大數據時代的社會學審視

文/夏國美

大數據時代的社會學審視

文/夏國美

大數據正以從未有過的驚人速度改變著社會。傳統的集權模式被打破，自平衡結構的誕生，權力碎片化現象的蔓延，社會共治模式的出現，政治眾籌理念的崛起等，不僅改變著現實社會的形態和結構，也對傳統數據采集的理論和技術提出了新的變革。社會學的研究范式、研究對象、研究路徑和研究價值，正在遭遇前所未有的挑戰。隨著人工智能技術的發展，電腦將最終替代人腦的觀點也始終不絕于耳。在這一背景下，社會學必須用全新的眼光，重新審視本學科的研究方向和方法，探求大數據時代社會學研究的核心價值。

社會學研究方向的懸置和定位的矛盾

社會學誕生于18世紀歐洲大變革時代，其創始人孔德與當時大多數法國人一樣，對大革命后處于大動蕩、大衰退的社會抱著強烈重建的渴望。孔德相信，社會發展有其客觀的原理和原則。在孔德之前，探索這一原則和原理的思想家也大有人在，其中最有影響力的當屬黑格爾的辯證法。但是，孔德的理論顯然不是沿著黑格爾思路繼續前行的產物。

1.社會學出發點的路徑分殊

孔德的實證主義社會學更多地受到了17-18世紀其他啟蒙思想家的影響。這些理論盡管在歷史上都有其重要的思想價值，但在探索社會發展規律和根本原理上多少顯得有點短視。正因此，馬克思在研究生產資料決定勞動組織的理論時，順便研究了被英國和法國大肆渲染的孔德，而結果卻大失所望。馬克思對孔德的不滿，主要表現在方法論上，針對的是孔德的實證主義。

在探索人類社會發展的原則和原理方面，馬克思的歷史唯物主義和實證主義是存在巨大差別的。馬克思非常推崇黑格爾的辯證法，在將辯證法運用于資本生產規律的研究時他發現了社會發展的規律。早期的實證主義曾經是辯證唯物主義批判的對象，因此，同樣是為了實現理想社會的目標，馬克思并不欣賞孔德的實證主義而更倚重黑格爾的辯證法。

2.兩條路徑的歷史性互補

雖然德國的思辨哲學在把握歷史規律的深刻性方面勝過了英國和法國的各種主義，但在建構社會實際發展的現實性方面，后者卻超過了前者。特別是后來的黑格爾主義都崇尚精神解放的空談，以思辨代替科學，成了科學發展的絆腳石。相反，實證主義卻憑借科學的發展顯示了自己的重要性。科學技術的迅猛發展和對歷史的巨大推動作用，證實了實證主義的方法具有極大的社會價值。

3.社會學對現代性的依托

正如暴風雨來臨前需要預測變化，來臨時只需全力應對一樣，現代性既然伴隨科學革命已經成為到來的社會風暴，社會學就不再需要預測而只需要應對。故孔德以后，社會學幾乎不再預測社會未來的前景，推測社會發展的走向，社會學首要的任務是要弄清并詮釋眼前的社會變化。社會學的重點從方向轉到了方法，由抬頭看目標變成了埋頭找出路。這一轉向導致了社會學構成的迅速膨脹和多元分化：如在辨明社會范式的爭論中就出現了實證主義、人文主義和批判主義的分派；在探尋社會發展動力中就出現了經濟運動、個體行動、社會內在差異、世界動蕩體系、日常活動、政策實踐、社會組織、學科批判力等多元觀點；在開拓學科建設形態方面，則更是分科中再見分科、學派里又生學派，以至在并不漫長的歷程中，社會學本身就變成了數量可觀的學科群。至于宏大的社會學理論和派別究竟要建構一個怎樣的社會，這個社會最終將走向何處等涉及學科根本方向的問題，逐漸消失在社會學的研究視野中。作為學科的社會學，慢慢走進了學科細分和方法錯綜的密林深處，即使抬頭也看不見目標；社會學原初的方向，同樣被社會學以低頭拉車的方式悄悄地懸置了起來。

