大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)：社會(huì)科學(xué)研究方法的探討*

唐 文 方

大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)：社會(huì)科學(xué)研究方法的探討*

唐 文 方

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來使得學(xué)界興奮不已，傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)研究似乎一下子變得微不足道。雖然大數(shù)據(jù)有著諸多的優(yōu)勢(shì)，但在短時(shí)間內(nèi)無法取代抽樣調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究等小數(shù)據(jù)研究在社會(huì)科學(xué)中的地位，原因在于技術(shù)發(fā)展的限制、社會(huì)科學(xué)研究的特點(diǎn)和人類社會(huì)的復(fù)雜性。最好的解決辦法是多種方法的結(jié)合，但要做到這一點(diǎn)，研究人員必須首先了解什么樣的方法能解決什么樣的問題。

大數(shù)據(jù)； 抽樣調(diào)查； 實(shí)驗(yàn)研究； 公共治理； 小數(shù)據(jù)

一、來勢(shì)洶洶的大數(shù)據(jù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，信息總量正以空前的速度爆炸性增長(zhǎng)，人類社會(huì)進(jìn)入了一個(gè)可以用“BB”(brontobyte，千億億億字節(jié))為單位的數(shù)據(jù)信息新時(shí)代，即大數(shù)據(jù)時(shí)代*現(xiàn)有的電子數(shù)據(jù)的計(jì)量單位為B，KB，MB，GB，TB，PB，EB，ZB，YB；1B (Byte字節(jié))=8b(bit位)，1KB(Kilobyte千字節(jié))=1024B，1MB(Megabyte 兆字節(jié)，簡(jiǎn)稱兆)=1024KB，1GB(Gigabyte吉字節(jié)，又稱千兆)=1024MB，1TB(Trillionbyte萬億字節(jié)太字節(jié))=1024GB，1PB(Petabyte千萬億字節(jié)拍字節(jié))=1024TB，1EB(Exabyte百億億字節(jié)艾字節(jié))=1024PB，1ZB(Zettabyte十萬億億字節(jié)澤字節(jié))= 1024 EB，1YB (Yottabyte一億億億字節(jié)堯字節(jié))= 1024 ZB，1BB(Brontobyte 一千億億億字節(jié))= 1024YB。。從社會(huì)科學(xué)研究的角度來看，大數(shù)據(jù)是指巨大而多樣化的數(shù)據(jù)集(Armah，2013)，是對(duì)全世界每一個(gè)人所做的每一件事的即時(shí)記錄。大數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代正在成為可能，人們生活中的每一個(gè)空間正在越來越多地成為網(wǎng)絡(luò)空間(Graham and Dutton，2014)，例如分居不同地點(diǎn)的家人和朋友可以通過網(wǎng)絡(luò)視頻進(jìn)行24小時(shí)的免費(fèi)連接，購物、理財(cái)、銀行業(yè)務(wù)、工作、娛樂、信息的獲取都是通過網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)，而這些“cyber”行為都會(huì)留下“digital footprint”，也就是說大量的信息數(shù)據(jù) (Mayer-Schonberger and Cukier，2013)。而在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代之前，這些以往物理意義上的行為很難被觀察、測(cè)量和記錄下來。試想，如果全世界每一個(gè)人的生命全過程和每一天24小時(shí)的所作所為都被以圖像、文字、視頻或音頻的方式記錄下來并且匯總到計(jì)算機(jī)上，那么現(xiàn)有的數(shù)量詞就已經(jīng)無法形容其量之大，恐怕要?jiǎng)?chuàng)造新的量詞了，這就是所謂的“大數(shù)據(jù)”。

