劉濤雄　尹德才

特邀主持人：劉濤雄（清華大學(xué)社會科學(xué)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師）

主持人語：毫無疑問，大數(shù)據(jù)已經(jīng)掀起一場革命，正在深刻地改造人類社會、經(jīng)濟和政治秩序的各個方面，我國亦于2016年明確提出“十三五”期間將實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。無論大數(shù)據(jù)作為研究對象抑或是研究方法，均對社會科學(xué)研究范式的創(chuàng)新產(chǎn)生了深刻影響。為了加深學(xué)術(shù)界對于大數(shù)據(jù)與社會科學(xué)發(fā)展的認(rèn)識，促進學(xué)術(shù)對話與交流，我們組織了兩篇文章集中探討大數(shù)據(jù)對社會科學(xué)研究范式的復(fù)雜影響。第一篇文章區(qū)分了大數(shù)據(jù)對社會科學(xué)研究范式的直接影響和間接影響。大數(shù)據(jù)時代通過為社會科學(xué)研究提供“全樣本”數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生了巨大的直接影響，還間接地推動著社會科學(xué)研究范式在研究路徑、研究手段和研究功能上的深刻變革。第二篇文章以“計算社會科學(xué)”為研究對象，闡述了這一交叉學(xué)科的緣起、學(xué)科嬗變以及其推動社會科學(xué)研究范式轉(zhuǎn)換的方向。大數(shù)據(jù)為新興學(xué)科發(fā)展與范式突破創(chuàng)造了機遇，并形成了一系列圍繞著數(shù)據(jù)驅(qū)動和算法驅(qū)動采取不同融合方式的“問題解決性、應(yīng)用導(dǎo)向”多元化研究進路。作為技術(shù)進步、數(shù)據(jù)爆炸和方法創(chuàng)新的產(chǎn)物，計算社會科學(xué)融合了社會科學(xué)的計算傳統(tǒng)，基于海量數(shù)據(jù)資源和多元化數(shù)據(jù)分析學(xué)推動著社會科學(xué)范式轉(zhuǎn)換。

〔摘要〕 大數(shù)據(jù)時代的到來對社會科學(xué)研究產(chǎn)生巨大影響。除“全樣本”數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識發(fā)現(xiàn)三個方面的直接影響外，大數(shù)據(jù)還將進一步推動社會科學(xué)研究范式三個層面的變革。一是研究路徑變革：大數(shù)據(jù)“數(shù)據(jù)驅(qū)動”模式與當(dāng)前社會科學(xué)“理論假設(shè)驅(qū)動”模式相結(jié)合形成新的研究模式。二是研究手段變革：大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)將成為因果發(fā)現(xiàn)的強大武器。三是功能變革：預(yù)測問題和因果問題將得到同等重視，并將有機統(tǒng)一于有關(guān)研究特別是政策研究中。

〔關(guān)鍵詞〕 大數(shù)據(jù)，社會科學(xué)研究范式，知識發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)社會科學(xué)

〔中圖分類號〕C1 〔文獻標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1004-4175（2017）06-0027-06

隨著網(wǎng)絡(luò)的普及和信息技術(shù)的發(fā)展，人類社會進入大數(shù)據(jù)時代。盡管“大數(shù)據(jù)”的定義存在差異，但大數(shù)據(jù)已深刻影響到社會的各個方面，引起人類生活、工作與思維的大變革。科學(xué)研究，特別是社會科學(xué)研究同樣受到強烈影響。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)不僅提供了“全樣本”數(shù)據(jù)，還為社會科學(xué)研究提供新的研究方法和技術(shù)手段。同時，一些觀點認(rèn)為大數(shù)據(jù)強調(diào)重視“相關(guān)而非因果”也引起諸多爭議，對以因果探究為核心的傳統(tǒng)社會科學(xué)研究產(chǎn)生沖擊。在這種情形下，社會科學(xué)研究者該如何看待大數(shù)據(jù)帶來的機遇和挑戰(zhàn)？如何利用大數(shù)據(jù)進行社會科學(xué)研究？大數(shù)據(jù)將如何影響社會科學(xué)的研究范式？現(xiàn)有文獻對此類問題的研究較少，為此基于對大數(shù)據(jù)時代社會科學(xué)研究面臨機遇與挑戰(zhàn)的分析，本文探究大數(shù)據(jù)時代社會科學(xué)研究范式變革的方向。

