大数据时代的社会学审视 | 确有此理

当今时代，大数据正以从未有过的惊人速度改变着社会。社会学的研究范式、研究对象、研究路径和研究价值，正在遭遇前所未有的挑战。正如《连线》杂志主编克里斯·安德森所言:“面对大规模数据，科学家‘假设、模型、检验’的方法变得过时了。”不仅如此，安德森甚至还大胆断言:数据洪流将会带来理论的终结。

作者简介：上海社会科学院社会学研究所研究员 夏国美

主要内容

一、社会学研究方向的悬置和定位的矛盾

(一)社会学出发点的路径分殊

孔德的实证主义社会学更多地受到了17-18世纪其他启蒙思想家的影响:一是从培根开始，经贝克莱、休谟发展的实证主义；二是启蒙运动中来自维科、弗格森的人本主义和孟德斯鸠、米勒的机械论;三是伏尔泰、狄德罗和卢梭的批判理性主义。尽管这些理论在历史上都有其重要的思想价值，但是，在探索社会发展规律和根本原理上，这些理论多少显得有点短视。正因此，1866年，马克思在研究生产资料决定劳动组织的理论时，顺便研究了被英国和法国大肆渲染的孔德，而结果却大失所望。马克思对孔德的不满，主要表现在方法论上。同样是为了实现理想社会的目标，马克思并不欣赏孔德的实证主义而更倚重黑格尔的辩证规律。

(二)两条路径的历史性互补

虽然德国的思辨哲学在把握历史规律的深刻性方面胜过了英国和法国的各种主义，但在建构社会实际发展的现实性方面，后者却超过了前者。阶级社会的更替规律在辩证法的逻辑中展现了一个宏大的历史进程，从《共产党宣言》中表述的“自由人联合体”就可以发现，它只能是一种逻辑推理下的朦胧设想，并无具体的存在形式。未来理想社会的目标虽然在逻辑进程中具有必然性，却因历史跨度太大，无法具体研究，不得不在实际的历史进程中被悬置起来。而社会学的实证研究方法，因为契合了现代社会的科学发展轨迹，却变成了可以具体展开的实践路径。

(三)社会学对现代性的依托

近百年来，在新的通信技术条件下的社会交往与社会互动要求社会学者们去发挥新的社会学的想象力，提出新的概念，发展新的理论，提出解决社会问题的新方案。社会学家集中于研究和解释社会现实的特点、性质、功能与变化，社会学的重点很快就由方向转到了方法，由抬头看目标变成了埋头找出路。这一转向导致了社会学构成的迅速膨胀和多元分化：如在辨明社会范式的争论中就出现了实证主义、人文主义和批判主义的分派;在开拓学科建设形态方面，则更是分科中再见分科、学派里又生学派，以至于在并不漫长的历程中，社会学本身就变成了数量可观的学科群。至于宏大的社会学理论和派别究竟要建构一个怎样的社会，这个社会最终将走向何处等涉及学科根本方向的问题，逐渐消失在社会学的研究视野中。

二、质与量的方法对垒与结合困境

（一）整体化与精确化如何“记忆合成”

20世纪末，“‘质的研究’和‘量的研究’在西方社会科学界形成了比以往任何时候都要强大的对垒”。在社会学领域，单个人或单个团队从事的研究，或侧重“量”的精确化，或侧重“质”的整体化，在这种侧重中，人的思维成了社会性思维的一个局部，各自代表社会的侧面而不是全面。因此，量与质这两者的结合，还需要一个社会性的“记忆合成”。但什么是“社会性记忆合成”，这对社会学来说同样是一道未解的题。

（二）工具化孕育出大数据的新质性

以现实社会问题假设为研究起点的抽样调查，在统计分析的基础上，建立起精致的理论框架和准确的判断预测。这种精确化模型给社会学量的研究造成了“工具化”倾向。21世纪以来，是社会学量的研究凭借计算机而得以自豪的发展进程。但计算机世界的迅猛发展反过来又可能成为结束这一进程的根源：大数据取代了抽样调查的精确性，学问工具化的研究路径因路径的彻底工具化而不得不面临终结的尴尬。

陈云松通过对谷歌图书最新语料库的大数据(811万种书籍，8613亿词汇)检索，获得了自19世纪中期以来所有社会学相关信息的详细追踪。这种追踪的结果恰恰不是原本量化研究所要展现的精确性，相反是对原本质性研究结果的一个修正或补充。大数据在特定领域内的高端技术运用，正以“块数据”的形式呈现出质的研究功能。这种形式正在从根本上解决质和量的对峙，同时也在改变社会学的角色位置。当“块数据”真正以开放、共享、资源融合等集聚形式进入社会学研究视野时，社会学就可能由社会的旁观客体变成社会的体验主体。社会学研究中这种主客移位的悄然变换，将不可阻挡地改变社会学的研究路径和方向。大数据正在形成的系统犹如社会的大脑，充当了“社会性记忆合成”的主角，原本被悬置的社会学研究目标和方向，有可能在大数据的刺激下，以全新的、实际的形式重新展现出来。

三、“数字生命”和社会学的方向

(一)一个古老命题的复活

数是世界的本质，从而也是生命的本质，这一古希腊毕达哥拉斯学派早期提出的神秘命题，在今天已经成为科学的事实。美国加州大学计算机教授克吉斯·阿亚米花了近十年的时间，制造了完全符合自然生命演化规律的“阿威塔”数字生物。这一重大的科研成果向我们展示了两个关键的视角。其一是数的工具视角：当我们在一个大的系统中运用数字去统计被观察事物变化的过程时，数在我们的面前直接充当了工具的角色；其二是系统的自洽视角：这个视角要求逻辑的内外一致和前后贯通。在上述社会学研究方法中，大数据的运用会通过工具性和自洽性的两个视角产生主客移位的现象，它是将主体观察社会的外在性思维拉进了社会客体的经验性体验中，由此完成从量化研究到质性研究的转换。当这种转换不是单个出现的偶然现象，而成为社会的普遍现象时，由大量“块数据”构成的系统就会建构起具有高级生命功能的社会有机体。

（二）人与社会共生态的发展趋势

“块数据”之于社会，犹如器官之于人体，“块数据”形式的出现，显然是将潜藏在自然中的生命结构展现到了社会机体中，当不同领域具有质性研究功能的“块数据”在新的网络关系中层层向上建构时，将会形成更为高级的“社会思维”功能。大数据正以宏观世界可经验化的信息原理，揭示社会和人的“共生态”本质。数字，在形成大量“块数据”的复杂系统时也会演化出生命结构。大数据目前在各具体领域的工具性运用，还很难给人社会整体效应和生命系统效应的质感，但它潜在的生命自洽性对人类社会的影响力将会伴随时间的进程慢慢显现。认识社会结构的生命本质，应成为大数据时代社会学发展的重要内容。

结语：尽管在大数据时代，原有的社会学研究方法可能已经过时，但是，从个人通达社会的研究路径来看，经典的启示价值，依然是引导社会学研究的不朽原则。正如人的行为固然受人的思维直接支配，但思维的正确与否却需要把握深层客观规律的经典理论来引导。大数据每一种具体形式都仅能呈现事物本身的一个侧面而并非全貌，如何将这些数据通过主观知识加工处理并转化成智能知识，仍然需要通过包括数学、经济学、社会学、计算机科学和管理科学在内的多学科交叉来研究和讨论。社会学创始人对社会学如何引导社会向着符合最大多数人的理想目标发展的愿望，将在大数据时代重新成为社会学研究的重要方向。

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转自：“量化研究方法”微信公众号

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