社會學(xué)視角下的大數(shù)據(jù)方法論及其困境

文/鮑 雨

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社會學(xué)視角下的大數(shù)據(jù)方法論及其困境

文/鮑 雨

摘要：大數(shù)據(jù)不僅是一種龐大數(shù)據(jù)資料的稱謂，也是一種獲取和分析資料的方法。在社會學(xué)研究領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的引入被認(rèn)為是定量研究的范式下所做出的收集和分析資料方法的創(chuàng)新。但是大數(shù)據(jù)在多大程度上反映人群的狀況、能否解決被研究者的主觀性問題、如何洞悉變量間關(guān)系的真?zhèn)?、如何解決數(shù)據(jù)缺失問題等方面，還存在一定程度的方法論困境。這就要求研究者在使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究時，能夠在研究對象與問題的選擇、變量的選取、數(shù)據(jù)的清理等一系列工作中更加謹(jǐn)慎，切勿犯簡化社會生活、盲目推廣分析結(jié)果的錯誤。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；方法論；定量研究；方法論；困境

一　引　言

近年來，“大數(shù)據(jù)”（big data）作為一個熱門話題在社會各領(lǐng)域被廣泛討論。一般認(rèn)為擁有“4V”的特征的數(shù)據(jù)集合是大數(shù)據(jù)：1）規(guī)模性（Volume），數(shù)據(jù)的體積巨大；2）高速性（Velocity），數(shù)據(jù)產(chǎn)生、處理和分析的速度快，數(shù)據(jù)具有實時性，且數(shù)據(jù)流量大。3）多樣性（Variety），大數(shù)據(jù)的類型復(fù)雜，除傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外，還包括大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。4）價值性（Value），數(shù)據(jù)的整體價值及商業(yè)利潤高，潛力巨大。[1]李天柱等在大數(shù)據(jù)的“4V”特征的基礎(chǔ)上進(jìn)一步指出：“假設(shè)存在規(guī)模龐大、類型多樣、動態(tài)產(chǎn)生且價值巨大的‘特殊數(shù)據(jù)’集合，那么大數(shù)據(jù)可以定義為，在此‘特殊數(shù)據(jù)’集合的基礎(chǔ)上，借助計算科學(xué)及其它新興技術(shù)來實現(xiàn)特定功能的整體架構(gòu)。”[2]大數(shù)據(jù)的魅力除了“大”，更在于它將多學(xué)科、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，開辟了傳統(tǒng)方法所不能實現(xiàn)的、更為創(chuàng)新的研究路徑。

需要注意的是，大數(shù)據(jù)不僅是用于研究的經(jīng)驗材料，也是一種獲取材料的方式和運(yùn)用材料的方法，具有獨(dú)特的方法論邏輯。從已有的文獻(xiàn)來看，大部分是對大數(shù)據(jù)的贊揚(yáng)之聲，一些學(xué)者甚至斷言大數(shù)據(jù)帶來了社會科學(xué)范式的革命，[3]超越了定量與定性研究的對立，[4]少數(shù)對大數(shù)據(jù)方法的質(zhì)疑也僅僅停留在數(shù)據(jù)獲取的倫理問題上。[5]然而，大數(shù)據(jù)作為一種收集和分析資料的方法，能不能用于社會學(xué)研究之中，它在方法論上的基礎(chǔ)是什么，其適用性和邊界又在哪里，這些問題依然沒有得到充分探討和回答。本文正是以此為起點，試圖在梳理社會科學(xué)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)之上，闡述大數(shù)據(jù)在社會學(xué)研究中的方法論邏輯，并說明大數(shù)據(jù)在應(yīng)用過程中的方法論困境。

二　大數(shù)據(jù)的方法論邏輯

大數(shù)據(jù)是將社會生活數(shù)字化、數(shù)據(jù)化、變量化，再通過測量這些變量，提取量化信息，得到關(guān)于這個變量的描述以及多變量關(guān)系的分析。大數(shù)據(jù)方法與定量研究范式有著共同的認(rèn)識論基礎(chǔ)，但又有其特有的方法論特征。