一、大數(shù)據(jù)時代社會科學(xué)研究范式面臨變革

“大數(shù)據(jù)”一詞正式出現(xiàn)于1998年《科學(xué)》雜志刊登的《大數(shù)據(jù)的處理程序》一文，此后《自然》雜志2008年出版“大數(shù)據(jù)”?？按髷?shù)據(jù)”一詞得到普遍認(rèn)可和使用。關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義學(xué)術(shù)界并沒有達成共識，由于關(guān)注點不同，科技企業(yè)、研究學(xué)者、數(shù)據(jù)分析人員和技術(shù)實踐者對大數(shù)據(jù)有不同的定義。從狹義上講，大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)量的大小超過了傳統(tǒng)意義上的尺度，一般的工具難以進行捕捉、存儲、管理和分析?！? 〕該定義僅僅描述了大數(shù)據(jù)的“大”，沒有涉及大數(shù)據(jù)的其他屬性。當(dāng)前一般認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的典型屬性概括為“4V”，即數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快、種類多樣和價值密度低。

就社會科學(xué)研究而言，大數(shù)據(jù)時代到底為我們帶來什么？借鑒Einav & Hendry的概括，至少有四點很重要 〔2 〕。一是數(shù)據(jù)的實時可得。如互聯(lián)網(wǎng)上的大量信息是實時的，移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展導(dǎo)致每個人可能隨時隨地在制造數(shù)據(jù)。社會科學(xué)應(yīng)充分利用數(shù)據(jù)的實時性，大大提高研究的時效性。二是可得數(shù)據(jù)是海量的。正如Mayer-Sch.nberger 和 Cukier所言，傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)處理的主要是樣本，而在大數(shù)據(jù)時代，你能得到的數(shù)據(jù)可能就是總體本身 〔3 〕17。如就個人遷徙而言，手機等隨身設(shè)備可能將每個個體的移動都記錄在案。大數(shù)據(jù)時代的到來，許多數(shù)據(jù)貧乏的學(xué)科成為數(shù)據(jù)富集的研究領(lǐng)域，而“社會科學(xué)是被‘樣本=總體撼動得最厲害的學(xué)科” 〔3 〕42。大數(shù)據(jù)提供的“全樣本”數(shù)據(jù)不僅使得許多因數(shù)據(jù)缺乏而無法開展的研究得以開展，同時也帶來新的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)其量之大超出一般傳統(tǒng)統(tǒng)計軟件所能處理的范圍，而且解釋變量增加會導(dǎo)致高維數(shù)據(jù)中的“維數(shù)災(zāi)難”，解決這些問題需要新的分析方法和工具。三是數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化。大數(shù)據(jù)的來源和形式都十分多樣化，如互聯(lián)網(wǎng)信息包含文本、圖片以及影音等多種形式。這些信息中到底哪些包含我們所需要的信息？社會科學(xué)研究如何充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將這些非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計模型所能利用的形式？這些都是需要解決的問題。四是數(shù)據(jù)分析的技術(shù)手段日新月異。伴隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大，新的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不斷地涌現(xiàn)，機器學(xué)習(xí)、并行計算等技術(shù)的發(fā)展和改進加快了大數(shù)據(jù)的處理速度。社會科學(xué)研究如何吸收和利用這些強大的技術(shù)手段，使之成為社會科學(xué)家工具箱中的利器是未來社會科學(xué)家們必須面對的問題?！? 〕

