“大數據”的文化建設戰略價值：案例和實踐

陳云松，嚴　飛，張　翼

“大數據”的文化建設戰略價值：案例和實踐

陳云松，嚴飛，張翼

［摘要］文章基于新近的社會科學大數據研究和地方治理實踐，梳理出大數據對于國家和地方文化建設的六個方面戰略價值：第一，展示地區軟實力的“歷史長卷”；第二，獲得全球及地域的“比較視野”；第三，推進地區對外宣傳的“有效傳播”；第四，發現影響經濟社會運行的“社會心態”；第五，為公共管理決策提供“科學依據”；第六，為經典理論提供“歷史新證”。大數據能夠以其超越傳統調查數據的樣本量和時空跨度，為研究者和管理者提供前所未有的海量數據、資料和信息，從而幫助研究者從過程性的歷史視角來審視和驗證重要理論問題，并為公共管理提供新的決策依據。無論是學界、智庫還是黨政部門的決策者，都應該進一步了解大數據，善于駕馭大數據，讓大數據來助力人文研究和國家文化建設。

［關鍵詞］大數據；文化建設；國家戰略；智庫建設

大數據的出現，為社會科學學者研究現實生活中社會經濟運行軌跡和文化行為、政治現象的互動提供了全新的前景。數年前，哈佛大學的加里·金在展望政治學的未來五十年時就預言，隨著大數據的出現和使用，整個社會科學研究的實證基礎將會出現重大的轉化，研究問題的廣度將伴隨著海量數據的整合而得到極大拓展，甚至會加速定性與定量研究的大融合[1]（P91-93）。

大數據主要是指在數量（Volume）、類型（Variety）、速度（Velocity）和價值（Value）等方面超過傳統規模的海量數據資料，尤其是那些不是通過隨機抽樣方法所得到的調查數據[2]。對于文化建設而言，大數據的聚焦點主要是社會科學大數據，也即當代經濟學、社會學、政治學、新聞和傳播學等社會科學領域進行量化分析或可視化的海量資料[3]。從目前的來源看，這類大數據主要來自數量級以千億詞匯、萬億字節的數字化書籍、媒體、語料庫、視頻庫、互聯網文本、搜索引擎記錄以及臉書、微博、微信等當代自媒體平臺。不過，大數據概念雖熱，但黨委政府部門特別是地方基層組織在利用大數據為公共治理和執政黨自身建設方面提供決策依據和參考的案例仍然不多。這是因為：一方面，大數據多為大型商業機構或專業機構持有，且往往各自為政，難以整合，現有大數據本身也并非為決策管理而專門設計。另外一方面，囿于傳統工作對象和方法，決策者群體對大數據的了解、掌握和駕馭能力總體上仍需進一步提高。

基于新近的社會科學大數據研究和地方治理實踐，我們梳理出“大數據”對于國家和地方文化建設的六個方面戰略價值：（1）展示地區軟實力的“歷史長卷”；（2）獲得全球及地域的“比較視野”；（3）推進地區對外宣傳的“有效傳播”；（4）發現影響經濟社會運行的“社會心態”；（5）為公共管理決策提供“科學依據”；（6）提供經典理論的“歷史新證”。

一、利用大數據展示軟實力的“歷史長卷”

利用大數據來進行人文社科領域的量化研究，已經逐漸成為相關學科的前沿和熱門領域。利用大數據獨有的跨時空的宏大特征，可以深度挖掘潛藏在海量數據背后有意義的歷史規律或信息，從而能夠展示出以往研究中所無法呈現的超長時間、超大空間的歷史畫卷，讓研究成果具有大視野、大跨度的特征，具備高度的科學性和說服力。我們以中國的“文化國際影響力”作說明。