（一）樣本趨近總體

社會學(xué)定量研究為調(diào)查某一社會現(xiàn)象在總體中的情況，在抽樣框中隨機(jī)抽取一定比例的樣本，通過描述和統(tǒng)計等一系列方法，得到樣本之中不同變量間的關(guān)系，并以此為依據(jù)推論總體之中這些變量之間的狀況。而以大數(shù)據(jù)為經(jīng)驗材料的研究不涉及隨機(jī)抽樣的問題，而是將全部總體納入到分析的框架內(nèi)，得出的變量之間的關(guān)系也無需參數(shù)檢驗，而直接用于反映總體趨勢。例如，2015年12月淘寶聯(lián)合第一財經(jīng)商業(yè)數(shù)據(jù)中心推出的《淘寶大數(shù)據(jù)解讀中國消費(fèi)趨勢》的系列報告，[6]并不是將用戶做隨機(jī)抽樣形成樣本，然后調(diào)查他們的性別、地理位置、購物傾向等，而是直接將3.86億淘寶用戶這一總體作為分析的對象，描述總體的消費(fèi)狀況并預(yù)測未來消費(fèi)趨勢。

（二）利用非傳統(tǒng)方式獲取數(shù)據(jù)

一方面，大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)問卷調(diào)查依靠被研究者的主訴來獲得資料，而是直接利用技術(shù)手段對被研究者的行為進(jìn)行檢測。另一方面，大數(shù)據(jù)的獲取不依賴傳統(tǒng)的社會統(tǒng)計部門。例如，全國性人口普查是關(guān)于人口的最“大”的數(shù)據(jù)，理論上涵蓋每一個個人的信息，體量巨大，卻不能被稱為“大數(shù)據(jù)”，因為人口普查數(shù)據(jù)通過接觸被調(diào)查者直接獲取，并依賴傳統(tǒng)的社會統(tǒng)計部門逐級上報。大數(shù)據(jù)往往基于現(xiàn)代科技手段，采取實時監(jiān)控、測量、存儲的方式整合海量信息，例如交通流量監(jiān)控、氣象水文監(jiān)測數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、商業(yè)物流的數(shù)據(jù)記錄，尤其是近年來基于互聯(lián)網(wǎng)的瀏覽、搜索引擎、上傳下載等行為的大數(shù)據(jù)，更是成為了大數(shù)據(jù)的主流——甚至幾乎成為了“大數(shù)據(jù)”的同義詞。

（三）通過歸納建立模型

傳統(tǒng)的定量研究先提出假設(shè)，并設(shè)計基于假設(shè)的待檢驗?zāi)Ｐ停M(jìn)而通過分析數(shù)據(jù)證明或證偽假設(shè)及相關(guān)統(tǒng)計模型。而大數(shù)據(jù)方法是通過對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，尋找變量之間的關(guān)系，而后建立模型。正如張曉強(qiáng)等所說：“數(shù)據(jù)科學(xué)以海量的數(shù)據(jù)為研究對象，通過數(shù)據(jù)挖掘等手段來尋找海量數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律。它研究各個科學(xué)領(lǐng)域所遇到的具有共性的數(shù)據(jù)問題，通過對數(shù)據(jù)的規(guī)律的研究來實現(xiàn)對科學(xué)問題的解答?！盵7]這也就意味著通過大數(shù)據(jù)方法建立的模型并不反應(yīng)必然規(guī)律，而是在非實驗控制的條件下，一系列影響因素綜合作用的結(jié)果。雖然這種模型具有模糊性與偶然性，卻可以在一定程度上預(yù)測現(xiàn)象發(fā)展的趨勢。

（四）呈現(xiàn)相關(guān)關(guān)系而非因果關(guān)系

舍恩伯格等認(rèn)為，大數(shù)據(jù)“不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系”。[8]定量研究目的是為變量的變異性提供因果解釋，用其他變量解釋所要研究的變量的變異性。而應(yīng)用大數(shù)據(jù)，尤其在商業(yè)領(lǐng)域，其目的是銷售商品，這種情況下商家只需要了解用戶的行為與銷售額的相關(guān)關(guān)系為何，并以此作為決策依據(jù)，向用戶推薦可能需要的商品，指導(dǎo)商業(yè)活動，而不需要為這種相關(guān)性做出解釋。例如，在美國沃爾瑪在季節(jié)性風(fēng)暴到來時，將蛋撻和颶風(fēng)用品擺放在一起，以增加蛋撻的銷售量。[9]分析兩個變量關(guān)系時，僅僅止步于相關(guān)關(guān)系，即使這個相關(guān)關(guān)系是虛假關(guān)系，或者通過其他變量相互關(guān)聯(lián)。這并不是說大數(shù)據(jù)不能為因果解釋提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而是說因為在一些大數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用的領(lǐng)域，人們并不探究因果，而是利用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)現(xiàn)象，預(yù)測現(xiàn)象發(fā)展的趨勢，為決策提供依據(jù)。

