縮小研究的變量空間,再用模型驅動,發現變量間更進一步關系。

 

2.對數據驅動社會科學研究轉型的哲學認識

 

徐磊教授從技術哲學視角出發,圍繞大數據環境下社會科學研究范式的轉型問題,做了題為“大數據與社會科學轉型問題的思考”的主旨報告。他認為,大數據的出現使得社會的可認知性以及我們理解社會的方式發生了很大的變化。大數據環境下的社會科學研究轉型促使人們思考三個問題,即現象和理論之間關系問題、方法的擴展問題以及社會科學研究范式轉型的問題。徐磊教授指出,傳統理論都是在人類所能捕捉的現象的基礎上所建立起來的,但在面對多樣化大數據的時候未必能呈現出更好的解釋,因此需要廣譜跨域的研究來解釋社會所呈現的復雜關聯性以及環境和主體之間的關系。此外,理論和現象都是不斷變化的,二者需要協同進化。研究者不能僅僅滿足理論對現象的事后解釋,還需要提高理論的可預測性及可控性。

 

徐磊教授認為,大數據時代社會科學研究的理論和方法發生了重要變化,科學研究范式也一定會發生轉變,研究者需要對社會事物劃分研究層次和研究力度。同時,由于社會科學問題的復雜性,研究者需要足夠的批判性思維和批判精神。

 

3.大數據技術與方法在社會科學領域的應用

 

當前,大數據技術及方法的發展日新月異,并在社會科學領域引發了一系列的方法創新。何元博士做了題為“時空大數據技術、創新與應用”的專題報告,分享了他所指導的北京郵電大學研究團隊在全球4000多個參賽團隊中脫穎而出,獲得2018年“數據世界杯”國際數據挖掘大賽冠軍的案例,該比賽主要是利用大數據技術及方法預測北京、倫敦未來一段時間的天氣質量。

 

何元博士介紹了時空大數據的屬性與特征及其對社會科學研究工作的啟發。時空大數據所具有的位置屬性,尤其是三維空間的屬性,對于社會科學領域的一些研究問題具有重要價值。在面對包括時空大數據在內的海量數據的時候,如何處理時空數據?社會科學研究亟待建立一個統一且標準化的時空大數據產品。此外,大數據作為一種核心的權力和資源,國家核心數據的逐步開放能夠幫助社會科學研究者更好地研究新問題,也將有助于政府制定經濟結構調整和產業升級的計劃,幫助社會治理“城市病”,實現從創新驅動到數據驅動的發展模式的轉變。

 

4.社會計算:大數據環境下社會科學的新方法

 

孟小峰教授以“社會計算的現狀與展望”為題,分別介紹了社會計算、社會計算中的數據挑戰以及新形勢下的社會科學轉型。他認為,人類社會將進入萬物互聯的智能社會的時代,整個社會現象和社會行為的描述將發生重大改變。構筑智能社會,其核心技術在于社會計算。社會計算的根本任務就是借助信息技術的使用,測量個體的行為數據,構建計算模型,發現社會動態,進而分析人類行為。其最終目的是建立一套方法體系,幫助人類預測和解釋社會現象。孟小峰教授結合自己的研究經歷,提出社會計算面臨數據融合、數據隱私和數據透明三個方面的挑戰。

 

孟小峰教授認為,在即將到來的萬物互聯的新時代,社會科學研究必須要有新的研究范式,社會科學也必然面臨轉型的問題。社會科學研究需要大膽的提出新的研究方法,并進一步促進交叉學科的融合發展。

 

二、分組論壇學術觀點

 

高端學術研討會期間,社會科學各領域專家在三個分論壇會場,深入地探討和交流了社會科學研究在大數據時代環境下所面臨的機遇和挑戰。分論壇設置的目的在于通過充分的觀點闡述,匯聚各學科專家學者對大數據與社會科學研究相關問題的深刻理解;通過深入的學術互動,促進各學科專家學者形成對大數據與社會科學研究相關知識的批判與融合;通過精辟的研討總結,梳理出專家學者們對大數據與社會科學研究相關學術思想的提煉與升華。

 

社會學組分論壇由西安交通大學的邊燕杰教授擔任組長。專家學者們普遍認為,需要結合社會自身的特點,一方面加強對現有社會科學方法( 比如對社會網絡、主體建模、社會計算)進行優化或改造,加強與大數據技術與方法的融合,另一方面創新性地提出大數據環境下社會科學的新方法(比如算法社會科學),關注大數據方法在構建社會科學新理論、新范式方面的作用、機制及路徑,為更加真實地再現社會情景、解釋社會現象、提出社會治理策略,做好學術支持。

