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石英:从质性研究到大数据方法 超越与回归

责任编辑:editor006 作者:张振 |来源:企业网D1Net  2017-11-03 17:19:26 本文摘自:中国社会科学网

文章指出,社会学质性研究方法和量化分析方法分别源于两种不同传统,演变为方法论的分离和对立。大数据的兴起或许会给解决这种“两张皮”的现状带来机遇。从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,研究工具的变化某种程度上见证了研究对象——社会本体的变迁。大数据研究促使质性研究和量化研究走向融合,社会学的科学性与人文性也获得了交汇的途径,大数据方法是对既有研究方法的超越,也蕴含着社会学想象力的回归。

文章主要分为五个部分:第一部分,方法之争及其范式起源;第二部分,工具演进、机器依赖及对象变迁;第三部分,社会学科学性与人文性的融合统一;第四部分,复杂性科学整体论对简单性科学还原论的超越;第五部分,数字化时代社会学想象力的回归。

  一 方法之争及其范式起源

文章认为,讨论不同方法的差异,有必要追溯学科发展的历史起源及其传统。科学主义范式的社会学自诞生起就以自然科学为样板,借鉴和遵循近代自然科学认知原理和方法论原则,逐步形成了一整套成熟的量化分析研究方法。随着大数据时代的到来,为区分起见,也有人把这种大多来源于抽样调查、访谈、行政记录和实验设计等传统统计方法的数据称为“小数据”,把传统的量化分析方法称为“小数据”方法。应当看到,学术论争、学派林立恰好是学科繁荣发展的表现,是学科走向成熟过程的必然。方法论争源自“与生俱来”的不同研究传统,面向未来也需要进一步探究其发展趋势。

 

  二 工具演进、机器依赖及对象变迁

文章认为,按照出现时间的早晚,可以粗略地把社会学研究方法的发展脉络归纳为“质性研究方法—传统量化分析方法—大数据方法”。从质性研究到传统量化分析方法再到大数据方法,工具的变化某种程度上见证了研究对象——社会本体的变迁。质性研究源自“田野”的方法无疑带有浓厚的传统社会印记;传统量化分析对应着的是现代社会,如果说这两种方法主要研究现实社会,大数据方法则显然是互联网时代信息社会的产物。社会本体发生了改变,对于这些关系、行为、结构变化所形成的大数据进行研究,就具有现实重要性。从这一角度而言,大数据研究对于社会学的本体论意义大于方法论意义。

内容摘要:文章指出,社会学质性研究方法和量化分析方法分别源于两种不同传统,演变为方法论的分离和对立。从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,研究工具的变化某种程度上见证了研究对象——社会本体的变迁。大数据研究促使质性研究和量化研究走向融合,社会学的科学性与人文性也获得了交汇的途径,大数据方法是对既有研究方法的超越,也蕴含着社会学想象力的回归。二工具演进、机器依赖及对象变迁文章认为,按照出现时间的早晚,可以粗略地把社会学研究方法的发展脉络归纳为“质性研究方法—传统量化分析方法—大数据方法”。由此,从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,显现的是“朴素整体论——分析还原论——系统整体论”的演进轨迹,这是一种否定之否定意义上的超越与回归。

关键词:研究方法;量化分析;质性研究;数据方法;方法论;社会学想象力;超越;回归;复杂性科学;社会学研究

作者简介:

  三 社会学科学性与人文性的融合统一

文章指出,所谓大数据方法,不是指某种程式化规范化的单一方法,而是充分运用人工智能、机器学习对大数据进行分析开发利用的一整套开放、包容、灵活的方法体系。这一方法体系既包含了数据科学家进行的借助机器的质性研究,又包含了传统量化分析方法的延伸运用。一方面质性研究方法的核心理念和想象力贯穿在大数据分析过程中,另一方面传统量化分析所依赖的统计学方法也在其中得到应用和延伸。大数据分析过程实际上体现了质性研究方法和传统量化分析方法的有机融合。尽管大数据已经广泛应用于社会科学研究,但大数据方法存在着相当多的局限,其一是社会学研究者数据获取的局限,其二与专业分工有关,社会学学者自身知识结构和能力存在局限。在某些情况下,大数据是有偏或有缺失的,另外大数据方法长于相关性判断,在因果关系的判断上,较之传统量化分析方法也更有难度。

