大數據社會科學研究

『壹』 在大數據時代，文科方法與理論的力量到底體現在哪裡

第一，定性分析並不是文科常用的方法，跟你理解的太不一樣，是社會科學常用的方法。文科和社會科學有實質性的區別。

美國的社會科學發達於我國很多年----這個無需爭論。有各種各樣的原因。最重要的幾個原因我可以幫你羅列一下：

1 美國社會學發展研究並無斷層，並且在二戰時期和冷戰期間從歐洲接受了很大一批科學家：其中包括社會學科學家，教育學家，政治學家，管理學家，談判學家，心理學家等。其他國家在內包括我國並無這樣的積累和人才上的「非正常引進」。

所以，質性研究是一種建立在量化研究之上的，更為科學的手段。但對研究人員或者團隊，需要更加復雜的訓練。此外，你說的定性研究，本身就不是一種方法。定性研究裡面，大大小小不同的研究差異，有幾十甚至上百種之多，常用的就有：案例分析，田野調查，紮根理論，故事還原，現象分析，合作解釋，內容分析，少數人種自敘等等等等，分支更是多，比如，訪談就分為興趣小組訪談和一對一訪談。

所以，很多國家現在沒有進入到定性研究成為主流的階段。

『貳』 大數據所帶來的四種思維方式的轉變

隨著近年來大數據技術的快速發展，大數據所創造的價值深刻改變了我們的生活、工作和思維方式。大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：

事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。

以下將介紹大數據技術所帶來的四種思維方式的轉變。

社會科學研究社會現象的總體特徵，以往的采樣方法一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。

在大數據時代，隨著數據收集、處理、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從之前的樣本思維轉向總體性思維，從而能夠更加直觀、全面、立體、系統地認識總體狀況。

在大數據時代之前，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」的現象，導致數據的准確性大大降低，從而造成分析的結論與實際情況背道而馳，因此，就必須十分注重數據樣本的精確思維。

然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的結構化、非結構化、異構化的數據能夠得到儲存、處理、計算和分析，這一方面提升了我們從海量數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。

在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯性思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。

在大數據世界未出現時，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在關聯關系。數據量小的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的關聯關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據挖掘技術挖掘與分析出事物之間隱蔽的關聯關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在關聯關系分析基礎上的預測分析正是大數據的核心議題之一。通過關注線性的關聯關系及復雜的非線性關聯關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的數據之間存在的某些聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，關聯性關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。

在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。

不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「智能機器人」技術研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能化水平仍不盡如人意。但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，通過機器學習可以從數據中獲取有價值的學習數據，大數據將有效的推進機器思維方式由自然思維轉向智能化思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。

眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。

大數據開啟了一個重大的時代轉型。大數據技術正在改變我們傳統的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。大數據時代將帶來深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個人的日常生活和工作方式，改變商業組織和社會組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會治理的基礎數據，徹底改變長期以來國家與社會諸多領域存在的「不可治理」狀況，使得國家和社會治理更加透明、有效和智慧。

『叄』 利用大數據進行的社會科學研究有哪些

最典型的是，利用大數據進行流感的預測和預防

『肆』 用計算機和大數據進行社會科學研究會成為未來主流嗎

這個問題的答案嚴重的依賴於我們如何定義「計算機和大數據」。我實際上認為把計算機加到問題里是這個問題問得很糟糕的一點。

『伍』 大數據專業主要學什麼課程

大數據專業需要學:數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科跡晌數學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

大數據專業學什麼課程

數據科學與大數據技術專業是通過對基礎知識、理論及技術的研究，掌握學、統計、計算機等學科基礎知識，數據建模、高效分析與處理，統計學推斷的基本理論、基本方法和基本技能。具備良好的外語能力，培養出德、智、體、美、勞全面發展的技術型和全能型的優質人才。

數據科學與大數據技術的主要課程包括數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據姿首分析，部分高校的特色會有所差異。

通識類知識

通識類知識包括人文社會科學類、數學和自然科學類兩部分。人文社會科學類知識包括經濟、環境、法律、倫理等基本內容;數學和自然科學類知識包括高等工程數學、概率論與數理統計、離散結構、力學、電磁學、光學與現代物理的基本內容。

學科基礎知識

學科基礎知識被視為專業類基礎知識，培養學生計算思維、程序設計與實現、演算法分析與設計、系統能力等專業基本能力，能夠解決實際問題。建議教學內容覆蓋以下知識領域的核心內容:程序設計、數據結構、計算機組成操作系統、計算機網路、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相關的基本技術和方法，並讓學生了解學科發展歷史和現狀。

專業知識

課程須覆蓋相應知識領域的核心內容，並培養學生將所學的知識運用於復雜系統的能力，能夠設計、實現、部署、運行謹盯或者維護基於計算原理的系統。數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課:離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

大數據的就業前景怎麼樣

大數據行業就業前景很好，學過大數據之後可以從事的工作很多，比如研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、數據分析等，這些都是許多互聯網公司需要的職位，而且研發工程師的需求也很大，數據分析很少。

大數據人才就業前景好還體現在薪酬水平高，大數據是目前薪酬高的行業之一，目前大數據人才已成為市場的稀缺資源，發展前景好，薪酬水平也水漲船高。

『陸』 大數據能做什麼

隨著互聯網時代的迅猛發展，大數據全面融入了現代社會的生產、生活中，並將大大改變全球的經濟。大數據，它其實不僅僅是一種技術，更是戰略資源。

1、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點
移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。
2、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎
面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對;可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持;可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務;在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性;在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變
例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

『柒』 大數據時代是什麼意思的

大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(7)大數據社會科學研究擴展閱讀：

大數據時代的影響：

1、不是隨機樣本，而是全體數據：

在大數據時代，人們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣（隨機采樣，以前人們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓人們意識到，這其實是一種人為限制）。

2、不是精確性，而是混雜性：

研究數據如此之多，以至於人們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以人們必須盡可能精確地量化人們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱。

擁有了大數據，人們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓人們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

3、不是因果關系，而是相關關系：

人們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，人們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴人們某件事情為何會發生，但是它會提醒人們這件事情正在發生。

參考資料來源：網路-大數據時代