4.社會學定義的困境和出路

社會學分支和派別日益龐大的發展，凸顯了社會學的一個新問題：社會學究竟在提供人們對社會的整合認識還是分解認識？從亞里士多德開創分類學科的研究方法后，人類對同一世界的認識和研究開始進入分門別類的學科領域。到20世紀末，人類對整個社會的認識，已經被分類學科的無限龐雜投入了汪洋大海，到了即使瀏覽標題也令人目不暇接的地步，更妄論把握學科方法和社會整體。原本統一的自然和社會，在分類研究中被肢解、隔斷，甚至碎片化了。現實社會的發展正需要協同整合的學科理論作指導，社會學在中國改革開放后的應運而生，正是這種期待的產物。無論從學科命名還是學科定位看，社會學都理應成為所有學科的綜合學問。然而，社會學的實際發展非但沒有成為其他分類學科的綜合學問，相反自身也成了分類無窮、需要被統一的學問。統一者自身首先需要被統一的悖論，讓社會學陷入了命名和定位的尷尬局面，以致“社會學”的定義本身成了最大的爭論命題之一。

在當今所有的學科中，具有綜合功能的學科只有兩個，一是以量的研究為基礎的數學，另一個是以質的研究為基礎的哲學。嚴格說來，數學和哲學并不是以學科的實體形態去主動綜合其他學科，而是以其抽象原理的普遍適用性在被其他學科所綜合。但社會學則與它們不同。社會學不僅采用了數學“量”的研究方法，也吸納了哲學“質”的研究方法，這就決定了它既要承擔“哲學”的綜合性質去完成對整個社會的整體認識，又要充當“數學”的工具性質，對具體的社會問題進行精確分析和闡述。

事實上，在純粹的哲學和數學如何結合的問題上，自羅素發現了“集合論悖論”和哥德爾證明了“形式系統的不完備性”定理后，哲學家和數學家們曾殫精竭慮地對兩者的統一付出了驚人的努力，但結果并不讓人滿意。兼具哲學和數學雙重特性的社會學，要超越它們的抽象性，采用社會學實踐中具體的、特有的觀察方法和分析語言去完成這種結合，其難度之大是難以想象的。在這種結合的主客觀條件尚未成熟以前，社會學在學科的綜合性方面和實證的分析性方面雖然各有自己的發展，但相互之間的關系仍充滿困惑和爭論。

質與量的方法對壘與結合困境

從原則上說，學科分類的多樣性并不是學科綜合的真正障礙，只要找到貫穿學科研究方法的內在脈絡，就能實現學科綜合。以哲學和數學為基礎的社會學，如果在貫穿所有分類學科的方法論上能夠真正結合，則整個學科的綜合就成為必然的歸宿。然而，恰恰在這個問題上，社會學又陷入了最大的爭論。

1.整體化與精確化如何“記憶合成”

盡管在實際生活中，已有數理邏輯學家在尋找數學和哲學結合的途徑，但相比各自宏大的學科疆域，兩者能夠結合的領地仍然狹小并處于邊緣地帶，存在著巨大的鴻溝，于是造成了以此為基礎的社會學內部的方法論分野。20世紀末，“質的研究”和“量的研究”在西方社會科學界形成了強大的對壘。盡管在很長的時間內，兩種方法的對壘象征著結合的難度，但它們在同一學科內的對壘卻預示著結合的開始。

在將“質的研究”理解為“定性研究”的中國學界，“定性是定量的基礎，定量是定性的精確化”，曾經是結合觀點最普遍的表述。但這種抽象表述并不能解決社會學在實際研究中所面臨的結合困境，因為在精確化和整體化之間存在著天然的對峙。如同網上觀圖，要了解整體布局和所在的精確方位就必須依靠比例不同的兩幅地圖。或縮小地圖，犧牲精確化以滿足整體化，或放大地圖，犧牲整體化以滿足精確化。在單個人的看圖過程中，兩者的結合可以通過放大和縮小的兩次操作在記憶中合成。這里，“記憶合成”并不是兩個圖形的簡單相加（因為除了抽象的數字可以在相加中合成一個更大的數，不同形狀的圖形相加只能得出一片模糊的結果），大腦記憶究竟是如何將兩個不同的圖形，通過思維合成指導行動的正確信息，至今還是一個謎。這里，有無經驗的積累是很重要的因素，而人的經驗積累，若用電腦模擬就需要大數據的復雜程序。

