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社会学“双重性格”融合的新机遇
2017年08月03日 08:58 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:石英 字号

内容摘要:科学性与人文性变奏20世纪初社会学、人类学传入中国,中国最早的社会学家多从事人类学、民族学研究,如吴文藻、潘光旦等,早期社会学研究主要使用的方法之一也是基于人类学田野工作的质性研究方法。到1979年中国社会学恢复重建,在研究方法体系上则主要引进了美国的社会学量化分析方法,科学主义范式在中国社会学研究领域成为绝对主流。虽然量化研究方法源自西方的科学主义范式,同样也是西方思潮产物的质性研究方法却可以在古老的东方思维中找到哲学基础。大数据分析过程实际上体现了质性研究方法和传统量化分析方法的有机融合。在能够控制近亿辆自动驾驶汽车的AI算法中,或影响数十亿民众政治信仰和偏好的新闻过滤算法、调节整个经济体的资源与劳动力分配的算法中,都可以使用“众机回圈”的反馈模式。

关键词:研究方法;分析;数据方法;算法;人工智能;融合;量化;思维;应用;中国

作者简介:

  2003年,费孝通先生提出:“社会学是具有‘科学’和‘人文’双重性格的学科”。这是费老晚年最重要的学科建设思想。然而,方法论视角下“双重性格”如何融合,却是困扰中国社会学多年未能解决的问题。大数据方法的社会学应用,或许可以为二者方法上的结合提供现实可能性和路径。

  科学性与人文性变奏

  20世纪初社会学、人类学传入中国,中国最早的社会学家多从事人类学、民族学研究,如吴文藻、潘光旦等,早期社会学研究主要使用的方法之一也是基于人类学田野工作的质性研究方法。到1979年中国社会学恢复重建,在研究方法体系上则主要引进了美国的社会学量化分析方法,科学主义范式在中国社会学研究领域成为绝对主流。20世纪90年代中期,带有西方“后现代”色彩的质性研究方法被介绍到中国,某种程度上与中国传统文化思维方式内在契合,也唤起了中国早期社会学所形成的人文主义传统。

  虽然量化研究方法源自西方的科学主义范式,同样也是西方思潮产物的质性研究方法却可以在古老的东方思维中找到哲学基础。中国古代的自然哲学是以“天人合一”的整体观和“阴阳对立统一”的辩证观为基点的。以中华文化为代表的东方文化思维方式着眼整体思维,注重辩证思维,擅长关联思维,习惯类比思维,突出直觉思维。

  大数据方法带来新契机

  所谓大数据方法,不是指某种程式化规范化的单一方法,而是充分运用人工智能、机器学习对大数据进行分析开发利用的一整套开放、包容、灵活的方法体系。这一方法体系既包含了数据科学家进行的借助机器的质性研究,又包含了传统量化分析方法的延伸运用。罗玮、罗教讲也明确指出了“质性研究与定量研究的融合”是社会学大数据方法的基本内容和重要特征。

  实际的大数据分析过程中方法的运用,包括了模型方法,基于混沌理论和分形理论的数值方法、隐喻方法、模拟方法等。大数据方法或者说大数据分析技术的核心之一是“数据挖掘”,是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。也被称为知识发现(即KDD,Knowledge Discovery in Database)的这一方法,是从大型数据库中揭示海量数据中有意义的潜在规律和提取人们感兴趣的知识的处理过程。

  什么是“人们感兴趣的知识”首先出自人的主观判断,这种主观判断很大程度上来自于建立在经验基础上的直觉。大数据方法中诸如中文自然语言处理、中文分词技术、语义分析、情感分析或意见挖掘以及隐喻手法等,在一定程度上也借鉴自质性研究。大数据舆情分析、社会网络分析等都需要以相应的质性研究为基础或辅证。直觉、类比、联想、隐喻等质性研究方法的要义同样内在地渗透于数据挖掘全过程。某种程度上,相当于数据科学家借助机器的质性研究,只不过这里质性研究的“在场”体现为“在线”。因此,一方面质性研究方法的核心理念和想象力贯穿在大数据分析过程中,另一方面传统量化分析所依赖的统计学方法也在其中得到应用和延伸。大数据分析过程实际上体现了质性研究方法和传统量化分析方法的有机融合。

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