三　大數(shù)據(jù)的方法論困境

大數(shù)據(jù)的使用雖然也建立在統(tǒng)計與計算的基礎(chǔ)之上，但是卻有著不同于傳統(tǒng)定量研究范式的方法論特征，這些特征使得研究者在運(yùn)用大數(shù)據(jù)的過程中不可避免地遇到一些方法論困境，這就要求研究者在分析和結(jié)論推演時謹(jǐn)慎行事。

（一）被研究者的主觀性問題

大數(shù)據(jù)更多強(qiáng)調(diào)對個體活動的監(jiān)測來獲取數(shù)據(jù)，而非如傳統(tǒng)的定量調(diào)查采取問卷的方式。其中隱含的預(yù)設(shè)是，個體的主訴是含混不清的，被研究者有意隱瞞或是無意遺忘都可能會影響到數(shù)據(jù)的信度與效度，而對個體活動監(jiān)測得來的數(shù)據(jù)就可以避免被研究者主觀意向的介入對數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，例如我們在調(diào)查被研究者的收入情況時，如果采用問卷調(diào)查的方法，由被研究者自主填寫，可能會出現(xiàn)由于記憶不準(zhǔn)導(dǎo)致誤報或者故意瞞報的情況，而如果有技術(shù)可以做到對被研究者銀行賬戶收支的數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，那么后者將最為接近被研究者收入的“真實”情況。

但是在研究之中，排除被研究者的主觀參與而對其行為的監(jiān)測存在很多問題。首先，社會學(xué)的研究對象是社會現(xiàn)象，社會現(xiàn)象需要人的參與，但是個人的行為與社會現(xiàn)象是兩個不同的概念。行為必須與外部世界中的他人發(fā)生聯(lián)系并主觀指向他人才能被稱為社會現(xiàn)象，所以任何社會現(xiàn)象都有作為主體的人的主觀參與，僅僅依靠觀察個人的活動軌跡并不能說明發(fā)生了某種社會現(xiàn)象。例如，我們可以利用視頻監(jiān)控觀察一定時間地點內(nèi)的人群流動狀況，但是我們無法區(qū)分人群是隨機(jī)地在該地出現(xiàn)，還是發(fā)生了集會、游行等社會運(yùn)動。所以用行動代替社會現(xiàn)象是一種概念的偷換。

其次，當(dāng)我們利用行為監(jiān)測來獲得可供研究的經(jīng)驗數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)的完整性依靠于我們監(jiān)測的手段和方法的可及性與適用性。以調(diào)查收入為例，如果要完整地掌握一個人的收入狀況，我們不僅需要將他名下的賬戶收支都調(diào)查清楚，還要考慮到他日常生活中的現(xiàn)金流動狀況，即便我們可以使用銀行的數(shù)據(jù)，但是還是難以監(jiān)測他在日常生活中的收支狀況，也就是說僅利用銀行大數(shù)據(jù)也無法監(jiān)測到此人的完整收入信息。所以在現(xiàn)有手段和技術(shù)的條件下，直接向被研究者詢問的問卷法，依然是最有效的調(diào)查方法。

再次，雖然大數(shù)據(jù)的使用者聲稱用監(jiān)測其行為的方式替代了被研究者的自我敘述，避免了其主觀意志的干擾，但是在互聯(lián)網(wǎng)的虛擬環(huán)境下，數(shù)據(jù)化的信息有很大一部分來自于被研究者的鍵入。例如社交網(wǎng)站上的性別、地點、愛好等信息，依然主要依賴被研究者的自我鍵入，他們有可能會胡亂填寫一些錯誤信息，那么這種利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的調(diào)查方法比面對面的問卷調(diào)查更加難以保證材料的真實性。

（二）研究對象的局限性

大數(shù)據(jù)方法把總體作為分析的樣本，直接分析總體的情況并建立模型，免去了隨機(jī)抽樣的過程。這種方法認(rèn)為將總體作為樣本避免了隨機(jī)抽樣過程中的抽樣誤差的產(chǎn)生，能夠精確地反映總體的變化趨勢。但是大數(shù)據(jù)方法能夠獲取的“總體”本身是存在偏差的。[10]