在政治社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以提供大量的寶貴信息(Galderisi，2015)，例如網(wǎng)路媒體中民眾政治意見的表達(dá)、政治信息的傳播和獲取、社會(huì)動(dòng)員與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)絡(luò)(Lohr， 2012； Cantijoch、Gibson and Ward，2014)，選舉動(dòng)員、競(jìng)選宣傳、選民投票、社會(huì)運(yùn)動(dòng)與群體行為的產(chǎn)生和發(fā)展，以及政府與民眾的互動(dòng)、公共政策的制定等等。有人認(rèn)為，美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬2012年的競(jìng)選期間，就是利用了Twitter中的大數(shù)據(jù)來分析選民的動(dòng)態(tài)，從而制定了正確的選舉策略，并成功連任(Lampitt，2014)。

大數(shù)據(jù)的標(biāo)志性優(yōu)勢(shì)是研究者不必?fù)?dān)心數(shù)據(jù)的代表性問題，即，大數(shù)據(jù)試圖展示的是“全數(shù)據(jù)”，同時(shí)可以進(jìn)行“大背景”式的可視化展現(xiàn)。以往，社會(huì)科學(xué)的研究對(duì)象即便是整個(gè)社會(huì)、國(guó)家或人口，由于技術(shù)條件和人力物力的限制，通常只能在總?cè)丝谥谐槿∫粋€(gè)有代表性的樣本(隨機(jī)抽樣)，或者在實(shí)驗(yàn)室中對(duì)更小的人群進(jìn)行各種測(cè)試，從而采集研究數(shù)據(jù)。但抽樣調(diào)查無論其樣本多具代表性，仍然免不了有誤差，實(shí)驗(yàn)室的研究對(duì)象更是無法代表整個(gè)人口。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，似乎顛覆性地解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)不具代表性的問題，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)是總?cè)丝诘臄?shù)據(jù)，不存在抽樣，因此不存在誤差的問題。例如，研究者可以對(duì)CCTV《新聞聯(lián)播》全年的節(jié)目進(jìn)行全文本的分析，由此生成年度出現(xiàn)詞頻最高的詞語，從而對(duì)特定時(shí)期的中國(guó)政治語境做出全面的描述。

大數(shù)據(jù)的顯著優(yōu)勢(shì)是可以從大海里撈針——也就是海量數(shù)據(jù)的檢索功能。從理論上說，大數(shù)據(jù)試圖收集的是全體人口的信息。由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的高度發(fā)達(dá)，研究者可以在很短的時(shí)間內(nèi)處理海量信息，包括整個(gè)人口的銀行轉(zhuǎn)賬、ATM機(jī)的使用、電話通訊、商店購物等等，從而鑒別個(gè)別人的非正常行為，這對(duì)防止恐怖主義等對(duì)人類社會(huì)危害極大但又比較罕見的行為會(huì)起到很好的效果(Akhgar etal.，2015)。此外，大數(shù)據(jù)大海撈針的功能還可以使研究者搜尋具有某種特征但是數(shù)量相對(duì)稀少并且地域分布廣泛的特定人群，例如有吸煙歷史的艾滋病女性患者。

在處理海量信息的過程中，大數(shù)據(jù)還可以揭示出一些被忽視的相關(guān)聯(lián)系。例如，通過對(duì)《新聞聯(lián)播》海量信息的處理，研究者不僅可以發(fā)現(xiàn)不同關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率，還可以發(fā)現(xiàn)這些關(guān)鍵詞之間的相互聯(lián)系，可以在成百上千的關(guān)鍵詞之間建立一個(gè)語義網(wǎng)絡(luò)圖(邵、張，2015；孟、郭，2015)，從而讓我們十分清晰地發(fā)現(xiàn)各個(gè)關(guān)鍵詞之間的關(guān)系。

最后，大數(shù)據(jù)的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是可以避免社會(huì)調(diào)查中的敏感問題。例如，社會(huì)調(diào)查中經(jīng)常會(huì)遇到諸如訪問色情網(wǎng)站、墮胎、使用翻墻軟件、購買盜版光盤、逃稅漏稅等等，受訪人常常不會(huì)如實(shí)回答；但在大數(shù)據(jù)中，人們“難以啟齒”的這些信息可以通過特有的技術(shù)手段，諸如用瀏覽器的cookie統(tǒng)計(jì)出來。

