大数据研究助推哲学社会科学繁荣发展

　　大数据时代的到来为社会发展既带来了机遇，也带来了挑战。将大数据与哲学社会科学研究融合起来，可进一步推动哲学社会科学发展。但如何切实将大数据应用到哲学社会科学领域中是当前学界面临的重要问题。

　　开展交叉创新研究

　　无论从顺应大数据化的趋势，还是从繁荣发展哲学社会科学的角度看，大数据与哲学社会科学交叉创新研究都必不可少。中山大学马克思主义学院教授钟明华表示，大数据不仅使碎片化的信息价值化，而且极大拓宽了信息来源，增强了信息的“社会能见度”，提供了满足社会对个性化信息需求的能力。借助大数据所掌握的“全”信息，可有效打破学科研究获取信息的数量和覆盖面有限及研究方法单一的状况，为学科发展创造出更坚实的基础和更开阔的空间。

　　在中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文看来，数据是对人与世界互动的记录。随着数据和智能技术的发展，我们已进入到可以记录、分析一切数据的智能时代。数据流成为当代社会运行的基础，面对这一发展势态，只有全方位展开大数据与哲学社会科学交叉创新研究，才能为数据技术的合理运用奠定理论基础。

　　“开展大数据与哲学社会科学交叉创新研究是一个新方向。”曲阜师范大学教授戚万学认为，对社会观念、思想观点等进行证据性分析与检验，为社会进步提供更好的理论支持，成为哲学社会科学需要加以研究的紧迫课题。

　　北京师范大学哲学学院教授董春雨认为，开展大数据与哲学社会科学交叉创新研究的关键词是“顶天立地”。“顶天”就是要切实加强真正意义的理论研究，特别是关于大数据的哲学理论研究。而“立地”指的是大数据研究一定要“接地气”。大数据是一种行之有效的崭新工具，我们应尽量运用大数据提高社会管理水平和管理效能等。这一切都须建立在扎实、严谨和有效的研究基础之上。研究者也需要克服浮躁之气，甘坐冷板凳，抓住真问题，最终取得有价值的研究成果。

　　尚存待解难题

　　目前，将大数据应用到哲学社会科学领域还存在一些困难。钟明华认为，最大的困难在于如何使两种不同性质的学科在科研目标、研究方法和评价机制上接轨。在哲学社会科学领域运用大数据时，技术逻辑追逐“数据红利”最大化与文化逻辑讲求数据文化价值、个人主体性实现，两种逻辑的碰撞与融合问题需要考量。在评价标准上，大数据技术主要采用计量测算的方式。难以量化的哲学社会科学能否完全按照这种评估模式操作存在一定的不可预测性。此外，尽管大数据的精确性和整体性只是再现客观现象，但是其运行的算法偏重相关性而否定因果性。因此，即便大数据能再现事件整体，也未必能对事物的本质和规律做出准确把握。这是因为，单纯的数据堆砌不能达到哲学社会科学思辨的高度。

　　华中科技大学国家治理研究院院长欧阳康认为，过去哲学社会科学研究习惯进行定性研究、概念分析、理论推演，在量化方面的运用不够充分，对于大数据分析技术还不够敏感。但哲学社会科学工作者也在不断寻找大数据分析技术应用在哲学社会科学中的具体路径、方法。

　　段伟文表示，在哲学和方法论层面，学界对大数据研究及其方法的有效性尚未形成统一的认识。与此同时，大数据研究方法不同于哲学社会科学研究的传统观测与实验方法，导致哲学社会科学研究者一时难以适应这种研究方式的转换。此外，大数据在哲学社会科学领域的应用所需要的数据资源不足，如何将各种经济、管理与治理领域的数据转化为适合研究的数据还存在一定的难度，对数据的采集与使用也尚无对应的法律法规可依。

　　“大数据应用在哲学社会科学领域中的困难可以用‘一点一线一面’来概括。” 华北电力大学大数据与哲学社会科学实验室主任王建红表示，“一点”指的是技术点。对于哲学社会科学研究者而言，将大数据应用到自身的研究中，最缺乏的是技术。“一线”指的是人才线。大数据应用在哲学社会科学领域中最根本的困难是人才的缺乏。“一面”指的是认知面。应正确认识大数据与哲学社会科学的交叉创新研究，为其营造良好的学术氛围。

　　评价体系应采取差异化原则

　　在谈到如何让大数据应用技术真正走进哲学社会科学时，欧阳康提出，需要培养懂技术并且能够将技术运用到哲学社会科学中的人才。相关研究人员要更新观念，全面学习、理解、运用大数据。

　　“建立大数据应用技术在哲学社会科学领域相应的体制机制，可以破解目前存在的困难。”钟明华提出，加强学科研究的大数据意识，可使哲学社会科学工作者对大数据的运用从当前非系统的自发状态转向系统的自觉、自为状态。同时提高对大数据的功能研究与风险研判，为哲学社会科学领域科学接纳大数据奠定良好基础。增加相关资源投入，以少数发展起来的平台为典型，搭建创新平台，鼓励跨学科研究人才和队伍发展。

　　戚万学建议，要建立科研立项新机制，在相应学科中增设“交叉研究类”项目，广泛征集大数据与哲学社会科学交叉研究的指导性课题，鼓励科研人员开展交叉研究。在评价指标体系上，采取差异化原则，注重考察项目的交叉性、前沿性等。此外，要建立学科建设新机制，在学科评估指标体系中，增列反映学科交叉创新状况的指标。

　　学者认为，将大数据切实有效地应用在哲学社会科学领域，应注意从方法、问题、主体三个方面入手。王建红认为，这需要相关研究者在实践中不断探索。

　　记者 孙美娟 潘玥斐

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