在社會學領域，單個人或單個團隊從事的研究，或側重“量”的精確化，或側重“質”的整體化，在這種側重中，人的思維成了社會性思維的一個局部，各自代表社會的側面而不是全面。因此，量與質這兩者的結合，還需要一個社會性的“記憶合成”。但什么是“社會性記憶合成”，這對社會學來說同樣是一道未解的難題。

2.工具化孕育出大數據的新質性

不同方法的爭論并不影響各自研究路徑的發展。伴隨計算機的普及和西方統計學的發展，量的研究在21世紀的社會學中迅速崛起。以現實社會問題假設為研究起點的抽樣調查，在統計分析的基礎上，建立起精致的理論框架和準確的判斷預測。這種精確的量化研究在商業營銷、問題對策和事態預測方面產生了巨大的效應，但同時這種精確化模型也給社會學量的研究造成了“工具化”傾向。從質的研究視角來看，工具化傾向所造成的目標缺失和學科無靈魂現象，正在使得社會學日益背離原初的方向和目標。

然而，真理往往潛藏在問題的后面。表面上無目的的精確化研究背后，孕育著社會學大數據研究的種子。開始的量化研究，由于各種條件的限制，還只能在一個很小的數字范圍內進行。但在對有限的樣本數進行各種類型的相關分析時，就出現了大數據性質的雛形，沒有計算機的支持很難完成。21世紀以來，社會學量化研究的迅猛發展和巨大成果，是社會學量的研究憑借計算機而得以自豪的發展進程。但好景不長，生滅之路皆由計算機鋪設。計算機世界的迅猛發展反過來又可能成為結束這一進程的根源：大數據取代了抽樣調查的準精確性，學問工具化的研究路徑因路徑的徹底工具化而不得不面臨終結的尷尬。在這種背景下，尋找大數據的科學模式進行社會學研究，已成為一個重要的研究課題。

陳云松在《大數據中的百年社會學》一文中，通過對谷歌圖書最新語料庫的大數據檢索，獲得了自19世紀中期以來所有社會學相關信息的詳細追蹤。然而，這種追蹤的結果恰恰不是原本量化研究所要展現的精確性，相反是對原本質性研究結果的一個修正或補充。例如名家大師的影響力程度、理論流派的發展軌跡、領域熱點的分布狀態等，仿佛親歷者用體驗的真切感覺糾正旁觀者曾經靠觀察獲得的模糊判斷。類似的，從大數據研究中直接產生質性成果的現象，在不同領域正以“塊數據”的形式呈現出質的研究功能。這種形式正在從根本上解決質和量的對峙，同時也在改變社會學的角色位置。當“塊數據”真正以開放、共享、資源融合等集聚形式進入社會學研究視野時，社會學就可能由社會的旁觀客體變成社會的體驗主體。社會學研究中這種主客移位的悄然變換，將不可阻擋地改變社會學的研究路徑和方向，充當“社會性記憶合成”的主角。原本被懸置的社會學研究目標和方向，有可能在大數據的刺激下，以全新的、實際的形式重新展現出來。