二、大數(shù)據(jù)的局限性

姑且不談大數(shù)據(jù)在挖掘、收集和分析上的困難，即使我們通過日益完善的科學(xué)技術(shù)，可以收集到每個(gè)人的每個(gè)行為，并且有足夠的計(jì)算能力來分析這些數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)還是會(huì)面臨諸多問題：

第一，大數(shù)據(jù)并不是在所有時(shí)候都是“全數(shù)據(jù)”。大數(shù)據(jù)有些時(shí)候收集的是總?cè)丝诘男畔ⅲ皇窍癯闃诱{(diào)查那樣依靠隨機(jī)樣本，例如人口普查。然而，在公共管理和決策研究中，人們?cè)絹碓蕉嗟乩萌说木W(wǎng)絡(luò)行為而產(chǎn)生的“大數(shù)據(jù)”來分析民意，但網(wǎng)絡(luò)用戶并不是全部人口。雖然網(wǎng)絡(luò)用戶在人口中的百分比正在迅速增長(zhǎng)，但遠(yuǎn)非百分之百。例如，在2012年的世界價(jià)值觀中國(guó)部分的調(diào)查中，只有40%的受訪者通過網(wǎng)絡(luò)獲取政治社會(huì)新聞信息，而通過電視獲取同樣信息的比例則高達(dá)88%；這40%的人更不是能代表中國(guó)人口的群體，他們具有高學(xué)歷、低年齡和白領(lǐng)階層的顯著特征(Tang、Zhang and Martin，2015)。顯然，如果用這一群體的網(wǎng)絡(luò)行為來推算中國(guó)人口的信息攝取偏好和民眾意見的分布，就很有可能出現(xiàn)偏差。在上述例子中，那60%才是“沉默的大多數(shù)”。再如，有人用上網(wǎng)人群來推斷中國(guó)民眾中自由派和保守派的意識(shí)形態(tài)分布。雖然其樣本高達(dá)17萬網(wǎng)絡(luò)用戶，但這些人大多數(shù)是北、上、廣的高學(xué)歷、低年齡的白領(lǐng)階層(Forsythe，2015)。用這些上網(wǎng)人群去推斷總體人口的意識(shí)形態(tài)分布，顯然是站不住腳的。

第二，大數(shù)據(jù)并不是大家都可以用。絕大多數(shù)的大數(shù)據(jù)推崇者認(rèn)為它是比較容易得到的，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)是公開、透明的。的確，在有些情況下大數(shù)據(jù)是可以得到的，例如一些政府網(wǎng)站為了提高信息透明度而公布的數(shù)據(jù)，然而在很多其他方面，大數(shù)據(jù)涉及個(gè)人的隱私、商業(yè)機(jī)密或國(guó)家安全(Rahman and Ramos，2013；Webb，2015)，因此不光有侵犯?jìng)€(gè)人隱私的道德問題要處理，更重要的是根本無法得到許多涉及商業(yè)或政府行為的數(shù)據(jù)，即便是某個(gè)研究者通過個(gè)人渠道獲取了此類信息，也只能做自己的項(xiàng)目，無法共享。無法共享就說明你的結(jié)果無法被別人驗(yàn)證，因此不具權(quán)威性、可信性。此外，研究人員如果只能依靠政府公布的大數(shù)據(jù)來尋找研究題目，而無法根據(jù)本領(lǐng)域理論和現(xiàn)實(shí)的需要來設(shè)計(jì)研究計(jì)劃，將會(huì)大大限制社會(huì)科學(xué)研究的發(fā)展。大數(shù)據(jù)的可用性將是長(zhǎng)期存在的問題，不會(huì)因?yàn)槭占瘮?shù)據(jù)的科技手段的提高而消失，并對(duì)大數(shù)據(jù)的廣泛使用產(chǎn)生很大的局限性。

