探究大數據驅動的社會科學研究轉型

發布時間：2019-07-12所屬分類：文史論文瀏覽：1233次

摘 要： 摘要：隨著大數據時代的到來對社會科學的研究產生了較大的影響，大數據的運用開始滲透到世界的各個角落，對人類的生活、工作以及思維等方式都會產生較大的影響。關于大數據驅動下的社會科學研究同樣的也會受到社會變革的影響，大數據的變革不僅改變了原有的

　　摘要：隨著大數據時代的到來對社會科學的研究產生了較大的影響，大數據的運用開始滲透到世界的各個角落，對人類的生活、工作以及思維等方式都會產生較大的影響。關于大數據驅動下的社會科學研究同樣的也會受到社會變革的影響，大數據的變革不僅改變了原有的數據運用基礎，而且還為新一輪的科學研究提供新的方法和技術手段。文章主要是圍繞大數據驅動的社會科學研究轉型進行分析和研究，并提出相應的觀點，以此促進大數據驅動的社會科學研究轉型。

　　關鍵詞：大數據;社會科學研究范式;知識發現;傳統社會科學

　　互聯網技術不斷發展，社會信息化和智能化的不斷深入，大數據的運用涉及到各個行業中，逐漸的成為了重要的生產因素。因此，大數據的運用和開發受到了全球性的關注，大數據作為新時代的產物，其發展到運用所經歷的時間并不久遠，因而大數據在具體的運用過程中沒有形成統一的概念。但是從近幾年出現的大量文獻來看，大數據逐漸的成為了當前哲學、自然科學和社會科學等領域重點關注的對象。針對目前相關學者對于大數據的研究主要集中在技術、資源以及應用等方面。

　　1大數據時代社會科學研究范式面臨變革

　　關于“大數據”一詞的由來主要是在1998年《科學》雜質刊登了一文《大數據的處理程序》，在此后的幾年中《自然》雜志刊登的每一文都會涉及到“大數據”，因此“大數據”一詞的使用成為了普遍性，并得到了人們的認可和使用。由于“大數據”一詞在相關的領域中其定義并未得到廣泛的認可，主要是由于關注點不同，涉及到的科技企業、研究學者以及相關的數據分析專員等領域對大數據有不同的概念。從狹義上來分析大數據，其主要指的是數據量的大小超過了傳統意義上的尺度，通過一般的工具是很難進行相關的數據捕抓、數據儲存、數據管理以及分析。對于大數據一詞的分析，通常人們只是關注到了數據的“大”，并未能夠通過分析和研究大數據的其它屬性。

　　就目前而言，大數據的典型屬性可以簡單的概括為“4V”性質，即數據體的量大、數據產生速度快、數據種類的多樣性以及數據價值密度低等性質。針對目前的大數據研究，大數據的到來改變了我們什么?對于大數據的到來，可以概括為四點：第一點是數據的實時可得性，如目前我們所運用到的互聯網技術，關于互聯網中所上傳到的信息都是實時的，移動互聯網和物聯網的發展導致了每個人都可以實時的在網絡中制造數據。

　　社會科學在發展的過程中應當實時的利用互聯網數據，并利用互聯網數據的實時性提高社會科學研究的時效性。第二點主要是大數據的內容是海量性的。大數據中所涉及到的數據內容是海量的，主要是由于互聯網的運用能夠儲存大量的數據，導致大數據能夠被無限制的使用。第三點主要指的是數據的非結構化，大數據的產生和運用在形態上是多樣化的，如互聯網中常出現到的圖片、語音、視頻等多種形式，在這些形式中包含了哪些內容是我們在日常的工作、生活中所能運用到的?