“數字生命”和社會學的方向

在社會學產生與發展的過程中，認為“社會是一個有機整體”的思想，在學科上更類似于生物學的思考方式。從斯賓塞的社會有機論、迪爾凱姆的社會團結論、馬克思的社會實踐論、韋伯的社會行動論、霍曼斯的人際交換論、帕森斯的結構功能論、布迪厄的社會實踐論、哈貝馬斯的交往行為論、吉登斯的重建結構論到女性主義的社會性別論，“人與社會共生態”的思想始終貫穿在社會學研究的過程中。社會不是由冰冷的元素所組成，社會是由有意志的個體組成的結合體。“人是社會的細胞，社會是人的機體”的表達，在很大程度上可以被看作是中國古代“人是一個小宇宙”猜想的現代翻版。大數據的出現，正在將這一猜想推上實證之路。

1.一個古老命題的復活

數是世界的本質，從而也是生命的本質，這一古希臘畢達哥拉斯學派早期提出的神秘命題，在今天已經成為科學的事實。自薛定諤1943年在《什么是生命》一書中提出“生命不過就是一組編碼數字”后，人類基因工程的科學研究正在不斷證明著這一判斷。1990年1月9日，世界上第一例純粹由數字本身表現的生命，在美國特拉華大學教授托馬斯·雷的計算機中誕生。之后，加州大學克吉斯·阿亞米花了近十年的時間，制造了完全符合自然生命演化規律（能復制、會突變、相互競爭、遵循自然選擇）的“阿威塔”數字生物。

這一重大科研成果展示了兩個關鍵的視角。其一是數的工具視角：在一個大的系統（如社會系統、商業系統、人口系統）中運用數字去統計被觀察事物變化的過程時，數在我們面前直接充當了工具的角色；其二是系統的自洽視角：這個視角要求邏輯的內外一致和前后貫通。自洽視角啟示人們：當我們將有限活動的自我納入系統中，作為系統變化的一個組成因素時，我們個人的活動其實并不真正受自我意志所操控，相反，我們的意志和個體行為正在受大量“塊數據”的自洽運動所操控，而這種自洽的運動，并不是后面存在著上帝之手，而是宇宙生命發生的固有規律。總之，在上述社會學研究方法中，大數據的運用會通過工具性和自洽性的兩個視角產生主客移位的現象，它是將主體觀察社會的外在性思維拉進到社會客體的經驗性體驗中，由此完成從量化研究到質性研究的轉換。當這種轉換不是單個出現的偶然現象，而成為社會的普遍現象時，社會系統就會建構起具有高級生命功能的有機體。

2.人與社會共生態的發展趨勢

“塊數據”之于社會，猶如器官之于人體，“塊數據”形式的出現，顯然是將潛藏在自然中的生命結構展現到社會機體中，當不同領域具有質性研究功能的“塊數據”在新網絡關系中層層向上建構時，將會形成更為高級的“社會思維”功能。大數據正以宏觀世界可經驗的信息原理，揭示社會和人的“共生態”本質。盡管大數據目前在各具體領域的工具性運用，還很難給人產生社會整體效應和生命系統效應的質感，但它潛在的生命自洽性對人類社會的影響力將會伴隨時間進程慢慢顯現。認識社會結構的生命本質，應成為大數據時代社會學發展的重要內容。

在五千年人類文明的宏偉集聚中，我們不斷領略著人類思維復雜性的真相，但是對于社會思維內蘊的復雜性，在其尚未形成的時代，仍然是無法描繪的宏觀遠景。不過，正如百億神經細胞組成的人腦思維仍然要以單個腦細胞的基因變化為基礎一樣，在人與社會共生態的結構中，社會思維也要以人的思維為基礎。因此，通過對人的認識進程的把握去探索大數據環境下社會結構是如何被改變的，顯然可能成為社會學研究的關注焦點。

大數據每一種具體形式都僅能呈現事物本身的一個側面并非全貌，如何將大數據通過主觀知識加工處理并轉化成智能知識，仍然需要通過多學科交叉來加以研究和討論。社會學創始人對社會學如何引導社會向著符合最大多數人的理想目標發展的愿望，將在大數據時代重新成為社會學研究的重要方向。

【作者系上海社會科學院社會學研究所研究員、上海華夏社會發展研究院特約研究員；摘自《新疆師范大學學報》（哲學社會科學版）2016年第1期】