第三，大數(shù)據(jù)并不意味著數(shù)據(jù)的多樣化。大數(shù)據(jù)的支持者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時(shí)代的特點(diǎn)不僅僅是數(shù)據(jù)量上的龐大，還具有數(shù)據(jù)種類來源多的特點(diǎn)(Armah，2013)。這是因?yàn)槿绻藗兩钪袑?duì)網(wǎng)絡(luò)的依靠越來越多，那么人們生活的各個(gè)方面，包括工作、家庭、社會(huì)生活、經(jīng)濟(jì)生活、政治行為等等都會(huì)被記錄下來，從而使數(shù)據(jù)變得多樣化。然而，大數(shù)據(jù)無論有多么全面，它只能記錄人的行為，卻不能確切描述人的思維。在社會(huì)科學(xué)研究中，很多時(shí)候研究的關(guān)注點(diǎn)是人的主觀態(tài)度和價(jià)值觀，例如人際信任、社會(huì)公平觀、政治效能感、民族主義情緒等等。這些概念都是社會(huì)科學(xué)關(guān)注的重要理論問題(因變量)，也是社會(huì)現(xiàn)象和個(gè)人行為的重要解釋變量(自變量)，但是大數(shù)據(jù)在測(cè)量這些主觀態(tài)度方面卻顯得有些力不從心(Rahman and Ramos，2013)?？赡苡腥藭?huì)說：網(wǎng)絡(luò)評(píng)論不是也可以反映人們的態(tài)度嗎？但是，如上所述，網(wǎng)絡(luò)意見的問題在于網(wǎng)絡(luò)用戶是一個(gè)特定的人群(高學(xué)歷、低年齡的白領(lǐng))，他們的意見不具普遍性。況且，網(wǎng)絡(luò)表達(dá)意見的范圍是有限的，常常是就事論事，無法涵蓋社會(huì)科學(xué)中關(guān)心的其他理論問題。

第四，大數(shù)據(jù)重相關(guān)而輕因果(梁，2015；孟、郭，2015)。大數(shù)據(jù)有些時(shí)候可以通過數(shù)據(jù)在時(shí)間上的先后來描述各種現(xiàn)象之間的因果關(guān)系，例如日本官員參拜靖國(guó)神社導(dǎo)致中國(guó)網(wǎng)民的憤怒和民族主義情緒的上漲，食品安全隱患導(dǎo)致民眾對(duì)廠商誠信度評(píng)估的下降，節(jié)日使得民眾的消費(fèi)水平上升等等。但在很多其他問題中，大數(shù)據(jù)卻無法確切地建立變量之間的因果關(guān)系，有時(shí)候甚至?xí)?dǎo)致虛假的因果關(guān)系。例如，如果研究者發(fā)現(xiàn)在一個(gè)大數(shù)據(jù)庫中，冰淇淋的銷量與群體事件之間有很強(qiáng)的相關(guān)系數(shù)，因此得出結(jié)論說吃冰淇淋會(huì)導(dǎo)致群體事件，這顯然是有問題的，起碼是很勉強(qiáng)的結(jié)論。在大數(shù)據(jù)庫中，由于數(shù)據(jù)量龐大，通常很容易得出統(tǒng)計(jì)意義上顯著的回歸系數(shù)，但這并不意味著兩個(gè)變量之間存在因果關(guān)系 (Marcus and Davis，2014)。