　　最后一點是數據分析的技術手段日新月異。隨著社會科學的不斷發展，伴隨著數據規模的不斷擴大，關于一些新的大數據分析技術不斷的涌現，一些關于機器學習、并行計算等技術的發展和改進加大了大數據的處理速度。在大數據的發展過程中我們應當洞察兩類不同范式形成的不同機理，分析兩者之間的優劣勢和運用場景的基礎上，探索未來科學研究的新范式。

　　2關于數據科學研究演化與主題分布

　　2.1數據科學基本內涵的研究

　　在數據科學基本內涵的研究中涉及到了基礎理論研究、復雜性科學、統計學、理論和大數據等聚類的主要內容研究，在研究的過程中所涉及到的問題通常有：數據科學學科性的科學性質理論基礎的討論，其又可劃分為數據運用中的統計學。其次是數據科學概念和內涵的界定研究，簡單的概括可以理解為：在數據的研究過程中需要依據科學性的理論基礎進行相關方面的研究與探索，在科學性的研究過程中利用數據的科學性特點可分為自然科學與社會科學兩種觀念。

　　在自然科學理念中認為數據的處理利用科學性的理論基礎包含了所有與數據生命周期有關的事物，主要的目的是為了能夠更好的為數據的研究提供新的方式與方法。而社會科學主要是從數據科學中所涉及到的技術和方法對該學科的鄰域進行相關的界定，如視為在統計學的研究中可以將其認為是一個新領域的擴展，主要的研究對象是數據的分析，其中有涉及到數據的建模與及數據的處理方式等內容。

　　2.2數據科學研究方法、技術與平臺

　　在數據科學的研究方法、技術與平臺中，所涉及到的內容包括了機器學習、數據的分類、信息可視化、平臺工具和大數據等聚類。在對數據科學的方法和技術的介紹過程中，可以按照相關的數據生命周期對數據進行相關的采集、數據的清洗、數據的變換、數據的集成等內容。在數據科學的運用過程中，某一方法、技術在數據科學中的應用能夠進行相關的介紹或者分析。

　　在某一特定的數據區域中運用專項的數據分析工具，能夠最大程度上解決數據分析種類中的各種問題，避免了在分析數據過程中問題的產生。相關研究者在不同的環境或者處理到的數據所帶來的各種變化，要有針對性的進行相關的技術挑戰以及處理問題的應用能力。關于大數據在各領域大型數據科學平臺的建設和研究過程中，要對數據科學與各鄰域的應用體現在面向優化和面向創新的兩個方面。面向優化指在數據研究過程中使用數據科學更有效地實現預測、優化研究數據的方式和方法并做出一定的決策，而面向創新主要指的是在研究大數據的過程中，相關的科學研究者要有一定的創新力，才能有效的促進大數據的科學發現和突破研究瓶頸。

　　3數據科學促進社會科學研究轉型的應用前景

　　雖然社會科學在不斷的發展與創新，但是社會科學界對于數據科學所帶來的各種挑戰視乎還沒有做好準備，在這樣的環境背景下社會科學的研究與創新容易被科學界給邊緣化，這也是目前社會科學家所擔憂的問題。但是目前的數據在社會科學的研究鄰域中逐漸的被拓展和深入，關于大數據的改變已經悄悄的來臨。商業大數據所涉及到的內容包括了商業智能化、供應鏈的管理模式、商業的決策以及招聘信息的文本挖掘等內容，因此商業大數據是鄰域數據科學研究過程中的重要組成部分。

　　大數據的基礎集聚中包含了公共醫學、城市治理方案以及智能情報等主要的內容。在大數據運用的過程中針對所涉及到的網絡，可以進行相關的補充分析，在分析的過程中不難發現數據科學的研究已經開始逐漸的打破了各自為營的政治局面，呈現出了大數據在網絡世界和現實世界中的廣泛性和國際性。并且隨著海量數據的儲存、傳遞、挖掘等工作的不斷進步，數據科學在利用網絡大平臺的運用過程中能夠有效的挖掘出相對于傳統數據方面上的分析更具有一定的優勢，不管是在數據的算法上還是在數據的計算工具上都是優先于傳統的數據挖掘工作，對于大數據體量下的數據多樣性和數據的復雜性能夠完善的進行處理。

　　結束語

　　文章主要是粗略的對大數據驅動的社會科學研究轉型進行簡單的介紹和分析，未形成一個成熟的學術研究結果，只是對于大數據驅動下的社會科學進行相關的探討和研究，提出一些促進大數據驅動的社會科學轉型的措施與方法。文章對大數據背景下社會轉型的發展存在的一些問題表示擔憂，試圖提醒我國社會科學界對這一發展情況必須引起相關的重視，希望在未來的幾年中對大數據技術、理論和方法的學習能夠促進我國大數據驅動下的社會科學研究的轉型。

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