首先，由于大數(shù)據(jù)抓取方式的特殊性，研究者的分析可能產(chǎn)生系統(tǒng)性偏誤。也就是說，研究者僅能獲得“能夠被抓取”的信息，而大量不能被抓取的信息則被排除在了總體之外。到2016年初，中國有6.88億網(wǎng)民，[11]而中國總?cè)丝?3.68億，那么通過網(wǎng)絡(luò)抓取個人信息的方式來獲得的大數(shù)據(jù)依然無法涵蓋不會在網(wǎng)上留下痕跡的6.8億非網(wǎng)民。在實際的研究中，研究者往往僅依靠一個或幾個網(wǎng)站的后臺數(shù)據(jù)作為分析資料，那么這種大數(shù)據(jù)僅是使用該網(wǎng)站的用戶的數(shù)據(jù)，不能將分析結(jié)果推論到其他網(wǎng)民，更不能推論到全體國民。因此，研究者必須注意，大數(shù)據(jù)中所謂的總體是有限的總體，大部分難以通過大數(shù)據(jù)方法抓取的個體并不被作為研究對象包含在總體中。

第二，即使在同一數(shù)據(jù)收集平臺上，由于不同的個人活躍性不同，其信息被抓取的概率也不同，因此這些大數(shù)據(jù)的形成既不是抽樣，也遠(yuǎn)非隨機(jī)，而是具有極大的偶然性。英國廣播公司在2011年通過互聯(lián)網(wǎng)上自助填寫問卷的形式進(jìn)行了一項英國階層調(diào)查，并以此為根據(jù)將英國社會分為7個階層。[12]該調(diào)查共有161458人參加，樣本規(guī)模遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的問卷調(diào)查，有的學(xué)者將該調(diào)查所獲得的數(shù)據(jù)界定為大數(shù)據(jù)，并認(rèn)為該調(diào)查由被研究者填寫，可以擺脫以往的大數(shù)據(jù)方法多是對行為進(jìn)行觀察而忽視個人主觀性的方法論困境。[13]然而網(wǎng)絡(luò)調(diào)查的樣本僅僅是在問卷投放網(wǎng)絡(luò)的一段時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)并有意愿填寫問卷的網(wǎng)民，如果一個網(wǎng)民在這一時間并不活躍，那么他將不被納入調(diào)查的樣本之中，因此通過該網(wǎng)絡(luò)調(diào)查得出的結(jié)果只是一種偶然關(guān)聯(lián)，一種統(tǒng)計學(xué)上的相關(guān)，而不具有任何推論價值。

（三）變量關(guān)系的真?zhèn)螁栴}

如前所述，一般情況下人們在使用大數(shù)據(jù)時僅僅關(guān)注兩個事件的相關(guān)關(guān)系。而對社會學(xué)研究來說，研究者需要描述特定社會現(xiàn)象的變異，再通過了解該社會想象與其他社會現(xiàn)象（變量）的因果關(guān)系，為該現(xiàn)象的變異提供解釋依據(jù)。所以當(dāng)我們試圖用大數(shù)據(jù)作為材料來進(jìn)行解釋社會現(xiàn)象時需要非常謹(jǐn)慎，可能兩個具有高度統(tǒng)計相關(guān)的變量并不具有社會學(xué)意義上的因果關(guān)系。

第一，在一些領(lǐng)域應(yīng)用的大數(shù)據(jù)變量間的關(guān)系為虛假關(guān)系。例如颶風(fēng)用品的銷售量和蛋撻的銷售量呈現(xiàn)成比例相關(guān)，但是二者并不具有因果關(guān)系，而是共同的受到另一變量即颶風(fēng)天氣因素的影響，控制天氣因素則二者相關(guān)關(guān)系自動解除。所以在使用大數(shù)據(jù)分析兩個變量關(guān)系時往往需要控制其他變量，以達(dá)到辨別相關(guān)關(guān)系真?zhèn)?，進(jìn)而對社會現(xiàn)象進(jìn)行因果解釋的目的。