第五，大數(shù)據(jù)特別是以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)不能準(zhǔn)確反映人的社會(huì)政治行為。原因有三：首先，有些人認(rèn)為，基于網(wǎng)絡(luò)社交媒體而收集的大數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測(cè)社會(huì)運(yùn)動(dòng)等社會(huì)政治行為。例如在“阿拉伯之春”期間，人們成功地運(yùn)用社交媒體建立了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，并利用此網(wǎng)絡(luò)表達(dá)和宣傳革命理念，最終成功地組織和發(fā)動(dòng)了一場(chǎng)社會(huì)革命。然而，大數(shù)據(jù)無法回答的問題是：同樣有社交網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)意見表達(dá)的國(guó)家中，為什么有些發(fā)動(dòng)了成功的社會(huì)變革(例如突尼斯)，而有些卻沒有(例如埃及)？顯然，網(wǎng)絡(luò)行為不是社會(huì)運(yùn)動(dòng)成功與否的決定因素。人與人面對(duì)面的互動(dòng)以及在社會(huì)組織和環(huán)境(例如教會(huì)、工作場(chǎng)所、社區(qū)等等)中產(chǎn)生的“強(qiáng)聯(lián)系”(strong tie)，才是社會(huì)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的更重要原因。大數(shù)據(jù)所能檢測(cè)到的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系，只是一種“弱聯(lián)系”(weak tie)，不足以來預(yù)測(cè)諸如社會(huì)抗?fàn)庍@一類高風(fēng)險(xiǎn)的社會(huì)行為(Gladwell，2010)。其次，大數(shù)據(jù)無法反映言行不一這一問題。例如，在對(duì)上述《新聞聯(lián)播》2013年內(nèi)容的分析中，“美國(guó)”并未成為顯著的關(guān)鍵詞。這與人們的政治常識(shí)不一致，可能是節(jié)目編排、時(shí)段安排、宣傳的目的造成的。最后，大數(shù)據(jù)分析中研究人員的主觀因素會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果的誤差。目前對(duì)大數(shù)據(jù)的分析，很多是對(duì)大數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行歸納分類，從而得出有關(guān)數(shù)據(jù)中的各種趨勢(shì)的結(jié)論。例如，研究者可以對(duì)某一事件的所有微博留言進(jìn)行分類，從而得出公眾對(duì)此事件的看法(King、Pan and Roberts，2013)。然而，不同研究人員對(duì)不同的留言可能有不同的理解，因此對(duì)留言的編碼也會(huì)不同，從而使研究的結(jié)論發(fā)生變化。換句話說，大數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)并不是大數(shù)據(jù)自身固有的，而是會(huì)受到研究人員主觀因素的影響。

三、“小數(shù)據(jù)”的必要性

從上面的論述中，我們既看到了大數(shù)據(jù)的新奇與優(yōu)勢(shì)，也看到了大數(shù)據(jù)并非全能。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)無法取代以抽樣調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究為代表的傳統(tǒng)的“小數(shù)據(jù)”研究，兩者的關(guān)系是相輔相成的。

首先，大數(shù)據(jù)只能被動(dòng)地挖掘、收集已經(jīng)客觀發(fā)生了的行為信息，而抽樣調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究則可以“制造”數(shù)據(jù)。例如，在小數(shù)據(jù)研究中，研究人員可以根據(jù)自己的理論需求設(shè)計(jì)問卷，并測(cè)量受訪人對(duì)不同問題的看法和態(tài)度；而大數(shù)據(jù)只能局限于每個(gè)人對(duì)一個(gè)固定事件已經(jīng)表達(dá)的意見。此外，小數(shù)據(jù)研究不僅能收集已經(jīng)發(fā)生的事情的數(shù)據(jù)，還可以收集并未發(fā)生、或發(fā)生幾率渺茫的事件信息，比如通過情景設(shè)置的方式或?qū)嶒?yàn)的方法來檢驗(yàn)受訪者在假設(shè)情景中可能的態(tài)度和行為，這顯然是大數(shù)據(jù)研究很難做到的。再者，小數(shù)據(jù)在收集受訪人觀念、態(tài)度和行為方面數(shù)據(jù)的同時(shí)，還可以收集他們各方面的個(gè)人基本信息，例如家庭、工作、收入、政治面目、宗教信仰等等，這些信息為解釋受訪人的其他行為和觀念提供了更多的可能性；而大數(shù)據(jù)研究無法根據(jù)研究者的需要來收集個(gè)人信息。從這個(gè)意義上說，小數(shù)據(jù)比大數(shù)據(jù)更適合進(jìn)行具有理論意義和理論突破的研究。