黨的十七大報告提出：“要加強對外文化交流，吸收各國優秀成果，增強中華文化國際影響力”；黨的十八大報告更從建設社會主義文化強國的高度明確提出：“要開創全民族文化創造活力持續迸發、社會文化生活更加豐富多彩、人民基本文化權益得到更好保障、人民思想道德素質和科學文化素質全面提高、中華文化國際影響力不斷增強的新局面。”因此，了解、分析和研究中國文化的國際知名度、影響力，是國家層面軟實力研究的應有之義。但“文化國際影響力”難以衡量，而人們于“文化國際影響力”的評判分析絕大多數出于感性認識。例如，透過好萊塢電影的濫觴，人們感受到美式文化在全球的強力擴張；透過兵馬俑在大英博物館展陳的轟動，人們感受到中華文化在全球吸引力的不斷增強。但這種當代影響力、知名度大到什么程度，處于何等地位，我們無法測量和比較。而要了解數十年、數百年來中國文化對全球影響力的歷史軌跡，更是無法實現。不過，大數據已經開始改變這一困局，值得我們高度關注。

大數據之“大”，使得數據的性質發生了顯著變化，其數據的獲取和分析，往往需要有別于傳統社會科學訓練方法和工具。從2004年起，谷歌公司就開始對全球頂尖大學圖書館藏書進行數字化，目前已經數字化了3千萬種，時間跨度從公元1500年到2000年，含7種語言，占古登堡印刷術以來全球書籍的4%，詞匯量達5,380億①Lin,Yuri,Jean-Baptiste Michel,Erez Lieberman-Aiden,Jon Orwant,Will Brockman,and Slav Petrov.“Syntactic annotations for the Google Books Ngram Corpus”Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，2012.。2011年，相關專家團隊利用這一大數據，在《科學》雜志發表了《使用百萬數字化書籍的文化定量分析》一文。這項研究以文化關鍵詞在百萬書籍中的歷史頻率變化，展示了500年來人類文化發展史中的重要趨勢和現象[4]。利用這一技術，我們可以對近代人類知識總體中任何一個關鍵詞的出現頻率進行分析，也就為我們提供了分析、展示和比較“軟實力”“文化國際影響力”的重要工具②Acerbi,Alberto,Vasileios Lampos,Philip Garnett,and R.Alexander Bentley.“The expression of emotions in 20th century books”PLoS ONE，2013，8（3）；Hassanpour,Navid.“Tracking the semantics of politics:A case for online data research in political science”Political Science& Politics,2013，46（2）.。以國際知名度為例，利用300年來全球書籍中對某個人物、某個文化遺產、某個城市、某個省份或者某個國家的提及次數、頻率等指標，我們就可以科學測量其相應的國際文化影響力。

學者還利用相關大數據對中國地級以上近300個城市的國際知名度、中國世界文化遺產、文化名人名著的國際影響力等進行了分析[5]。下面舉兩個案例以供參考。圖1展示了近300年來中國城市的國際知名度前20強。經過測算，北京、香港、上海、廣州、南京、澳門、天津、臺北、重慶和拉薩穩居中國城市文化知名度的前10名，而南京無論是在哪個歷史階段，都位居全國前5名。利用大數據，筆者進一步總結了城市知名度形成的5個特征，并分析了內陸城市和殖民地城市知名度形成的不同模式。圖2展示的是近500年來中國34處世界物質文化遺產的前10強。從圖2中可見，長城、故宮、絲0綢之路、元上都遺址等的全球知名度名列前茅。而南京大報恩寺塔盡管因為在19世紀就已經焚毀而沒有列入[6]，但其在1700-1900年之間的全球知名度相當高，甚至僅次于長城。

圖1　南京和近300年中國城市的國際知名度20強

圖2　南京報恩寺塔和近500年中國世界物質文化遺產的國際知名度前10強

總體上，大數據之所以能為我們提供軟實力的歷史長卷，除了因為時間空間跨度大，更因其具有高度的代表性：第一，書面語言本身是承載人類觀念、意識和價值觀的最重要載體；第二，海量書籍報刊的語言詞匯既反映作者、撰稿人的個人觀點，更能反映和捕捉社會大眾的整體思潮。從這個角度出發，通過數個世紀積累而成的海量英語書籍和報刊，實際上構成了國際社會知識、觀念和經驗的主流，只要語料庫具有足夠的代表性，我們就可以認為一個詞匯在其中的出現頻率能夠近似地反映這個詞匯本身及其意蘊的社會文化影響力和知名度，甚至折射出某種社會趨勢、風尚或思潮[7]。而這類方法，顯然可以擴展使用到人文社科領域的各個分支。同時，或許更為緊迫的，我國也應該抓緊對中文書籍進行類似的數字化建設，以在大數據領域獲得重要的話語權（目前谷歌圖書的中文數字化書籍僅有30萬種）。