四 复杂性科学整体论对简单性科学还原论的超越

文章指出,大数据方法之于社会学,也意味着研究理念、思维方式的革新。大数据方法更加着眼于整体,强调复杂性、系统性,其分析逻辑与基于“简单性”、“还原论”思维的传统量化分析方法迥然不同。数据结构的差异反映了大数据、“小数据”各自不同的哲学依据。20世纪中叶先后诞生了系统论、控制论和信息论“老三论”,耗散结构理论、协同论和突变论“新三论”,在此基础上逐步形成了“复杂性科学”和“复杂性方法”。从结构化数据到非结构化数据,从“小数据”到大数据,从“数据分析”到“数据挖掘”,无疑是一种认识论的进步、方法论的超越,是“复杂性科学”对“简单性科学”方法的超越,系统整体论对分析还原论的超越。需要指出的是,传统量化分析方法在揭示现实世界上,仍有着独特的优势。

内容摘要:文章指出,社会学质性研究方法和量化分析方法分别源于两种不同传统,演变为方法论的分离和对立。从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,研究工具的变化某种程度上见证了研究对象——社会本体的变迁。大数据研究促使质性研究和量化研究走向融合,社会学的科学性与人文性也获得了交汇的途径,大数据方法是对既有研究方法的超越,也蕴含着社会学想象力的回归。二工具演进、机器依赖及对象变迁文章认为,按照出现时间的早晚,可以粗略地把社会学研究方法的发展脉络归纳为“质性研究方法—传统量化分析方法—大数据方法”。由此,从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,显现的是“朴素整体论——分析还原论——系统整体论”的演进轨迹,这是一种否定之否定意义上的超越与回归。

关键词:研究方法;量化分析;质性研究;数据方法;方法论;社会学想象力;超越;回归;复杂性科学;社会学研究

作者简介:

  五 数字化时代社会学想象力的回归

文章认为,基于经验的直觉正是质性研究方法的核心,因此,尽管长期以来传统量化分析方法在中国社会学研究中居主导地位,学者们也不得不承认:中国社会学“最优秀的研究在方法论上更多采用的是质性方法”。社会学研究无论任何时候都不能忽视“社会学想象力”,也正因此,质性研究中“人”的作用尤为重要。大数据方法的开放性延伸和拓展了传统量化分析方法的空间,也为质性研究方法的发展带来新的机遇。互联网时代网络社会与真实社会之间的联结愈来愈紧密,“虚拟社会”越来越趋近于真实社会。大数据研究是社会学研究个性化的回归,是“机器”与“人”的融合,更为重要的意蕴,是数字化时代社会学想象力的回归。

文章总结说,当我们把质性研究方法的起源归结为来自于人类学传统,可以发现其内在的思想渊源契合于人类早期认识世界自发的朴素的整体论哲学;而伴随着近代自然科学诞生和发展的传统量化分析方法,其认识论依据是基于“简单性科学”的还原论哲学;互联网时代大数据的方法论意蕴,则是“复杂性科学”视域下的系统整体论哲学。由此,从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,显现的是“朴素整体论——分析还原论——系统整体论”的演进轨迹,这是一种否定之否定意义上的超越与回归。已经到来的大数据时代必将是一个方法多元的时代,而其中的核心议题是,社会学研究方法呼唤社会学想象力的回归。

(摘编自《中国社会科学评价》2017年第2期,张振/摘编)