但是，相對于上述直接影響更為重要的是，我們需要思考大數(shù)據(jù)時代到底給社會科學(xué)基本的研究范式帶來哪些影響？社會科學(xué)的研究對象為社會，目標(biāo)在于認(rèn)識各種社會現(xiàn)象并盡可能地發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)，而核心在于探究因果關(guān)系。正如哈耶克所言“社會科學(xué)研究的不是物與物的關(guān)系，而是人與物或人與人的關(guān)系。它研究人的行為，它的目的是解釋許多人的行為所帶來的無意的或未經(jīng)設(shè)計的結(jié)果?！?〔5 〕7各種社會現(xiàn)象可視為已發(fā)生的不可控試驗，其背后存在某種潛在的本質(zhì)規(guī)律或因果關(guān)系?？紤]到因果聯(lián)系的普遍性和復(fù)雜性，數(shù)據(jù)作為對不可控試驗的特殊描述必須盡可能的豐富，唯此才是更全面、更接近真實的描述。大數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識發(fā)現(xiàn)已經(jīng)對傳統(tǒng)社會科學(xué)認(rèn)識論和方法論的研究方法產(chǎn)生巨大挑戰(zhàn)。Steve Kelling等認(rèn)為，傳統(tǒng)的認(rèn)識論“以專家為中心”，傳統(tǒng)科學(xué)方法論的研究依賴于以“專家為中心的參量分析”，其研究中心是理論模型與經(jīng)驗證據(jù)的關(guān)系 〔6 〕。該方法論在大數(shù)據(jù)時代具有局限性，對單個專家而言大數(shù)據(jù)分析不可行〔6 〕。而且科學(xué)哲學(xué)經(jīng)驗——理論這一單線理解模式也難以應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代的認(rèn)識論這種新情況 〔7 〕。另外，流行的觀點認(rèn)為，大數(shù)據(jù)分析關(guān)注的焦點不再是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。大數(shù)據(jù)的支持者認(rèn)為，“有了足夠的數(shù)據(jù)，數(shù)字會自己說話”，因而“相關(guān)關(guān)系足夠了” 〔8 〕，“大數(shù)據(jù)時代最驚心動魄的挑戰(zhàn)，就是社會將需要從對因果關(guān)系的某種癡迷中蛻出”?！哆B線》雜志主編Anderson甚至認(rèn)為“數(shù)據(jù)爆炸導(dǎo)致科學(xué)的研究方法落伍了” 〔8 〕，大數(shù)據(jù)時代分析和理解世界，只關(guān)注數(shù)據(jù)就足矣，數(shù)據(jù)分析可揭示一切問題，理論變得可有可無。這一觀點撼動了不少社會科學(xué)研究者，使他們開始憧憬“傳統(tǒng)方法的終結(jié)”。此外，不少研究者至今仍然認(rèn)為大數(shù)據(jù)雖然不是絕對精確，但由于數(shù)據(jù)量極大，所以誤差必然在可以接受的范圍之內(nèi)。endprint

