淺談人工智能驅動的人文社會科學研究轉型

杜霞

成都大學馬克思主義學院 四川 成都 610000

在時代迅猛發展的背景下，人文社會科學迎來內涵深化以及領域外延的局面，數字文本、智能搜索等人工智能技術在現階段我國人文社會科學研究中得到廣泛應用。也正因人工智能技術的有效應用，促使傳統人文社會科學研究模式轉變為“大數據發現”研究范式，并實現對研究場景、研究視界的有效拓寬，進一步提升人文社會科學研究的“智能化”、“科學化”水平。

1 文獻搜索依托于智能引擎進行形式轉型

自2004年推出谷歌學術后，相關科研工作者檢索文獻的方式發生翻天覆地的變化，使得當前文獻檢索形式形成兩大類別，其中一類有百度學術、360學術以及谷歌學術等，這類搜索引擎開發者為引擎公司；另一類則是知網、維普以及萬方等，其引擎開發者為資源供應商。上述文獻搜索方式的應用，具備資源豐富、獲取便捷、平臺統一、二次應用等特點，但是隨著每年學術資料的海量化增多，此類平臺出現準確率下降、加載速度慢、信息過載等情況的概率不斷增加，影響到學者檢索文獻的效率性[1]。而隨著自動識別意圖、信息智能抓取、個性化檢索等人工智能技術的應用，實現為人文社會科學研究的轉型奠定基礎，可以在確保文獻檢索效率與準確性的同時，達到拓寬、豐富文獻統計渠道的目的。

在檢索引擎中進行人工智能技術的融合應用，進一步提升相關學者在檢索文件時的便捷性、效率性以及準確性等，為用戶提供更為多樣化、全面性的檢索服務。例如2015年推出的人工智能學術引擎，誕生于艾倫人工智能研究所，該引擎不同于以往學術平臺，可依據重要詞匯或關鍵詞，借助機器閱讀技術進行主題的確定，并通過圖表讀取來提升用戶解讀效率。同時，可通過分析文獻引用量、被引用位置以及引用次數等來分析論文的影響力。得益于文獻檢索的智能化變革，使得人文社會科學研究的視野、途徑得到創新，為用戶提供更為智能化、全面化以及便捷化的文獻檢索形式，可借助智能搜索引擎來達到實時追蹤人文社會科學研究新趨勢、新方向的目的[2]。

2 研究范式依托于大數據進行轉型

得益于人文社會科學研究與人工智能技術的深度融合，促使新的研究方式誕生。依托于相關設備進行數據的采集捕捉，并通過相關軟件進行分析處理，最后將所得的結果信息存儲于計算機中，而相關學者在此過程中僅需在最后環節進行數據結果的分析與判斷，進而達到研究范式創新的目的，此種研究范式具備密集型、效率性等特點。

在人文社會科學統計學研究中進行大數據技術的應用，實現將以往“樣本≠總體”的形式轉變為“總體=樣本”，有效避免以往統計學研究過程中隨機采樣存在的遺漏與數據不準確，為相關研究的開展提供“全景式”視野。以政治研究領域為例，在美國大選中，就涉及人工智能、大數據等技術的應用，借助大數據技術進行議員投票、捐款等情況的分析，實現對議員情況的有效掌握[3]。同時，依托于大數據與智能技術的應用，實現將人文社會科學研究轉變為數據驅動，以往的模型驅動存在變量、參數有限的問題，影響到研究的科學性與準確性，而應用數據驅動則可以進行海量數據信息的采集與捕捉。此種分析手段無須進行理論假設，通過自上而下的知識發現來對學術趨勢進行合理預測。再者，社會科學研究通過融合人工智能技術，實現利用相關關系來取代以往的因果關系，例如沃爾瑪通過分析商品之間的相關關系算法，以此確定消費者的購買行為；再如谷歌公司通過對搜索記錄進行大量采集與分析，做到對冬季流感的成功預測。此外，應用于人文社會科學研究的文獻資料轉變為以數字代碼形式為載體的電子文獻，通過將傳統紙質的文獻資料轉變為電子文獻，進一步提升學者對數據信息的挖掘與分析能力，再加上“專題數據庫”的建設，為人文社會科學的研究提供更為全面的信息參考[4]。但注意，盡管數字人文雖然在目前人文科學研究過程中取得一定的成效，但是仍有若干悖論尚待分析。包括總體與樣本悖論、相關與因果悖論、精準與混雜悖論等。