第二，由于大數(shù)據(jù)旨在一個較大的數(shù)量級上關(guān)注兩個變量變異的總體趨勢預(yù)測，所以往往忽視樣本內(nèi)部個體之間的差異，試圖用一個變量完全解釋另一個變量的變異，導(dǎo)致層次謬誤。Artés對西班牙選舉日的天氣和投票大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)如果天氣狀況不佳，則保守政黨得票比例將增高。如果分析止步于此，就會得到結(jié)論：天氣狀況影響保守派的得票率。但是作者將投票者的社會經(jīng)濟(jì)地位作為變量帶入分析之中，進(jìn)而論述天氣不佳會影響較低階層的人們出行，而較低階層的人群更多地將選票投給左翼政黨，所以天氣不佳，較低階層的投票者數(shù)量減少，左翼政黨得票比例下降，保守政黨得票比例上升。[14]控制社會經(jīng)濟(jì)地位這一變量，則可以看到天氣僅對低階層人群的投票率產(chǎn)生影響，所以僅關(guān)注數(shù)據(jù)的整體趨勢則可能導(dǎo)致層次謬誤的出現(xiàn)。

第三，利用大數(shù)據(jù)方法獲取資料是否要進(jìn)行顯著性檢驗、應(yīng)該如何進(jìn)行相關(guān)檢驗，依然存疑。一方面，大數(shù)據(jù)方法聲稱其樣本即總體，那么既然直接分析總體趨勢的變化則可以免去顯著性檢驗的過程。然而如前所述，大數(shù)據(jù)方法能夠獲取到的“總體”和作為研究對象的“總體”總是存在著錯位，大數(shù)據(jù)“總體”（樣本）的獲取也并不是采用概率抽樣，所以該不該進(jìn)行顯著性檢驗的問題就擺在了研究者面前。另一方面，即使暫且認(rèn)為大數(shù)據(jù)需要進(jìn)行顯著性檢驗，通常顯著性檢驗是針對正態(tài)分布的較小樣本而進(jìn)行的，樣本規(guī)模會對顯著性檢驗的結(jié)果產(chǎn)生影響，而大數(shù)據(jù)由于樣本規(guī)模龐大，所以在分析的過程中很容易發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計顯著性，[15]那么就有可能導(dǎo)致這樣一種錯誤：被發(fā)現(xiàn)變量之間的關(guān)系是偶然出現(xiàn)的而并不具有任何規(guī)律性，卻僅僅由于龐大的樣本量而被證明具有顯著性。

（四）數(shù)據(jù)缺失問題

不管是辨別相關(guān)關(guān)系的真?zhèn)?，還是避免層次謬誤，都離不開數(shù)據(jù)本身包含的變量的規(guī)模，只有在數(shù)據(jù)包括足夠豐富的其他變量時，我們才能夠引入或者控制這些變量，已達(dá)到解釋因變量變異的目的。舉例說明，當(dāng)研究者對人群的收入進(jìn)行研究時，不僅僅要看作為整體的收入變量如何分布，還需要收集人群的其他變量，例如性別、年齡、收入、職業(yè)等，分別分析收入在不同人群之中的變異情況，從而對收入不平等進(jìn)行解釋。也就是說，社會學(xué)研究需要的是多變量的數(shù)據(jù)矩陣，而不是樣本龐大但變量單一的大數(shù)據(jù)。然而做到這一點并不容易。

第一，如果一個大數(shù)據(jù)樣本量巨大，但只包括單一的變量，那么只能對這個大數(shù)據(jù)中的這個變量進(jìn)行描述統(tǒng)計，則這個大數(shù)據(jù)不能作為社會學(xué)分析的材料，例如單一的地區(qū)人均收入數(shù)據(jù)、流行病死亡率數(shù)據(jù)等。如果研究者想要使用這些數(shù)據(jù)，必須將時間、地點等內(nèi)容作為中間變量，將該大數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對接，以此獲得較多的分析所需的變量。

第二，一些網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)由于其獲取形式的非常規(guī)問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)本身的模糊性和混雜性，致使不可避免地出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失的情況。假設(shè)要對一個匿名的不需要身份驗證的社交網(wǎng)站上的內(nèi)容做分析，我們難以保證所有用戶都鍵入了研究所要分析的社會特征信息，例如性別、畢業(yè)學(xué)校、薪資等內(nèi)容，這就必然導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)缺失，面對海量的缺失數(shù)據(jù)，任何刪除和填補(bǔ)的補(bǔ)救措施都會對分析的結(jié)果產(chǎn)生影響，因此關(guān)鍵變量的大量數(shù)據(jù)缺失使得任何統(tǒng)計分析的結(jié)果都存在偏誤。