較之于大數(shù)據(jù)而言，傳統(tǒng)社會科學(xué)研究中使用的數(shù)據(jù)可稱之為“小數(shù)據(jù)”。傳統(tǒng)“小數(shù)據(jù)”方法的缺點是往往采用人工收集數(shù)據(jù)的方法，成本高昂，數(shù)量較小，時效性較差，滯后性嚴(yán)重。但其優(yōu)點是在嚴(yán)格的統(tǒng)計抽樣規(guī)范下形成，數(shù)據(jù)質(zhì)量相對較好；而且“小數(shù)據(jù)”通常是根據(jù)研究需要有目的獲取的，比被動收集的“大數(shù)據(jù)”具有更強的針對性。因此，對那些具有理論意義和理論突破的研究，小數(shù)據(jù)可能比大數(shù)據(jù)更適合 〔9 〕。另外，很多時候我們采集到的大數(shù)據(jù)并非真正的全樣本數(shù)據(jù)，它可能是總體中某一部分的數(shù)據(jù)，比如就互聯(lián)網(wǎng)上的在線數(shù)據(jù)而言，網(wǎng)民并不等同于“公民”的總體。進一步而言，實際上以當(dāng)代計算機信息技術(shù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜覟榇淼拇髷?shù)據(jù)分析方法和社會科學(xué)家們拿手的小數(shù)據(jù)實證方法代表的是不同的研究范式。前者產(chǎn)生于大數(shù)據(jù)社會，充分利用信息產(chǎn)生和獲取的便捷，基于計算機計算能力的不斷增強，直接對海量的大數(shù)據(jù)進行分析處理，通過數(shù)據(jù)量之大和計算力之強減少對理論的依賴。后者是在信息收集成本高昂的工業(yè)文明時代發(fā)展形成的，注重基于已有的理論知識縮小研究范圍，以先驗的理論假設(shè)明確研究方向，依據(jù)嚴(yán)格的統(tǒng)計抽樣規(guī)范收集數(shù)據(jù)以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量降低收集成本。在大數(shù)據(jù)時代來臨之際，我們應(yīng)該在洞察兩類不同范式形成的不同機理，深入分析各自優(yōu)越點和應(yīng)用場景的基礎(chǔ)上，探尋未來社會科學(xué)研究的新范式。而本文認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時代社會科學(xué)研究范式的變革至少包括以下三個方面。

二、研究路徑變革：“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的知識發(fā)現(xiàn)

數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識發(fā)現(xiàn)，是指利用統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)等方法從掌握的大數(shù)據(jù)中提取隱含在數(shù)據(jù)背后、人們事先不知道，但存在潛在效用、能被人理解的信息和知識的過程。其中，精細(xì)的概率模型、統(tǒng)計推理、數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合，成為從大數(shù)據(jù)中提取知識的有力途徑。基于數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)催生了2007年圖靈獎獲得者吉姆·格雷（Jim Gray）提出的科學(xué)研究“第四范式”。他指出，科學(xué)發(fā)展經(jīng)歷了幾千年前的實驗科學(xué)（主要用于描述自然現(xiàn)象）、幾百年前的理論科學(xué)（用模型或歸納法進行科學(xué)研究）、計算科學(xué)（主要模擬復(fù)雜現(xiàn)象），而當(dāng)今“科學(xué)世界發(fā)生變化，對此毋庸置疑。新的研究范式將首先基于計算機模擬或者儀器捕捉獲取數(shù)據(jù)，然后利用軟件處理數(shù)據(jù)，并在計算機中保存得到的知識或信息?？茖W(xué)家僅在該過程的最后階段才開始審視他們的數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)密集型科學(xué)的技術(shù)和方法是如此不同，應(yīng)該將其作為科學(xué)探索的“第四范式”以區(qū)別于計算科學(xué)”。 〔10 〕

相對于“數(shù)據(jù)驅(qū)動”而言，當(dāng)前社會科學(xué)的主流研究范式可稱為“理論假設(shè)驅(qū)動”。社會科學(xué)家進行一項研究時，強調(diào)首先要通過廣泛的文獻調(diào)研以了解現(xiàn)有知識體系的前沿邊界，然后提出本研究可能給現(xiàn)有知識體系帶來的貢獻，即研究的基本“問題”所在；然后從該問題出發(fā)，在一定的理論框架和必要的理論推演下提出待實證檢驗的“新知識”，也即“理論假設(shè)”，然后設(shè)計統(tǒng)計模型、收集數(shù)據(jù)，最后利用所得數(shù)據(jù)驗證理論假定并得出結(jié)論。這一過程深受波普爾證偽主義的影響，實證研究一般被定位為對理論假設(shè)的證偽。此外，理論假設(shè)的提出過于依賴于已有理論體系及研究者的知識和觀念，致使社會科學(xué)的知識發(fā)現(xiàn)具有兩個明顯的特征，即“路徑依賴”及對研究者主觀觀念的“個性依賴”。

