大數據時代社會學研究的機遇和挑戰

楊茗

計算機和大數據都是當前社會變革深化發展中的重要技術支撐，基于大數據的社會學研究也正在成為學科研究的熱點話題。在大數據時代背景下，龐大的數據規模、精密的數據分析功能以及實時化的數據追蹤為探索與揭示社會學的相關理論與規律提供了新的研究路徑。由邊燕杰和陳皆明主編的《社會學概論》（2013年5月高等教育出版社出版）是社會學專業教學課程體系的入門指導教材，它以架構社會學研究的整體學科概貌為核心，對現代社會學研究中的創新議題進行延伸性思考與探索，兼顧了社會學入門指導教材的專業性和通識性。

《社會學概論》共涵蓋十四章的內容：第一章以社會學的定位為切入點闡述了社會學的學科起源、演變、研究方法、研究對象、理論基礎等內容;第二章討論文化與社會的關系，分析了人類社會中兩大基本要素;第三章論述了人的社會化，闡明了個人到群體的社會化過程;第四章到第九章具體論述了社會化過程中社會角色的構建、社會人際的互動、人的婚姻與家庭、社會的群體與組織、社會網絡的整體概貌、社會的分層與流動以及社區的構建與發展;第十章到第十四章則從社會管理與研究的角度分別討論了社會控制機制的建設、社會問題的治理、人口老齡化的應對、社會學視野下的經濟發展以及社會變遷下的社會現代化歷程。

基于大數據時代的技術優勢和創新研究理念，筆者認為，大數據時代社會學研究正面臨著新的機遇和挑戰。

一、大數據時代社會學研究面臨的挑戰

相對于傳統數據來說，大數據時代在數字科技變革的支撐下實現了數據規模、變量、數據分析結構、數據分析能力等各個方面的突破性發展。面對規模巨大、變量復雜，且需要實時化、立體化監控、測量和分析的大數據，社會學研究衍生了一些新的挑戰和問題。

一方面，社會學研究的數據規模大、分析難度高。在大數據時代，社會發展的各個方面都產生了大量實時信息與數據，也很容易通過信息技術進行抓取，但這些未經加工和篩選的原始數據規模十分龐大，要想在短時間內完成數據的分析難度較大，而且很容易在同類數據的整合分析中浪費資源、重復投入，不僅會提高研究成本，同時對社會學研究的精準性、間接性和嚴謹性也會造成一定的影響。

另一方面，大數據時代的社會學研究面臨著數據安全的挑戰，它主要包括兩點：一是大數據時代國家、企業、集體和個人都十分注意數據信息的安全保護，因此對各項數據的收集和保護較為嚴格，而社會學研究恰好需要大量的數據信息作為支撐。要想取得不同主體的數據安全認可，收集相應的信息數據并不簡單;二是大數據時代背景下的社會學研究也應當注重數據的安全保護，確保社會學研究過程中的關鍵性信息和數據能夠在研究過程中加強保護、集中處理，避免數據的泄露，引發其他不良后果。

二、大數據時代社會學研究面臨的機遇

第一，社會學的數據描述與規律研究將更加全面和嚴謹。在大數據技術的支撐下，社會學研究學者可以廣泛匯總社會學課題研究的相關信息和數據，調查某一社會現象在整個研究系統中的情況，而不僅僅依靠有限的樣本進行推敲，大大提高了社會學研究的全面性、準確性和嚴謹性。也就是說，大數據的數據收集能力和數據分析能力大大提高，所采用的社會學樣本分析趨近于總體全貌，為科學、全面地描述社會現象、總結社會學規律奠定了堅實的數據分析基礎。

第二，大數據增強了社會學數據分析的準確性和可靠性，為社會的治理提供了數據支撐和決策支持，進一步推動了國家社會重要戰略的決策、實施和完善。社會學研究是應用性和實踐性較強的學科，它的研究能夠更好地促進社會治理的現代化、科學化和規范化發展，但社會的治理牽涉的主體十分復雜，每一個決策都至關重要，如果沒有龐大的數據和案例作為支撐，社會學的規律很難在社會治理的現實場景中得到應用。而大數據的引入克服了這一缺點，它能夠在社會學決策之前對海量動態數據進行科學的分析和評估，從而保證數據的真實性和決策的可行性。

筆者認為，在大數據時代引發各領域深刻變革的同時，社會學學者也應當著力思考大數據技術對社會學研究的影響，突破傳統的社會學研究內容與方式，實現社會學認識論與方法論的自我突破和發展。