二、利用大數據獲得國際國內“比較視野”

比較研究一直是人文社科領域重要的研究切入點，比較視野依托于“可比”的指標，而人文社科領域有很多用傳統研究方法無法進行有效比較的議題。前文我們提及了城市、文化遺產等的國際知名度歷史長卷，下面進一步以中國“長城”和埃及“金字塔”的比較來作直觀的說明。我們都知道，這兩處著名的世界物質文化遺產，分別是中國和埃及兩個文明古國最為重要、最具有代表性、也是最具國際知名度和文化影響力的文明標志性建筑。那么，和埃及金字塔相比，長城的國際知名度究竟如何呢？以往的歷史研究，無法直接回答這樣的問題，而靠歷史、考古等學者求諸于史料，靠當代社會學者、傳播學者進行問卷調查，都是無法完成的任務。我們通過對大數據的分析，卻能在很短時間使用很少人力物力獲得一個全景的比較分析視野，從而回答這個問題。在圖3中，我們同樣利用谷歌百萬書籍的語料庫對長城和大金字塔的相關詞頻進行了可視化分析。不難發現，近500年來，埃及大金字塔的國際知名度（雙實線）總體上不如長城（虛線），但在1850-1890年之間它超過了長城，究其原因，是和19世紀末金字塔相關考古進程息息相關。而對相關埃及考古學發展的關鍵詞曲線，和我們的結論吻合得很好。

圖3　“大金字塔”和“長城”等中國世界物質文化遺產對比

我們再以江蘇為例進行省份內的比較分析。圖4展示的是江蘇13個省轄市改革開放以來全球中文書籍的提及率（圖4）和英語書籍的提及率（圖5）。這些提及率，如我們前文所說，實際上反映的就是城市的總體國際國內知名度。有意思的是，如果我們把國際國內知名度進行對比分析可以發現，這些城市的國際國內知名度并不一定是完全對應的。例如，在國內知名度方面，南京、蘇州、無錫的影響力數十年來一直領先，而其余城市競爭激烈，差距不大。揚州的國內知名度，在2005年之前落后于徐州、南通等城市，但2005年之后開始攀升并拉開與其他城市的差距，保持在地級市的第4位。而在國際知名度方面，南京遙遙領先，揚州在2005年左右開始超越無錫，到目前已經僅次于南京和蘇州。

圖4　江蘇城市的國內知名度

圖5　江蘇城市的國際知名度

如果說數十年、數百年大跨度比較分析只是大數據中的“大歷史”，利用同樣來自書籍、平面媒體以及國際互聯網的大數據，我們還能夠對相關的軟實力、關注度、知名度、美譽度等指標進行當代比較研究，獲得一個供決策者參考、分析比較的“當代大視野”，并有很多饒有興味的發現。例如，我們發現，在英語世界中，網絡搜索中國城市香港要遠遠高于大陸城市。此外，對上海的搜索甚至高于北京，這顯然和我們的一般預期所有不同，值得進一步研究。圖6展示了2010-2015年5年間5大中國城市的英語網絡搜索對比，可以明顯地看出層次性。圖7則展示了南京的當代國際關注度地位：低于廣州深圳拉薩，和西安非常接近。

圖6　當代中國城市的國際互聯網關注度前5強（2010-2015）

圖7　南京和其他主要大城市的國際關注度對比（2010-2015）

三、利用大數據推進對外宣傳的“有效傳播”

一個國家的國家形象在國際間的傳播，一個地區的對外交流和宣傳，是提升本國、本地區軟實力和塑造國際品牌的重要手段。對于國際傳播而言，要善于用國際受眾聽得懂的語言來說話，要善于講中國故事。如果用受眾無法接受、聽不懂或者不熟悉的話語來傳達我們的信息，則會事倍功半。而利用當代社會科學方法尤其是大數據來發現傳播中的規律、癥結，則有助于提高傳播的“有效度”。我們以“南京大屠殺”和“南京大報恩寺塔”為例來分別對國家外交和城市傳播作說明。