其次，抽樣調(diào)查的樣本在特定情況下比某些“大數(shù)據(jù)”更具有代表性。所謂抽樣調(diào)查，就是以總?cè)丝跒榛A(chǔ)，用科學(xué)的方法，隨機(jī)抽取樣本。好的隨機(jī)樣本應(yīng)該符合總?cè)丝诘幕咎卣鳎缧詣e、年齡、教育程度和地區(qū)的分布等等。而通過網(wǎng)絡(luò)收集的“大數(shù)據(jù)”，無論數(shù)量上再龐大，也不過是總?cè)丝谥械囊粋€(gè)特定群體，即網(wǎng)絡(luò)用戶。如前所述，這一群體通常是低年齡、高學(xué)歷的白領(lǐng)階層，哪怕他們有成千上萬甚至上億的數(shù)量，他們的意見仍然不能代表總?cè)丝?。往往只有幾千人的隨機(jī)抽樣的樣本，雖然具有一定的誤差，但研究者可以通過數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)方法來估算和減少誤差，至少使得抽樣數(shù)據(jù)接近理論上所講是代表總?cè)丝诘?。因此這些人所表達(dá)的意見，比大數(shù)據(jù)更具有普遍性。

第三，小數(shù)據(jù)研究在因果關(guān)系的分析上別有特點(diǎn)。大數(shù)據(jù)雖然可以通過網(wǎng)民對(duì)某一事件的反應(yīng)來確定此事件和公眾態(tài)度的因果關(guān)系，但卻無法確定這兩者之間是否有中介變量，比如說不同年齡、學(xué)歷或職業(yè)的區(qū)別，而這在小數(shù)據(jù)研究中卻很容易做到。在很多數(shù)情況下，大數(shù)據(jù)中只存在相關(guān)性，而不是因果關(guān)系，比如前面所舉的冰淇淋和群體事件的例子，數(shù)據(jù)中無法確定是吃了冰淇淋才去參加群體事件還是群體事件導(dǎo)致冰淇淋銷量上升。在這方面，近年來社會(huì)科學(xué)中越來越流行的實(shí)驗(yàn)研究有著獨(dú)一無二的作用。研究人員可以在實(shí)驗(yàn)室中對(duì)受訪人加入一定的實(shí)驗(yàn)條件，然后觀測(cè)受訪人是否受到實(shí)驗(yàn)條件的影響，從而確定實(shí)驗(yàn)條件與受訪人態(tài)度或行為之間的因果關(guān)系(例如通過觀看環(huán)境公益廣告來確定受訪人環(huán)保意識(shí)的變化)。實(shí)驗(yàn)研究的一個(gè)問題是受訪人一般數(shù)量很少，不具代表性。為了解決這個(gè)問題，近年來，人們開始將實(shí)驗(yàn)研究植入到抽樣調(diào)查中，從而解決了大數(shù)據(jù)研究無法解決的因果關(guān)系和普遍性的雙重問題。

第四，小數(shù)據(jù)能更好地規(guī)避學(xué)術(shù)倫理的問題。大數(shù)據(jù)表面上很容易獲得，網(wǎng)絡(luò)是公共場(chǎng)所，誰都可以去，但現(xiàn)實(shí)并非如此。如果想真正獲得有價(jià)值、可以根據(jù)自己的理論興趣做分析的多變量大數(shù)據(jù)，就會(huì)涉及個(gè)人的隱私、商業(yè)或政府的機(jī)密以及個(gè)人權(quán)利、經(jīng)濟(jì)利益和政治敏感性等問題。因此，大數(shù)據(jù)可能永遠(yuǎn)也達(dá)不到其支持者最初設(shè)定的條件，也就是數(shù)據(jù)完全的公開和透明。沒有了這兩個(gè)前提，大數(shù)據(jù)的幻想就很難實(shí)現(xiàn)。相反，抽樣調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究遵循受訪人自愿、匿名的原則，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的所有權(quán)屬于研究者，使用起來不受其他人的限制。