可以預(yù)見，大數(shù)據(jù)時代的社會科學(xué)研究將充分吸收“數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識發(fā)現(xiàn)”模式的優(yōu)勢，形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動”和“理論假設(shè)驅(qū)動”相結(jié)合的新范式?！皵?shù)據(jù)驅(qū)動的知識發(fā)現(xiàn)”對社會科學(xué)研究產(chǎn)生挑戰(zhàn)并將重構(gòu)研究過程，但這并不意味著理論假設(shè)驅(qū)動的社會科學(xué)研究范式的終結(jié)，兩者的結(jié)合將更好地認(rèn)識世界。實際上理論假設(shè)驅(qū)動的研究路徑為廣大社會科學(xué)研究者所接受的重要原因是，其在信息不足條件下帶來的高效性。在傳統(tǒng)的技術(shù)條件下，社會科學(xué)研究者搜集信息、處理數(shù)據(jù)面臨著高昂的成本?；谝延兄R體系提出理論假設(shè)，有助于迅速聚焦研究的問題，而基于核心問題出發(fā)收集和處理數(shù)據(jù)，有利于節(jié)約成本。但這種先給出理論假設(shè)的作法也往往局限了研究的理論創(chuàng)見，因為選擇了某一理論假設(shè)就意味著放棄了很多其它的甚至更有價值的理論假設(shè)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，收集和處理數(shù)據(jù)成本大大下降，研究者可避開現(xiàn)有理論和個人知識的束縛，在先驗假設(shè)盡可能少、甚至沒有任何假設(shè)的情況下，通過大范圍的數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)一些基本的模式，從中提出更重要的研究問題和理論假設(shè)，并結(jié)合已有理論知識凝練理論假設(shè)；然后基于理論假設(shè)對數(shù)據(jù)進行進一步的問題導(dǎo)向、更集中的深度挖掘來驗證假設(shè)的合理性；如果此時已有數(shù)據(jù)不能滿足假設(shè)驗證的要求，可進一步收集數(shù)據(jù)，當(dāng)然也可以采用傳統(tǒng)方法收集小樣本數(shù)據(jù)，以保證假設(shè)驗證的科學(xué)性。因此，大數(shù)據(jù)時代一項典型社會科學(xué)研究的實施過程將包括初步數(shù)據(jù)挖掘與問題發(fā)現(xiàn)、問題聚焦與理論假設(shè)確立、深度數(shù)據(jù)挖掘與假設(shè)檢驗、知識形成與研究結(jié)論等環(huán)節(jié)，而基于數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)模式及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將深度融合于以上各個環(huán)節(jié)之中。

值得注意的是，在兩類研究路徑結(jié)合的過程中常會面臨一個選擇，即應(yīng)該采用傳統(tǒng)的社會科學(xué)統(tǒng)計分析方法還是采用大數(shù)據(jù)方法。我們認(rèn)為這需要理清兩者研究目標(biāo)的異同、對數(shù)據(jù)特征的側(cè)重以及技術(shù)方法的差別，然后根據(jù)具體研究場景予以取舍。從統(tǒng)計分析的一般規(guī)律來講，假設(shè)的強度和結(jié)論的精確性、穩(wěn)健性之間存在此消彼長的關(guān)系。理論假設(shè)越多，統(tǒng)計分析的結(jié)論通常越精確，但如果假設(shè)不成立，穩(wěn)健性則越差；反之則反。傳統(tǒng)的社會科學(xué)統(tǒng)計分析方法和大數(shù)據(jù)方法反映了不同的統(tǒng)計哲學(xué)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法往往從一定的理論假設(shè)出發(fā)，構(gòu)建指標(biāo)和模型，其優(yōu)點是理論相對嚴(yán)謹(jǐn)，結(jié)論明確，可證偽度較高；缺點是對假設(shè)的嚴(yán)密性及數(shù)據(jù)的質(zhì)量均有較高要求，對研究對象發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化時的適應(yīng)性較弱?！?1 〕而大數(shù)據(jù)挖掘方法，則以“基于數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)”為基本原則，以數(shù)據(jù)的量大彌補理論前提的不足，優(yōu)點是前提假設(shè)少，對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求相對較低，缺點是對內(nèi)在理論機制的揭示不足，數(shù)據(jù)量要求大。