利用英語百萬書籍大數據，我們對“南京大屠殺”（Nanjing/Nanking Massacre）、“猶太人大屠殺”(Holocaust)、“南京”（Nanjing/Nanking）、“奧斯維辛”(Auschwitz)等關鍵詞的出現頻率進行了分析。從圖8中我們有兩個發現：第一，南京大屠殺的國際知曉度仍然不高。和奧斯維辛、猶太人大屠殺兩個詞相比，半個世紀以來的英語書籍里基本沒有提及。第二，猶太人大屠殺（Holocaust）這個詞在20世紀70年代前默默無聞，但70年代末開始迅速為世界所知。也就在70年代末，奧斯維辛小鎮的國際知名度開始超越南京。南京的規模遠遠大于奧斯維辛，且同樣發生了駭人聽聞的大屠殺事件，何以70年代末之后奧斯維辛的“猶太人大屠殺”和“奧斯維辛”的知名度急劇上升？我們提供的大數據解釋就是文化傳播的效度。而這種有效傳播的載體，本身一點也不復雜。1978年，當時尚未成名的美國著名影星梅爾·斯特里普（Meryl Streep）主演了一部反映納粹迫害猶太人的5集電視短劇“Holocaust”。此片開始被西德拒播，但事件引起轟動，在美國以及西德播出后收視率非常高，這使得原意是“種族大屠殺”的單詞“Holocaust”從此專指“猶太人大屠殺”。而“奧斯維辛”（Auschwitz）的詞頻曲線也隨著大屠殺詞頻同步增長。

實際上，我們甚至發現，梅爾·斯特里普本人的知名度曲線和“猶太人大屠殺”詞頻曲線具有非常接近的特征：1978年是增長速度的分水嶺。相關的計量分析也表明了兩者之間的關聯。這一基于大數據的分析告訴我們，影視劇的跨國文化傳播對于歷史事件知曉度具有重要的意義。從公共外交的角度，影視傳播既可以回避外交矛盾，又傳播了特定的價值觀，甚至可以形成輿論熱點被全球關注。這個例子告訴我們，利用大數據對傳播的歷史細節進行描述和分析，有利于我們了解過去的不足，提高對外傳播的有效性。

圖8　南京大屠殺、猶太大屠殺、南京和奧斯維辛的百年詞頻

同樣，一個地區的對外傳播也是如此。以南京為例，當我們向國際友人介紹南京時，較多地將南京介紹為“十朝古都”，并通過對“中山陵”“總統府”等我們心目中南京最具有代表性的建筑來加以推介。但實際上，除了少數中國通，國際受眾對于中國歷史、朝代等文化背景了解極少，大多數甚至不知孫中山為何人。因此，幾十年來對南京這類城市的外宣內容和方法，往往忽視了國內和國際受眾的知識結構差異。而通過大數據分析，我們發現，在國際受眾中，中國瓷塔（Porcelain Tower），也即南京大報恩寺塔，是更多老外熟知的概念，安徒生童話里甚至都有提及。前文也已經提及，如果把大報恩寺的300年歷史知名度曲線放置到中國世界物質文化遺產之中，在1700-1900年之間，它僅次于長城，比故宮還要知名。

為進一步說明大報恩寺塔讓人吃驚的國際知名度，我們用圖9來展示南京大報恩寺和西湖雷峰塔的國際知名度曲線。不難發現，在近百年來的英語書籍中，大報恩寺塔的提及率遠遠高于雷峰塔，兩者幾乎不在一個數量級上。而這幾乎是讓每一個初次見到這個圖表的中國人十分訝異的結果：中國人更多地知道雷峰塔，而不知道南京大報恩寺塔。因此，這個例子同樣告訴我們，利用大數據，了解大數據，可以更好地了解歷史，了解中西差別，會讓城市、歷史的對外傳播具有更高的效度。

圖9　南京大報恩寺塔與西湖雷峰塔的國際知名度對比（1700-2000）

四、利用大數據發現影響經濟社會運行的“社會心態”