3 研究場景依托于人機協作進行轉型

通過以人工智能技術為驅動，實現為人文社會科學研究創新場景，新動向研究場景創新。對問題的研究分析是人文社會科學研究領域的真正核心所在，而對于同一問題而言，可以立足于不同角度、不同領域、不同層面進行分析[5]。借助人工智能、大數據等技術可實現對該領域新動向的有效探析，包括：①熱點事件的實時分析。央視通過對人工智能、大數據等技術的合理應用，實現對春運人口流動進行全面展示；借助MogLA智能系統實現對美國大選結果的預測等。在以往人文社會科學研究過程中，因數據的時滯性導致其研究結果的準確性受到影響，而借助人工智能與大數據等技術，可以真正做到對真實世界的探索。②文學爭議破解。借助數據挖掘、機器學習等技術，可實現對傳統文學爭議的有效破解。以《紅樓夢》為例，通過人工智能與大數據技術，進行作品前80回、后40回的分析與比對，進行是否為同一作者創作的分析。③人類行為規律解讀。以往人文社會科學領域中針對人類行為規律的研究，主要以問卷調查、實驗、對象訪談為主，其研究結果的真實性有待提升。而以人工智能技術為驅動后，可充分借助社會媒體來達到數據采集的目的，無須要求對象配合，進一步提升人文社會科學研究的便捷性。④歷史變化宏觀分析。依托于大數據技術等的應用，可以為歷史變化的準確、全面分析提供保障。例如針對民粹主義歷史變化的研究，龔為綱博士充分接觸網絡數據采集與分析技術，實現對歷史變化的有效探究。在以往歷史變化分析中，因數據無法整體性收集，再加上研究者主觀思想的影響，難免會導致分析結果缺乏真實性與客觀性，而采用大數據與人工智能技術能有效避免此類問題發生。⑤重大社會問題探索。在以往非線性社會問題探究過程中，相關學者主要以實證化研究為主要手段，但是因客觀解釋缺乏真實性，所以其結果的準確性不高[6]。而采用人工智能與大數據技術后，針對某些重大社會問題，可以依托于“數據發現邏輯”進行分析，進一步提升問題分析的全面性與客觀性。

4 科學研究依托于學科融合進行轉型

所謂人文社會科學研究，是指進行社會現象、社會價值、社會文化以及發展規律等的科學研究，而因其分支、派別呈現出日漸增大的態勢，導致人文社會科學內部出現諸多對立現象，如批判式研究對立于實證研究、自然學科對立于社會學科、內部分支對立等。但是到20世紀后半葉時，諸多學科呈現出逐漸融合的趨勢，如通過社會與自然科學的融合，誕生數學、電子計算機等新興學科；人文科學與數字技術融合實現跨學科對話等。針對傳統人文學術而言，其設計、分析以及計算等，可以充分借助數字人文來提升學術的可拓展性與多樣性，相關學者在研究過程中，可以通過探尋宏觀性、多元性以及差異性的線索來挖掘其潛力，并達到學科融合、領域融合的目的[7]。以新聞傳播科學為例，應用大數據技術后，實現從內、外進行范式的重構，外部實現與其他學科的有機融合，內部定位實現以社會科學取代人文學科，學科邊界逐漸消失。

5 結束語

基于人工智能驅動的人文社會科學研究轉型，實現從研究場景、研究范式、學術檢索以及學科融合等方面的變革，為人文社會科學研究的科學化、智能化發展打下良好基礎。但是人工智能技術的應用是一把“雙刃劍”，需要我們在積極轉型、深度融合的同時，警惕人工智能技術帶來的風險與挑戰，實現對人文社會科學全方位、全要素體系的有效構建。