三、研究手段變革：大數(shù)據(jù)成為因果分析的強大手段

在傳統(tǒng)的社會科學(xué)研究范式中，學(xué)者研究的焦點是探究因果關(guān)系。流行的觀點認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析應(yīng)注重相關(guān)關(guān)系而忽略因果關(guān)系 〔12 〕，認(rèn)為“相關(guān)關(guān)系足夠了”，Chris Anderson甚至提出“理論的終結(jié)”。本文并不認(rèn)同上述極端觀點，盡管相關(guān)關(guān)系在大數(shù)據(jù)分析中得到凸顯，但“因果關(guān)系是人類理性行為與活動的基本依據(jù)，人類理性本身不可能否定因果關(guān)系” 〔12 〕?！按髷?shù)據(jù)長于分析相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān)系。但這可能是一個偽命題。如何從相關(guān)關(guān)系中推斷出因果關(guān)系，才是大數(shù)據(jù)真正問題所在。” 〔13 〕本文認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時代因果關(guān)系將得到更好的解釋，大數(shù)據(jù)不僅可以改進傳統(tǒng)方法，而且其著重探究的相關(guān)關(guān)系也有助于探究因果關(guān)系。endprint

探究變量間因果關(guān)系的最佳方法是進行可控性試驗，基于試驗不僅可以將試驗對象分為控制組和實驗組，還可以避免外界因素干擾 〔14 〕。然而，社會科學(xué)研究對象的特殊性，致使“進行實驗的特殊困難” 〔15 〕111，而且“在社會研究題材上進行受控實驗的可能性極為狹小” 〔16 〕503。在社會科學(xué)的研究中，通?；诟怕式嵌壤斫庖蚬?，采用統(tǒng)計方法判斷因果。在實證分析中，因果關(guān)系判斷的準(zhǔn)確度通常受制于三因素 〔14 〕：變量的內(nèi)生性、變量遺漏、樣本代表性。內(nèi)生性問題是因果關(guān)系難以判斷的主要原因，它是指“在一些情況下出現(xiàn)反向因果問題：解釋變量受到被解釋變量影響，而不是我們假設(shè)的影響被解釋變量” 〔17 〕180。關(guān)于變量遺漏問題?，F(xiàn)實生活中，聯(lián)系是普遍存在的，單因單果的現(xiàn)象很難出現(xiàn)。這意味著，構(gòu)建合理的模型應(yīng)該包括所有可能影響因變量的元素，而不應(yīng)該僅僅涉及兩個變量。但由于數(shù)據(jù)等原因的限制，常常導(dǎo)致變量遺漏問題。關(guān)于樣本代表性問題。如前所述，傳統(tǒng)研究范式中的數(shù)據(jù)通常來自抽樣調(diào)查，然而研究者的主觀選擇、客觀條件限制以及操作過程失誤等均可導(dǎo)致樣本選擇性偏誤，從而導(dǎo)致樣本代表性問題。

大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)試圖提供的“全樣本”數(shù)據(jù)將令上述問題得到改善。首先，更多的數(shù)據(jù)意味著更多的工具變量備選，研究中可選擇更好的工具變量；其次，“全樣本”將解決抽樣帶來的樣本代表性問題；最后，不僅因數(shù)據(jù)缺失造成的變量遺漏問題將得以解決，還可以對“全樣本”數(shù)據(jù)進行篩選，以判斷哪些變量應(yīng)該包含于模型中。關(guān)于變量的選擇，可采用Song 和 Taamouti提出的統(tǒng)計程序 〔18 〕，此外接下來提到的因果圖模型也有助于變量的篩選。