大數據一直是輿情分析的強有力工具。基于大數據的輿情分析不僅僅可以用來監測、記錄社會心態和輿情，更可以發現輿情和經濟社會運行之間的重要關聯。這是因為，輿情不僅僅被社會經濟現象所催生，也會反作用于社會經濟現象本身[8]。圖10和圖11展示的是2015年5-7月份、2-4月份的滬市K線（虛線）與基于省內新浪微博大數據的輿情信心指數曲線（實線）。具體而言，我們利用新浪微博中大量和股市有關的詞匯，計算生成了代表輿情信心的指數。在代表股市震蕩期的圖10（5-7月）中，直觀的視覺判斷就能讓我們大致感覺到兩條曲線之間有明顯的對應關系。實際上，時間序列分析發現，輿情信心可以用來預測三天內的股市波動行情。而這種關聯，在股市平穩期并不存在（2-3月，圖11）。這項研究的意義在于，新浪微博中每一天的股市信心指數代表了當日的全社會輿情，而不是哪一個網站、論壇或者某個地區、群體的輿情。因此，研究結果有力驗證了社會輿論對于現實經濟金融現象的影響。在覆蓋面和科學精度上，這是傳統的問卷調查所無法企及的。

圖10　震蕩期輿情與股市曲線

圖11　平穩期輿情與股市曲線

再如，近年來網絡出現了一些“尼瑪”“逼格”“小婊砸”等粗鄙詞匯，也讓全社會產生了對網絡文化、網絡熱詞的擔憂，甚至有學者呼吁國家對此類詞匯進行干預。為進行分析，筆者搜集了2013年以來300多個網絡熱詞在新浪微博省內出現的頻率。通過對半衰期、半生期、峰值、谷值等的分析，大數據研究發現，頻繁出現在網絡匯總的粗鄙熱詞占總體新生用語熱詞的比例僅僅在6%左右，而且此類詞匯的生命周期各有千秋，大多數在短暫的1～2個月高峰期后會下降、平穩甚至消失，很少能夠成為真正的主流用語。圖12展示了20個比較常見的粗鄙網絡熱詞的3年使用曲線，除了“然并卵”“碧池”“碧蓮”和“心機婊”等4個近半年內出現的新熱詞在大幅增長之外，其他的都呈穩定波動和下降趨勢。實際上，在3年的尺度中，有的詞匯實際上是曇花一現。我們還測試了相關的粗鄙詞匯使用率匯總成單維曲線，發現其趨勢總體上穩定并小幅波動，而并不呈上升狀態①陳云松、朱燦然、張亮亮：《非代際文化反哺：概念、理論和實證》，南京大學社會學系工作論文。。

圖12　低俗網絡詞匯的三年趨勢（2013-2015）

五、利用大數據為文保等公共管理決策提供“科學依據”

文物和文化遺址保護開放利用等公共管理過程，是城市文化建設的重要一環[9]，亦能從大數據中獲取幫助。以南京市玄武區的實踐為例，每年除夕，主城區內主要寺廟如雞鳴寺、毗盧寺等都是人流密集地區，但香客數量的起伏并無一定規律，這給相應的警力配備提出了挑戰。2015年初，該區對除夕夜雞鳴寺的警力配備進行了討論分析，并利用大數據對比，估算出除夕夜香客數量將會是去年的1.5倍。主要的測算依據是，通過對除夕前數日內的微博中省內群眾對“雞鳴寺”“雞鳴寺頭香”等關鍵詞的提及數量，以及在百度中對相關關鍵詞的搜索數量。這是因為，除夕夜前幾日，如果人們在網上提及或者搜素相關寺廟越多，則就表明有越多的人會來雞鳴寺燒頭香或者參觀。

圖13顯示了微博中對雞鳴寺相關詞匯的提及次數，圖14則是百度搜索中的檢索次數。總體上，2015年初的相關關鍵詞數量是一年前的1.5倍多。因此可以類推，人流量也將達到1.5倍以上。因此，區政府配備了500人的各類警力和安保人員當晚進駐寺廟。結果除夕夜人流果然巨大，明顯超過去年，事先的大數據分析，為公共決策提供了依據。

圖13　2015年除夕前雞鳴寺在微博提及數量

圖14　2015年除夕前雞鳴寺在百度被搜索數量

六、利用大數據提供經典理論的“歷史新證”