四、結(jié)論

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，表面上打斷了原有的以抽樣調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究為基礎(chǔ)的社會(huì)科學(xué)研究方法的發(fā)展路徑。網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和對(duì)人們生活的不斷滲透，使得大數(shù)據(jù)的挖掘和收集成為可能。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是它的整體性、即時(shí)性、全面性和數(shù)量上的龐大。在社會(huì)科學(xué)研究中，特別是在公共政策和公共管理的領(lǐng)域中，人們?cè)絹碓蕉嗟乩镁W(wǎng)絡(luò)媒體產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)來研究選舉、民意分布、社會(huì)運(yùn)動(dòng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、政治動(dòng)員以及恐怖組織的形成和發(fā)展等等重要問題。

但是，大數(shù)據(jù)不是萬能的，從一開始就包括至少五個(gè)方面的局限性：(1)基于網(wǎng)絡(luò)用戶的“大數(shù)據(jù)”無法代表總體人口的特征；(2)大數(shù)據(jù)由于侵犯?jìng)€(gè)人隱私、涉及經(jīng)濟(jì)利益和國(guó)家安全，而無法實(shí)現(xiàn)徹底的公開和透明；(3)大數(shù)據(jù)無法對(duì)人們的思想狀況的各個(gè)方面做出準(zhǔn)確的描述；(4)大數(shù)據(jù)只能對(duì)人們不同行為的相關(guān)性做出描述，而在多數(shù)情況下無法確立事件之間的因果關(guān)系；(5)大數(shù)據(jù)所基于的行為有時(shí)候無法代表人們?cè)谏鐣?huì)中的真實(shí)行為。

傳統(tǒng)的問卷調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究至少可以從四個(gè)方面彌補(bǔ)大數(shù)據(jù)中的上述不足：(1)抽樣調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究不僅可以被動(dòng)地收集已經(jīng)發(fā)生的數(shù)據(jù)，還可以主動(dòng)為研究者“制造”數(shù)據(jù)；(2)抽樣調(diào)查的隨機(jī)樣本具備普遍性和人口的代表性，并從多方面收集受訪人的個(gè)人信息，使調(diào)查數(shù)據(jù)更具多樣化；(3)實(shí)驗(yàn)研究可以更準(zhǔn)確地確立各變量之間的因果關(guān)系；(4)抽樣調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究數(shù)據(jù)的所有權(quán)歸研究者，可以隨便使用，而大數(shù)據(jù)的使用則受到多方面的限制。

比較各種方法的優(yōu)劣，得出表1中的結(jié)論。

表1 社會(huì)科學(xué)研究方法性能比較

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，大數(shù)據(jù)不僅不會(huì)取代小數(shù)據(jù)，而且必須依靠小數(shù)據(jù)才能得到發(fā)展。例如，大數(shù)據(jù)可以提供新聞媒體內(nèi)容的語境描述及其歷史變遷，但卻無法呈現(xiàn)新聞媒體對(duì)受眾的影響，受眾研究中必須借助問卷調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究等手段，而問卷調(diào)查和實(shí)驗(yàn)研究則可以借助大數(shù)據(jù)所發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵詞、相關(guān)聯(lián)系等更有針對(duì)性地設(shè)計(jì)問卷和實(shí)驗(yàn)條件。

(本文曾宣讀于中山大學(xué)政治與公共事務(wù)管理學(xué)院認(rèn)知實(shí)驗(yàn)研究工作坊，得到景懷斌、梁玉成、雷敘川等教授的指正；修改過程中，得到北京大學(xué)政府管理學(xué)院博士研究生邵梓捷的幫助。對(duì)此一并致謝。)

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【責(zé)任編輯：楊海文；責(zé)任校對(duì)：楊海文，許玉蘭】

2015—04—13

中國(guó)教育部、國(guó)家漢辦孔子學(xué)院獎(jiǎng)學(xué)金

唐文方，美國(guó)愛荷華大學(xué)政治學(xué)與國(guó)際問題研究講座教授(愛荷華52242)。

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