四　結(jié)　語

大數(shù)據(jù)近年來的廣泛應(yīng)用，大大拓展了社會學(xué)的理論視野。然而，任何單一范式中的理論與方法都有其適用性和解釋邊界。大數(shù)據(jù)將社會生活數(shù)字化、數(shù)據(jù)化、定量化，認(rèn)為社會生活的本質(zhì)是由信息構(gòu)成的，[16]主張測量一切，實質(zhì)上是用一種科學(xué)主義簡化論的世界觀來看待社會生活。社會學(xué)是一門多研究范式的學(xué)科，以統(tǒng)計分析為特征的大數(shù)據(jù)方法，充其量只能作為社會學(xué)諸多研究范式中的一種，并不會帶來社會學(xué)的范式革命。

數(shù)據(jù)，是世界通過我們的感覺和工具呈現(xiàn)給我們的東西，而知識，是我們對數(shù)據(jù)的理解與詮釋。大數(shù)據(jù)不是“告訴”了我們世界如何運(yùn)作，而僅僅是呈現(xiàn)給我們需要解讀的材料，如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行理解與詮釋，還需要具有一定知識結(jié)構(gòu)和理論背景的研究者發(fā)揮社會學(xué)的想象力。大數(shù)據(jù)是我們認(rèn)識世界的工具，并不能代替研究者的理性思考，也不會帶來社會學(xué)研究范式的根本轉(zhuǎn)變，因此神化大數(shù)據(jù)的諸多論斷，在本文看來都是不可取的。

注釋：

[1]趙勇、林輝、沈寓實：《大數(shù)據(jù)革命——理論、模式與技術(shù)創(chuàng)新》， 北京：電子工業(yè)出版社， 2014年， 第3頁。

[2]李天柱、王圣慧、馬佳：《基于概念置換的大數(shù)據(jù)定義研究》，《科技管理研究》2015年第12期。

[3]羅瑋、羅教講：《新計算社會學(xué)：大數(shù)據(jù)時代的社會學(xué)研究》，《社會學(xué)研究》2015年第3期。

[4]夏國美：《大數(shù)據(jù)時代的社會學(xué)審視》，《新疆師范大學(xué)學(xué)報》（哲學(xué)社會科學(xué)版）2016年第1期。

[5]靜恩英：《大數(shù)據(jù)及其反思》，《湛江師范學(xué)院學(xué)報》2014年第4期。

[6]《淘寶最全數(shù)據(jù)解讀消費(fèi)趨勢》，2015 年12月8日，http：//roll.sohu.com/20151208/ n430227084.shtml，2016年1月4日。

[7]張曉強(qiáng)、楊君游、曾國屏：《大數(shù)據(jù)方法：科學(xué)方法的變革和哲學(xué)思考》，《哲學(xué)動態(tài)》2014年第8期。

[8]維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼思·庫克耶：《大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革》，盛楊燕、周濤譯，杭州： 浙江人民出版社，2015年，第67頁。

[9]維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼思·庫克耶：《大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革》，第73頁。

[10]D.A.McFarland， H.R.McFarland， “Big Data and the Danger of Being Precisely Inaccurate”，Big Data & Society， vol.2， no.2（2015）， pp.1-4.

[11]中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心：《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》，2016年1月22日，http：//cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/2015/201601/ t20160122_53283.htm，2016年2月4日。

[12]BBC Science： The Great British Class Survey Results， 2013年4月3日， http：//www.bbc. co.uk/science/0/21970879， 2016年1月22日。

[13]R.Burrows， M.Savage， “After the Crisis？Big Data and the Methodological Challenges of Empirical Sociology”，Big Data & Society， vol.1， no.1（2014），pp.1-6.

[14]J.Artes， “The Rain in Spain： Turnout and Partisan Voting in Spanish Elections”，European Journal of Political Economy， vol.34（2014）， pp.126-141.

[15]R.Tinati， S.Halford， L.Carr， C.Pope，“Big Data： Methodological Challenges and Approaches for Sociological Analysis”，Sociology， vol.48， no.4（2014），pp.663-681.

[16]維克托·邁爾-舍恩伯格、肯尼思·庫克耶：《大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思維的大變革》，第125頁。

責(zé)任編輯 劉秀秀

作者簡介：鮑雨，江蘇省社會科學(xué)院社會學(xué)所助理研究員，社會學(xué)博士，南京市，210003。

中圖分類號：C91-03

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1006-0138（2016）03-0048-05