馬克思主義相關理論在21世紀是否仍然具有活力？這是國際人文社科領域爭論不息的話題，也集中在理論分析、質性分析領域。而量化研究，囿于宏觀數據、歷史數據的無法獲取，往往無力涉及這些話題，也就失去了進一步檢驗經典理論、延續理論生命力的重要機會。而使用大數據，則可以為經典理論家的影響力、經典理論的現實解釋力提供重要的依據。這是因為大數據能夠以其超越傳統調查數據的樣本量和時空跨度，幫助研究者從過程性的歷史視角來審視和驗證經典的理論問題。學者發表于國際一流雜志Social Science Research的大數據研究，就展示了階級意識理論的重要解釋力[10]。

在圖15中，深色曲線代表1900-2000年的100年中美國經濟悲慘指數（通貨膨脹率與失業率之和，一般用來衡量經濟景氣程度），淺色曲線代表著100年中在美國出版的全部英語書籍中對“階級/階層”相關詞匯的提及總量，是我們利用谷歌圖書語料庫對近百個關鍵詞進行檢索和主成分分析后獲得。對這兩組100年時間序列，我們進行了格蘭杰因果分析、協整分析。計量分析的結果告訴我們，整個20世紀，美國的經濟景氣程度和美國人的“階級意識”是密切相關的，而經濟現象會對3～5年后的大眾“階級意識”產生因果影響。進一步的分析表明，經濟景氣程度和美國的基尼系數之間則不存在這種關系。我們接著對英國也進行同樣的分析。總體上，研究結果表明，20世紀美國的收入不公平（基尼系數）本身不影響社會的“階級意識”，但通貨膨脹和失業等經濟現象則會產生階級意識效應。而其原因，可能在于人們對全社會收入不平等的感知，不如對和自身直接相關的失業率、通貨膨脹等那么敏感。該發現用跨度百年的大數據和以前無法獲得的階級關注度指標檢驗階層理論，不僅是研究方法上的突破，實際上也更進一步拓展了階級意識理論，展示了馬克思經典理論的當代解釋力。

圖15　20世紀美國的經濟景氣程度與民眾“階級意識”

在另外一項社會學領域內最早的大數據研究中，學者利用谷歌百萬書籍比較了一系列最知名的社會學家的書籍提及率[11]。圖16清晰地展示了馬克思作為一名社會學家的重要地位。在社會學誕生以來的150年中，全球最為知名的社會學家排行榜里，馬克思（深色雙線）位居第一，韋伯（淺色雙線）位居第二，美國的帕森斯（粗虛線）名列第三；而布迪厄（粗實線）在近20年來的知名度增長最為迅猛。

圖16　作為社會學家的馬克思的文化影響力

七、結　語

在黨的十八屆五中全會上，中央決定實施“國家大數據戰略”。實際上，在2015年8月的國務院常務會上，《促進大數據發展行動綱要》就已獲通過，從政府系統的角度強調大數據作為推動經濟轉型發展的新動力、重塑國家競爭優勢的新機遇以及提升政府治理能力新途徑的重要價值。短短2個月后，黨的中央全會進一步把國務院“大數據發展行動”提升到“國家大數據戰略”層面。從執政黨的視角來審視和關注大數據，具有重要的政治和組織意義。這是因為“大數據”具有國家和地方文化建設的重要戰略價值，本身富含與執政能力、執政績效和執政合法性息息相關的內容。此外，在執政黨的組織架構中，宣傳文化系統本身對人文社會科學戰線的工作負有相關職責。因此，無論是從執政能力建設角度，還是從組織架構的工作職責角度，進一步認識大數據的戰略價值，提升大數據意識，培養大數據思維，善于獲得、分析和使用大數據，是執政黨建設的應有之義。

在本文里，我們從國家文化建設的角度，基于目前的研究和資料，梳理了大數據尤其是社會科學大數據6個方面的戰略價值。大數據能夠以其超越傳統調查數據的樣本量和時空跨度，為研究者和管理者提供前所未有的海量數據、資料和信息，從而幫助研究者從過程性的歷史視角來審視和驗證經典的理論問題，并為公共管理提供新的決策依據。從這個角度出發，無論是學界、智庫還是黨政部門的決策者，都應該進一步了解大數據、善于駕馭大數據，讓大數據來助力人文社科研究和國家治理。

