大数据时代社会学研究的机遇和挑战

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大数据时代社会学研究的机遇和挑战

作者：杨茗

来源：《新闻爱好者》2019年第09期

计算机和大数据都是当前社会变革深化发展中的重要技术支撑，基于大数据的社会学研究也正在成为学科研究的热点话题。在大数据时代背景下，庞大的数据规模、精密的数据分析功能以及实时化的数据追踪为探索与揭示社会学的相关理论与规律提供了新的研究路径。由边燕杰和陈皆明主编的《社会学概论》（2013年5月高等教育出版社出版）是社会学专业教学课程体系的入门指导教材，它以架构社会学研究的整体学科概貌为核心，对现代社会学研究中的创新议题进行延伸性思考与探索，兼顾了社会学入门指导教材的专业性和通识性。

《社會学概论》共涵盖十四章的内容：第一章以社会学的定位为切入点阐述了社会学的学科起源、演变、研究方法、研究对象、理论基础等内容;第二章讨论文化与社会的关系，分析了人类社会中两大基本要素;第三章论述了人的社会化，阐明了个人到群体的社会化过程;第四章到第九章具体论述了社会化过程中社会角色的构建、社会人际的互动、人的婚姻与家庭、社会的群体与组织、社会网络的整体概貌、社会的分层与流动以及社区的构建与发展;第十章到第十四章则从社会管理与研究的角度分别讨论了社会控制机制的建设、社会问题的治理、人口老龄化的应对、社会学视野下的经济发展以及社会变迁下的社会现代化历程。

基于大数据时代的技术优势和创新研究理念，笔者认为，大数据时代社会学研究正面临着新的机遇和挑战。

一、大数据时代社会学研究面临的挑战

相对于传统数据来说，大数据时代在数字科技变革的支撑下实现了数据规模、变量、数据分析结构、数据分析能力等各个方面的突破性发展。面对规模巨大、变量复杂，且需要实时化、立体化监控、测量和分析的大数据，社会学研究衍生了一些新的挑战和问题。

一方面，社会学研究的数据规模大、分析难度高。在大数据时代，社会发展的各个方面都产生了大量实时信息与数据，也很容易通过信息技术进行抓取，但这些未经加工和筛选的原始数据规模十分庞大，要想在短时间内完成数据的分析难度较大，而且很容易在同类数据的整合分析中浪费资源、重复投入，不仅会提高研究成本，同时对社会学研究的精准性、间接性和严谨性也会造成一定的影响。

另一方面，大数据时代的社会学研究面临着数据安全的挑战，它主要包括两点：一是大数据时代国家、企业、集体和个人都十分注意数据信息的安全保护，因此对各项数据的收集和保护较为严格，而社会学研究恰好需要大量的数据信息作为支撑。要想取得不同主体的数据安全认可，收集相应的信息数据并不简单;二是大数据时代背景下的社会学研究也应当注重数据的

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