因果圖模型由圖靈獎獲得者Pearl提出，利用有向圖探究變量間因果關(guān)系，分析數(shù)據(jù)的生成機制。〔19 〕該方法主要利用條件相關(guān)性判斷變量間是否存在因果關(guān)系，其根本機理在于，潛在的因果關(guān)系會影響變量間統(tǒng)計上的各類（條件）獨立性，因而可以利用數(shù)據(jù)分析得到的各種條件獨立性進而反推可能存在的因果關(guān)系。例如，假設(shè)變量X、Y與Z之間的因果關(guān)系存在如圖1所示四種情況。其中，圖的頂點代表變量，兩點間存在有向邊表明變量間存在因果關(guān)系，比如“XY”表示X是Y的原因。數(shù)據(jù)分析表明，Y和Z的無條件相關(guān)系數(shù)為0，但給定X時Y和Z條件相關(guān)系數(shù)不為0，則只有圖（d）所示因果關(guān)系是正確的。這種方法類似于社會科學(xué)統(tǒng)計模型中常用的工具變量法，但Pearl的方法更為強大，其強大之處在于，將這種判斷對應(yīng)到一定的有向無環(huán)圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，利用圖論的相關(guān)知識設(shè)計一套算法，當(dāng)變量數(shù)變得龐大時，展現(xiàn)出強大的分析能力。Eichler 和 Dielez進一步作出拓展，使得因果圖模型可用于時間序列的分析。 〔20 〕這些分析方法近期的蓬勃發(fā)展已經(jīng)說明，對條件相關(guān)關(guān)系的判斷可有效地幫助因果關(guān)系判斷。此外大數(shù)據(jù)條件下該方法威力更加強大，因為此時有更多的可得變量，更容易獲得變量的聯(lián)合概率分布以判斷變量間是否存在條件相關(guān)。因此，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)蘊含的信息可極大地幫助刻畫變量間的因果關(guān)系，同時解決傳統(tǒng)方法遺漏變量的問題，進而推動相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。

四、研究功能變革：將因果分析與預(yù)測統(tǒng)一于政策

社會科學(xué)研究重視因果判斷的根本原因在于，社會科學(xué)家普遍認(rèn)為對因果關(guān)系的明確把握是理論運用于實際的前提。就政策問題而言，政策制定者需要知道改變某一個政策工具對社會產(chǎn)生何種影響。因為改變政策工具是對系統(tǒng)的外在干預(yù)，如果政策和預(yù)期結(jié)果之間沒有正向因果關(guān)系，通過外生政策干預(yù)不能取得預(yù)期結(jié)果。因此，一種流行的看法是，盡管對變量間相關(guān)關(guān)系的掌握有助于進行預(yù)測分析，但離開了因果關(guān)系，相關(guān)關(guān)系（或者預(yù)測分析）將無助于政策實施。然而，在此我們想強調(diào)的是，盡管在過去社會科學(xué)研究中預(yù)測問題沒有得到應(yīng)有的重視，但預(yù)測問題在政策研究中同樣十分重要。用天氣問題作為類比，政策問題可概括為兩類，即“雨傘”問題和“降雨”問題?！?1 〕所謂“雨傘”問題，即判斷是否會下雨以決定是否帶雨傘，這類問題也稱為預(yù)測問題或者對策問題。所謂“降雨”問題，即依據(jù)所需的降雨量決定采取何種措施，如向空中打多少干冰，這類問題也稱為干預(yù)問題，需要掌握降雨措施和降雨量之間的因果關(guān)系。盡管政策研究涉及上述兩類問題，但以往的社會科學(xué)研究主要關(guān)注后一類問題，即因果問題，而現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則更關(guān)注前一類問題，即預(yù)測問題。