关键字:质性数据分析社会学研究方法

本文摘自:中国社会科学网

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石英:从质性研究到大数据方法 超越与回归

责任编辑:editor006 作者:张振 |来源:企业网D1Net  2017-11-03 17:19:26 本文摘自:中国社会科学网

文章指出,社会学质性研究方法和量化分析方法分别源于两种不同传统,演变为方法论的分离和对立。大数据的兴起或许会给解决这种“两张皮”的现状带来机遇。从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,研究工具的变化某种程度上见证了研究对象——社会本体的变迁。大数据研究促使质性研究和量化研究走向融合,社会学的科学性与人文性也获得了交汇的途径,大数据方法是对既有研究方法的超越,也蕴含着社会学想象力的回归。

文章主要分为五个部分:第一部分,方法之争及其范式起源;第二部分,工具演进、机器依赖及对象变迁;第三部分,社会学科学性与人文性的融合统一;第四部分,复杂性科学整体论对简单性科学还原论的超越;第五部分,数字化时代社会学想象力的回归。

  一 方法之争及其范式起源

文章认为,讨论不同方法的差异,有必要追溯学科发展的历史起源及其传统。科学主义范式的社会学自诞生起就以自然科学为样板,借鉴和遵循近代自然科学认知原理和方法论原则,逐步形成了一整套成熟的量化分析研究方法。随着大数据时代的到来,为区分起见,也有人把这种大多来源于抽样调查、访谈、行政记录和实验设计等传统统计方法的数据称为“小数据”,把传统的量化分析方法称为“小数据”方法。应当看到,学术论争、学派林立恰好是学科繁荣发展的表现,是学科走向成熟过程的必然。方法论争源自“与生俱来”的不同研究传统,面向未来也需要进一步探究其发展趋势。

 

  二 工具演进、机器依赖及对象变迁

文章认为,按照出现时间的早晚,可以粗略地把社会学研究方法的发展脉络归纳为“质性研究方法—传统量化分析方法—大数据方法”。从质性研究到传统量化分析方法再到大数据方法,工具的变化某种程度上见证了研究对象——社会本体的变迁。质性研究源自“田野”的方法无疑带有浓厚的传统社会印记;传统量化分析对应着的是现代社会,如果说这两种方法主要研究现实社会,大数据方法则显然是互联网时代信息社会的产物。社会本体发生了改变,对于这些关系、行为、结构变化所形成的大数据进行研究,就具有现实重要性。从这一角度而言,大数据研究对于社会学的本体论意义大于方法论意义。

内容摘要:文章指出,社会学质性研究方法和量化分析方法分别源于两种不同传统,演变为方法论的分离和对立。从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,研究工具的变化某种程度上见证了研究对象——社会本体的变迁。大数据研究促使质性研究和量化研究走向融合,社会学的科学性与人文性也获得了交汇的途径,大数据方法是对既有研究方法的超越,也蕴含着社会学想象力的回归。二工具演进、机器依赖及对象变迁文章认为,按照出现时间的早晚,可以粗略地把社会学研究方法的发展脉络归纳为“质性研究方法—传统量化分析方法—大数据方法”。由此,从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,显现的是“朴素整体论——分析还原论——系统整体论”的演进轨迹,这是一种否定之否定意义上的超越与回归。

关键词:研究方法;量化分析;质性研究;数据方法;方法论;社会学想象力;超越;回归;复杂性科学;社会学研究

作者简介:

  三 社会学科学性与人文性的融合统一

文章指出,所谓大数据方法,不是指某种程式化规范化的单一方法,而是充分运用人工智能、机器学习对大数据进行分析开发利用的一整套开放、包容、灵活的方法体系。这一方法体系既包含了数据科学家进行的借助机器的质性研究,又包含了传统量化分析方法的延伸运用。一方面质性研究方法的核心理念和想象力贯穿在大数据分析过程中,另一方面传统量化分析所依赖的统计学方法也在其中得到应用和延伸。大数据分析过程实际上体现了质性研究方法和传统量化分析方法的有机融合。尽管大数据已经广泛应用于社会科学研究,但大数据方法存在着相当多的局限,其一是社会学研究者数据获取的局限,其二与专业分工有关,社会学学者自身知识结构和能力存在局限。在某些情况下,大数据是有偏或有缺失的,另外大数据方法长于相关性判断,在因果关系的判断上,较之传统量化分析方法也更有难度。