 

在研討會圓桌討論環節,中山大學梁玉成教授總結了社會學組分論壇所匯集的專家學者觀點:大數據時代對于社會學來說是一個新機遇。一方面,數據資源比以往更為豐富,使得社會學原有的演繹方式發生轉變。也即我們在計算機里創建人類世界,通過這個世界里人類的互動,來涌現社會規律,從而進行研究;另一方面,大數據環境下,社會學的歸納研究發生改變,并且大數據的出現對于傳統的實證研究是一個有益的補充。但是需要注意的是,大數據對于社會學乃至任何社會科學學科都存在著一定挑戰。我們需要對大數據持有反思態度,尤其是對于數據的真實性和可靠性需要持謹慎的態度。同時,社會學研究不能僅滿足于大數據所帶來的相關性知識,而是要追求事物間所存在的因果關系。此外,面對大數據時代,社會科學研究者的研究素養也亟待提高;大數據所暴露出來的數據倫理問題、數據驅動社會科學研究的意義和價值等問題也都需要研究者的廣泛關注。

 

公共管理組分論壇由南開大學的孫濤教授主持。專家學者們主要圍繞大數據在國家治理、社會治理、地方政府治理、行業領域治理中的實踐應用、研究案例、未來趨勢等問題進行了深入討論,學者們認為大數據正在驅動公共管理模式的全方位創新,從實踐領域到科研領域、從技術方法到理論創新、從決策管理到社會統計,都正在經歷以數據驅動為引領的轉型之中。

 

南開大學鎖利銘教授總結了公共管理組分論壇所匯聚的專家學者觀點。從公共管理學科的視角來看,年輕的公共管理學科對于大數據持有強烈的接受度、開放度和期待度。大數據時代對于社會科學來說是人的價值重新被發現的時代,以預測社會中人的行為與活動。然而,公共管理學科在大數據時代下能否把握好重大發展機遇還有待考量,原因主要是現有的社會科學所形成的社會構建和分工仍處于固有的依賴狀態。因此,為使社會科學研究突破原有慣性,如何運用大數據思維重新解構公共管理傳統問題,如何實現公共管理學科的融合變革,如何用大數據思維實現政府部門政務工作目標等問題,都是大數據時代公共管理學科需要重視的問題。當前,公共管理學科對這些亟待解決的問題的探索已形成了一些初步成果,如正在探索形成數據驅動的社會科學轉型的路徑,建設公共管理基于大數據的決策領域案例研究庫,探索形成社會科學“領域專家+算法工程師”的科學研究合作模式。

 

綜合組分論壇由清華大學張小勁教授主持。專家學者們從技術哲學、管理學、金融學、數據科學、計算機科學等學科視角出發,討論了大數據對社會科學轉型的重大影響,并指出當前社會科學的研究模式應該社會科學領域專家進行頂層設計,由相對缺乏對社會宏觀思考的數據科學家或算法工程師作為專門的技術研究人員主導實現技術方案,共同完成跨學科、融合式的數據驅動社會科學研究,服務于大數據背景下的知識需求。

 

清華大學孟天廣副教授代表綜合組分論壇進行觀點總結。他認為,當前社會計算對社會科學的影響不僅僅是單向的,相反地社會科學對算法開發也存在影響。對于二者的關系,各領域專家學者雖然判斷各異,但總體上都認為社會科學在大數據時代仍處于快速發展期和上升期,大數據的出現為社會科學的深入發展提供了新平臺,對整個社會科學的知識產生、知識消費都具有重大影響。同時,在大數據環境下,科研模式需要做一些有益的探索和改變,比如打造支持團隊研究的科研條件平臺、規范大數據環境下人才培養模式、加強機構合作建設等。

 

本次“大數據與社會科學轉型高端學術研討會”的成功舉辦,為我國社會科學領域從事大數據研究工作的專家學者提供了學術交鋒與融合的良好平臺。來自不同高校和科研機構的專家學者發揮自身的領域研究優勢,基于不同的理論視角和技術方法,在本體論、認識論和方法論層面探討了大數據對社會科學研究的重大影響及趨勢,對于當前促進數據驅動與社會科學研究范式相結合條件下,切實深化研究對象、研究方法、學術共同體等問題的前沿性討論,以形成較為系統性的科學認識,發揮了重要的基礎作用。

 

 

作者 黃欣卓 哈爾濱工業大學經濟與管理學院副教授

 

 

原文鏈接:http://pol.cssn.cn/zzx/yc_zzx/201903/t20190318_4849400.shtml

 

 

 

 

 

 

 

 

 


 

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