大數據研究助推哲學社會科學繁榮發展

大數據時代的到來為社會發展既帶來了機遇，也帶來了挑戰。將大數據與哲學社會科學研究融合起來，可進一步推動哲學社會科學發展。但如何切實將大數據應用到哲學社會科學領域中是當前學界面臨的重要問題。

開展交叉創新研究

無論從順應大數據化的趨勢，還是從繁榮發展哲學社會科學的角度看，大數據與哲學社會科學交叉創新研究都必不可少。中山大學馬克思主義學院教授鍾明華表示，大數據不僅使碎片化的信息價值化，而且極大拓寬了信息來源，增強了信息的「社會能見度」，提供了滿足社會對個性化信息需求的能力。藉助大數據所掌握的「全」信息，可有效打破學科研究獲取信息的數量和覆蓋面有限及研究方法單一的狀況，為學科發展創造出更堅實的基礎和更開闊的空間。

在中國社會科學院哲學研究所研究員段偉文看來，數據是對人與世界互動的記錄。隨著數據和智能技術的發展，我們已進入到可以記錄、分析一切數據的智能時代。數據流成為當代社會運行的基礎，面對這一發展勢態，只有全方位展開大數據與哲學社會科學交叉創新研究，才能為數據技術的合理運用奠定理論基礎。

「開展大數據與哲學社會科學交叉創新研究是一個新方向。」曲阜師範大學教授戚萬學認為，對社會觀念、思想觀點等進行證據性分析與檢驗，為社會進步提供更好的理論支持，成為哲學社會科學需要加以研究的緊迫課題。

北京師範大學哲學學院教授董春雨認為，開展大數據與哲學社會科學交叉創新研究的關鍵詞是「頂天立地」。「頂天」就是要切實加強真正意義的理論研究，特別是關於大數據的哲學理論研究。而「立地」指的是大數據研究一定要「接地氣」。大數據是一種行之有效的嶄新工具，我們應盡量運用大數據提高社會管理水平和管理效能等。這一切都須建立在紮實、嚴謹和有效的研究基礎之上。研究者也需要克服浮躁之氣，甘坐冷板凳，抓住真問題，最終取得有價值的研究成果。

尚存待解難題

目前，將大數據應用到哲學社會科學領域還存在一些困難。鍾明華認為，最大的困難在於如何使兩種不同性質的學科在科研目標、研究方法和評價機制上接軌。在哲學社會科學領域運用大數據時，技術邏輯追逐「數據紅利」最大化與文化邏輯講求數據文化價值、個人主體性實現，兩種邏輯的碰撞與融合問題需要考量。在評價標準上，大數據技術主要採用計量測算的方式。難以量化的哲學社會科學能否完全按照這種評估模式操作存在一定的不可預測性。此外，儘管大數據的精確性和整體性只是再現客觀現象，但是其運行的演算法偏重相關性而否定因果性。因此，即便大數據能再現事件整體，也未必能對事物的本質和規律做出準確把握。這是因為，單純的數據堆砌不能達到哲學社會科學思辨的高度。

華中科技大學國家治理研究院院長歐陽康認為，過去哲學社會科學研究習慣進行定性研究、概念分析、理論推演，在量化方面的運用不夠充分，對於大數據分析技術還不夠敏感。但哲學社會科學工作者也在不斷尋找大數據分析技術應用在哲學社會科學中的具體路徑、方法。

段偉文表示，在哲學和方法論層面，學界對大數據研究及其方法的有效性尚未形成統一的認識。與此同時，大數據研究方法不同於哲學社會科學研究的傳統觀測與實驗方法，導致哲學社會科學研究者一時難以適應這種研究方式的轉換。此外，大數據在哲學社會科學領域的應用所需要的數據資源不足，如何將各種經濟、管理與治理領域的數據轉化為適合研究的數據還存在一定的難度，對數據的採集與使用也尚無對應的法律法規可依。

「大數據應用在哲學社會科學領域中的困難可以用『一點一線一面』來概括。」 華北電力大學大數據與哲學社會科學實驗室主任王建紅表示，「一點」指的是技術點。對於哲學社會科學研究者而言，將大數據應用到自身的研究中，最缺乏的是技術。「一線」指的是人才線。大數據應用在哲學社會科學領域中最根本的困難是人才的缺乏。「一面」指的是認知面。應正確認識大數據與哲學社會科學的交叉創新研究，為其營造良好的學術氛圍。

評價體系應採取差異化原則

在談到如何讓大數據應用技術真正走進哲學社會科學時，歐陽康提出，需要培養懂技術並且能夠將技術運用到哲學社會科學中的人才。相關研究人員要更新觀念，全面學習、理解、運用大數據。

「建立大數據應用技術在哲學社會科學領域相應的體制機制，可以破解目前存在的困難。」鍾明華提出，加強學科研究的大數據意識，可使哲學社會科學工作者對大數據的運用從當前非系統的自髮狀態轉向系統的自覺、自為狀態。同時提高對大數據的功能研究與風險研判，為哲學社會科學領域科學接納大數據奠定良好基礎。增加相關資源投入，以少數發展起來的平台為典型，搭建創新平台，鼓勵跨學科研究人才和隊伍發展。

戚萬學建議，要建立科研立項新機制，在相應學科中增設「交叉研究類」項目，廣泛徵集大數據與哲學社會科學交叉研究的指導性課題，鼓勵科研人員開展交叉研究。在評價指標體系上，採取差異化原則，注重考察項目的交叉性、前沿性等。此外，要建立學科建設新機制，在學科評估指標體系中，增列反映學科交叉創新狀況的指標。

學者認為，將大數據切實有效地應用在哲學社會科學領域，應注意從方法、問題、主體三個方面入手。王建紅認為，這需要相關研究者在實踐中不斷探索。

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