大數據時代，我們該如何做研究

大數據時代已來，這一判斷已成為共識。在談到大數據的時候，哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程?！焙翢o疑問，大數據概念很熱，甚至有些過時了。但相比大數據概念熱，學術領域對大數據的直接研究和發表并不多。雖然以大數據為主題的文章非常多，但其中很多都是背景、趨勢、挑戰、教育教學類文章。

例如，“大數據時代”出現在論文標題多達10907篇；“大數據背景”出現在論文標題中多達3644篇；“大數據挑戰”出現在論文標題中有1243篇。這說明各學科都意識到了大數據對學科發展的影響，開始從外圍來探討大數據的影響。然而，如果只談大數據的影響，是遠遠不夠的。社會科學研究者應走入大數據研究的內核，探究如何針對大數據本身進行研究，進而理解更加復雜多元的社會行為與社會現象。

隨著互聯網及智能設備的普及以及大數據概念的提出，越來越多的非抽樣調查數據開始進入社會科學研究者的視野；對文本、歷史典籍、圖像、音頻等傳統上通過定性方式進行分析的領域也開始越來越多地采用量化分析手段；對地理空間、關系網絡、社會結構、生命歷程等非線性內生因素的量化考量也開始提上日程。這些新的數據結構、數據規模以及建模形式一方面對傳統社會科學量化分析手段構成挑戰，另一方面也進一步豐富了社會科學研究的范疇。很多從事傳統量化研究的學者驚呼：小數據還沒玩好，大數據就來了！是的，不是我不明白，是這世界變化快。

第四種研究范式，

大數據研究帶來了什么？

大數據研究也被學者稱為“第四種研究范式”，對傳統的社會科學定性和量化研究范式提出了挑戰，也帶來了融合與交叉。

對定性研究而言，大數據分析方法使得原來的定性研究資料可以采用定量研究的方法進行研究，并對定性研究結果進行修正或補充；定量研究重新審視“描述”“敘事”“話語”等在定量分析中的地位，收集的數據也得以使用定性研究的分析方法。

對定量研究而言，傳統的社會科學的定量研究，其本質性的缺陷就是“用小數據來證明邏輯”，即用簡單的數量關系來應對復雜的社會問題，用小數據、小樣本來外推大數據、大樣本的復雜非線性社會問題，由于統計回歸內生性問題和數據上無法匹配，導致邏輯上的無法自??；而大數據的優勢就在于“用數據來發現邏輯”。

大數據并不只是和“數據”相關，更多的數據并不代表更多的洞見，很多時候反而會加大數據分析的難度且無益于解決當下的實際問題。如果缺少新的分析方法，大數據就難以對社會發展產生積極影響。因此，數據本身并不是大數據革命的產物，大數據時代的關鍵在于運用科學的方法來分析海量數據并從數據分析中析出有益于社會發展和進步的觀點。采用先進方法的大數據分析的相關結果可以對以前的發現給出更好的解釋，加強對現有數據、理論和方法的解釋，使有爭議的重大結構性問題和經典理論因為使用更加充分和趨于整體化的數據得以精細化再檢驗，從而發展得更加精致。