事實上，現(xiàn)實中政策問題往往是兩類問題的結(jié)合。為此，不妨進一步分析“降雨”問題。在我們向空中撒入干冰前，需要研究清楚干冰對降雨的影響，這是一個因果判斷問題。假定我們針對特定區(qū)域?qū)嵤┤斯そ涤?，那么該地區(qū)的實際降雨量不僅取決于撒入空中的干冰數(shù)量，還取決于風(fēng)向。我們可以控制干冰的數(shù)量，卻無法控制風(fēng)向。為此，只能選擇在風(fēng)向合適的時候?qū)嵤┤斯そ涤辏@意味著我們需要預(yù)測風(fēng)向。事實上，幾乎所有的政策干預(yù)都需要在時機合適時實施，因此對“時機”的預(yù)測是十分必要的。圖2說明政策研究中因果問題與預(yù)測問題結(jié)合的一般模式。假設(shè)政府為取得某一效果決定進行政策干預(yù)，效果的好壞受Y和Z影響，X是Z變化的原因但并非Y變化的原因。這樣政府可通過外生干預(yù)X來調(diào)節(jié)Z，對Y卻無能為力。如何恰當(dāng)?shù)馗深A(yù)X來改變Z并最終影響政策效果是一個因果問題，但僅僅抓住因果關(guān)系未必能取得理想的政策效果，因為Y同樣影響政策效果。因此，唯有Y值預(yù)測基礎(chǔ)上的政策干預(yù)，才能取得理想的政策效果。這意味著，就理想政策效果的獲取而言，如何更好地預(yù)測Y與因果關(guān)系判定同等重要?？梢?，對于大數(shù)據(jù)時代的政策研究，因果問題和預(yù)測問題同等重要，不可厚此薄彼。通過結(jié)合大數(shù)據(jù)預(yù)測方法，對一些制約政策效果又不可控的因素進行預(yù)測，并在此基礎(chǔ)上選擇更合理的政策措施和時機，可以幫助改進政策效果。

圖2 大數(shù)據(jù)在政策實施中預(yù)測與因果關(guān)系的統(tǒng)一性

五、結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代的到來對社會科學(xué)研究產(chǎn)生巨大影響。除“全樣本”數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的知識發(fā)現(xiàn)三個方面的直接影響外，大數(shù)據(jù)還將進一步推動社會科學(xué)研究范式三個層面的變革。但是挑戰(zhàn)也是存在的。比如，大數(shù)據(jù)的可得性不近如人意。一方面數(shù)據(jù)巨頭將數(shù)據(jù)視為核心資產(chǎn)，拒絕共享數(shù)據(jù)；另一方面大數(shù)據(jù)可能涉及個人隱私、商業(yè)機密或者國家安全，不能共享。再如，大數(shù)據(jù)具有相對性?！按髷?shù)據(jù)知識產(chǎn)生的前提要求大數(shù)據(jù)能夠真實、全面地反映經(jīng)驗世界和網(wǎng)絡(luò)世界?！?〔22 〕目前大數(shù)據(jù)尚未覆蓋全世界和所有領(lǐng)域，地區(qū)間網(wǎng)絡(luò)普及與信息技術(shù)的差異，勢必導(dǎo)致“大數(shù)據(jù)時代”“小數(shù)據(jù)時代”“物數(shù)據(jù)時代”并存。今天的大數(shù)據(jù)可能只是明天的小數(shù)據(jù)，今天所得結(jié)論在明天也許會被否定 〔23 〕。另外，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)尚存諸多挑戰(zhàn)。高維、復(fù)雜、多變等特性致使大數(shù)據(jù)較難處理，而如何采用降維和特征選擇技術(shù)降低處理難度存在許多挑戰(zhàn)；而且，機器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)統(tǒng)計方法如何融合、傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和新興非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何結(jié)合同樣亟待探索。盡管存在挑戰(zhàn)，但我們堅信大數(shù)據(jù)這一新的偉大技術(shù)革命必將孕育社會科學(xué)研究范式的革命，中國社會科學(xué)學(xué)人唯有主動擁抱變革，迎難而上，才能實現(xiàn)跨越式發(fā)展，不負(fù)時代重托。endprint

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責(zé)任編輯 蘇玉娟endprint