四 复杂性科学整体论对简单性科学还原论的超越

文章指出,大数据方法之于社会学,也意味着研究理念、思维方式的革新。大数据方法更加着眼于整体,强调复杂性、系统性,其分析逻辑与基于“简单性”、“还原论”思维的传统量化分析方法迥然不同。数据结构的差异反映了大数据、“小数据”各自不同的哲学依据。20世纪中叶先后诞生了系统论、控制论和信息论“老三论”,耗散结构理论、协同论和突变论“新三论”,在此基础上逐步形成了“复杂性科学”和“复杂性方法”。从结构化数据到非结构化数据,从“小数据”到大数据,从“数据分析”到“数据挖掘”,无疑是一种认识论的进步、方法论的超越,是“复杂性科学”对“简单性科学”方法的超越,系统整体论对分析还原论的超越。需要指出的是,传统量化分析方法在揭示现实世界上,仍有着独特的优势。

内容摘要:文章指出,社会学质性研究方法和量化分析方法分别源于两种不同传统,演变为方法论的分离和对立。从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,研究工具的变化某种程度上见证了研究对象——社会本体的变迁。大数据研究促使质性研究和量化研究走向融合,社会学的科学性与人文性也获得了交汇的途径,大数据方法是对既有研究方法的超越,也蕴含着社会学想象力的回归。二工具演进、机器依赖及对象变迁文章认为,按照出现时间的早晚,可以粗略地把社会学研究方法的发展脉络归纳为“质性研究方法—传统量化分析方法—大数据方法”。由此,从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,显现的是“朴素整体论——分析还原论——系统整体论”的演进轨迹,这是一种否定之否定意义上的超越与回归。

关键词:研究方法;量化分析;质性研究;数据方法;方法论;社会学想象力;超越;回归;复杂性科学;社会学研究

作者简介:

  五 数字化时代社会学想象力的回归

文章认为,基于经验的直觉正是质性研究方法的核心,因此,尽管长期以来传统量化分析方法在中国社会学研究中居主导地位,学者们也不得不承认:中国社会学“最优秀的研究在方法论上更多采用的是质性方法”。社会学研究无论任何时候都不能忽视“社会学想象力”,也正因此,质性研究中“人”的作用尤为重要。大数据方法的开放性延伸和拓展了传统量化分析方法的空间,也为质性研究方法的发展带来新的机遇。互联网时代网络社会与真实社会之间的联结愈来愈紧密,“虚拟社会”越来越趋近于真实社会。大数据研究是社会学研究个性化的回归,是“机器”与“人”的融合,更为重要的意蕴,是数字化时代社会学想象力的回归。

文章总结说,当我们把质性研究方法的起源归结为来自于人类学传统,可以发现其内在的思想渊源契合于人类早期认识世界自发的朴素的整体论哲学;而伴随着近代自然科学诞生和发展的传统量化分析方法,其认识论依据是基于“简单性科学”的还原论哲学;互联网时代大数据的方法论意蕴,则是“复杂性科学”视域下的系统整体论哲学。由此,从质性研究方法、传统量化分析方法到大数据方法,显现的是“朴素整体论——分析还原论——系统整体论”的演进轨迹,这是一种否定之否定意义上的超越与回归。已经到来的大数据时代必将是一个方法多元的时代,而其中的核心议题是,社会学研究方法呼唤社会学想象力的回归。

(摘编自《中国社会科学评价》2017年第2期,张振/摘编)

关键字:质性数据分析社会学研究方法

本文摘自:中国社会科学网

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