我們認為，社會科學大數據的國家級項目、國家級實驗室、分析中心，應該成為科研機制體制創新的重要內容。這是因為：第一，盡管大數據在全球治理實踐和國際學術研究中都屬于前沿，但執政黨、中央政府的高度重視，以及中國學者在大數據分析方面起步較早的特點，都使得我們沒有后發劣勢。第二，我國的體制特點和決策特征有利于集中部門、行業力量，整合多方數據，使得在大數據分析使用方面建立先發優勢、拳頭優勢。第三，大數據的分析使用存在話語權和數據隱私等諸多問題，因此應該從國家層面重視該領域的投入、建設和管理。實際上，哈佛大學的政治學者甚至已開始利用網絡大數據來實驗、分析中國的互聯網管理[12]；加州大學等開始使用QQ數據進行分析，而我們對國外大數據的分析研究仍然不夠，缺乏“人類學”式的和國際分析的視野。

從智庫建設的角度，我們還認為，社會科學大數據的搜集、分析和研究，應該成為國家和地方智庫建設的重要內容。不過，從目前全國態勢來看，盡管和大數據相關的研究機構、隊伍在加快組建，基于可視化的大數據分析成果也在不斷涌現，但圍繞大數據的分析仍然不多，在大數據研究課題設置、量化分析水平和科學信度上仍然有待提高。更重要的是，圍繞大數據的黨委政府、智庫、科研院所專家的交流共建仍然需要加強，尤其是大數據持有者、管理者和大數據研究者之間的溝通協作仍然不夠。無論是黨政機構、智庫機構還是科研學術界，我們都應該進一步加強大數據學習，提升大數據意識，培養大數據思維，善于把大數據轉化為研究、工作的重要手段，為文化建設和學術研究提供雙贏的創新突破。

［參考文獻］

[1]King,Gary.The changing evidence base of social science research[M].King,G.,Schlozman,K.L.and Nie,N.(Eds.),The Future of Political Science:100 Perspectives. New York,NY:Routledge，2009

[2]Boyd,Danah and Kate Crawford.Critical questions for big data[J].Information,Communication&Society，2012，15 （5）.

[3]陳云松，吳青熹，黃超.大數據何以重構社會科學[J].新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2015，（3）.

[4]Michel,Jean-Baptiste,YuanKuiShen,andetc. Quantitative analysis of culture using millions of digitized books[J].Science，2011，（331）.

[5]陳云松，吳青熹，張翼.近三百年中國城市的國際知名度——基于大數據的描述與回歸[J].社會，2015，（5）.

[6]祁海寧，龔巨平.南京大報恩寺史話[M].南京：南京出版社,2008.

[7]Twenge,Jean M.,Campbell,W.Keith,and Brittany Gentile.Increases in individualistic words and phrases in American books,1960-2008[J].PLoS ONE，2012，（7）.

[8]陳云松，嚴飛.網絡輿情是否影響股市行情？基于新浪微博大數據的ARDL模型邊限分析[J].社會，2016(即發).

[9]單霽翔.文化遺產保護與城市文化建設[M].北京：中國建筑工業出版社，2008.

[10]Chen,Yunsong,and Fei Yan.Economic Performance and Public Concerns about Social Class in Twentieth-Century Books[J].Social Science Research，2016(forthcoming).

[11]陳云松.大數據中的百年社會學——基于百萬書籍的文化影響力研究[J].社會學研究，2015，（1）.

[12]King,Gary,Jennifer Pan,and Margaret E Roberts.Reverseengineering censorship in China:Randomized experimentation and participant observation[J].Science，2014，（345）.

［責任編輯：戴慶瑄］

［作者簡介］陳云松，南京大學社會學院副教授，南京市玄武區副區長，牛津大學社會學博士，江蘇 南京210046；嚴飛，清華大學社會學系助理教授，斯坦福大學Walter H.Shorenstein亞太研究中心博士后，北京 100084；張翼，中國社會科學院社會學所副所長，研究員，博士生導師，北京 100732

［中圖分類號］G05

［文獻標識碼］A

［文章編號］1004-4434(2016)06-0089-08

［基金項目］江蘇高校哲學社會科學研究重點項目“中國傳統文化的全球知名度”（2015ZDIXM001）；江蘇省社會科學基金重點項目“大數據視野中的江蘇文脈研究”（15ZHA001）