大数据时代与社会科学研究范式变革

社会科学与计算机科学的交叉研究：计算社会科学方法在社会现象分析与预测中的应用摘要随着大数据时代的到来，社会科学研究面临着新的机遇与挑战。

计算社会科学作为社会科学与计算机科学的交叉学科，以其强大的数据分析能力和计算模型，为社会现象的分析和预测提供了新的视角和方法。

本文将探讨计算社会科学的研究方法及其在社会现象分析和预测中的应用，并重点分析其在社交网络分析、意见领袖识别、舆情监测、社会风险评估等方面的应用场景，并探讨其面临的挑战和未来发展趋势。

关键词：计算社会科学，社会现象分析，预测，大数据，社交网络分析，意见领袖识别，舆情监测，社会风险评估一、引言社会科学致力于理解和解释人类社会行为，而计算机科学则专注于信息处理和计算。

随着互联网和移动互联网的快速发展，人类社会产生了海量的数据，这些数据蕴藏着丰富的社会信息，为社会科学研究提供了新的研究对象和方法。

计算社会科学应运而生，它将社会科学理论与计算机科学方法相结合，运用数据挖掘、机器学习、网络分析等技术对社会现象进行分析和预测，为理解和解释社会行为提供了新的思路和工具。

二、计算社会科学的研究方法计算社会科学的研究方法主要包括以下几个方面：1. 数据采集与处理：计算社会科学研究通常以大规模的社会数据为基础，这些数据来源广泛，包括社交媒体数据、政府公开数据、移动设备数据等。

数据采集与处理是计算社会科学研究的基础，需要根据研究目标选择合适的采集方法，并对数据进行清洗、整合和预处理。

2. 网络分析：社会网络分析是计算社会科学的重要研究方法之一。

它通过对社会网络结构进行分析，揭示社会互动模式、影响力传播机制、群体结构等社会现象。

常用的分析方法包括中心性分析、社群发现、路径分析等。

3. 机器学习：机器学习是近年来发展迅速的一种数据分析方法，它通过算法学习数据的规律，建立预测模型，用于预测社会现象的发生和发展趋势。

常用的机器学习算法包括回归分析、分类分析、聚类分析等。

战略与决策研究Strategy & Policy Decision Research引用格式：杜鹏, 赵秉钰, 孙粒, 等. 新时代科研范式变革的内涵及应对. 中国科学院院刊, 2023, 38(7): 991-1000, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20230322001.Du P, Zhao B Y, Sun L, et al. Connotation and countermeasures of scientific research paradigm transformation in the new era. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2023, 38(7): 991-1000, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20230322001. (in Chinese)新时代科研范式变革的内涵及应对杜鹏1赵秉钰1,2孙粒3沙小晶1张理茜1王孜丹4*1 中国科学院科技战略咨询研究院北京1001902 中国科学院大学公共政策与管理学院北京1000493 国家自然科学基金委员会计划与政策局北京1000854 军事科学院系统工程研究院北京100041摘要文章从理论和实践层面对科研范式变革的主要内涵和重要影响进行综合性探讨。

在理论层面上，从库恩及其代表作《科学革命的结构》入手，探讨“范式”概念的逻辑本质。

在实践层面上，通过问卷调查和访谈等形式，调研、凝练出新时代科研范式变革的3个方面内涵：解决系统性复杂问题成为新时代科研范式变革主要驱动力，仿真模拟和数据科学可能成为推动科研范式变革的有效突破口，科研活动组织创新成为推动科研范式变革的基础。

在此基础上，分析目前我国应对科研范式变革存在的问题，并提出相应的政策建议。

关键词科研范式，科学共同体，复杂性，仿真模拟，数据科学，科研活动组织，学科DOI10.16418/j.issn.1000-3045.20230322001CSTR32128.14.CASbulletin.20230322001当前，科学技术已成为改变和影响世界经济版图和政治格局的关键变量。

数字经济时代下的公司治理研究_范式创新与实践前沿随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，数字经济正成为推动经济增长的重要引擎。

在数字经济时代，传统的公司治理模式面临着新的挑战和变革。

本文将从范式创新和实践前沿两个方面，探讨数字经济时代下的公司治理研究的新动向和趋势。

范式创新是指通过跨越传统边界或者突破传统限制，创造新的公司治理范式。

在数字经济时代，新兴技术如大数据、人工智能、区块链等的运用，为公司治理提供了新的思路和工具。

首先，通过大数据分析，公司可以更好地了解市场、用户和竞争对手，从而做出更准确的战略决策。

其次，人工智能技术的应用，可以增强公司治理的智能化和自动化水平，提高决策效率和准确性。

区块链技术则提供了一种去中心化的组织方式，使得公司治理更加透明、公正和可信。

范式创新不仅带来了新的治理思维和手段，也推动了传统公司治理模式的升级和改进。

实践前沿是指在实践中不断探索和推进公司治理的新方向和新实践。

数字经济时代下，公司治理也需要随之演进和创新。

首先，企业需要付诸更多的资源和精力来关注技术和创新，加强创新产业链和生态系统的建设，以适应数字经济的发展需求。

此外，公司治理也需要更加重视企业社会责任，并将其纳入到治理的考量之中。

公司要面对的不仅是股东和投资者的利益，还要承担对员工、环境和社会的责任。

另外，数字经济时代下，公司经营的风险和挑战也更为复杂多变。

因此，公司需要不断地加强风险管理和内部控制，并建立起快速反应和应对风险的机制。

在数字经济时代下，公司治理研究面临着许多新课题和挑战。

首先，如何在数字化转型中实现企业治理和业务发展的良性互动，是数字经济时代下的公司治理研究中一个重要问题。

其次，数字技术的快速发展和应用给公司治理带来了风险和挑战，如数据安全、隐私保护等问题，如何有效防范和规避相关风险，是一个值得研究的方向。

再者，数字经济时代下，公司需要不断加强与政府和监管机构的合作和对话，共同推动数字经济的发展和公司治理的完善。

浅析当代社会科学研究的方法与创新引言：人类社会的不断发展和进步，对社会科学研究提出了更高的要求。

本文将从数据收集与分析、实证研究方法的创新和质性研究方法的应用等方面，对当代社会科学研究的方法与创新进行简要分析。

一、数据收集与分析的创新数据收集是社会科学研究的基础，而数据分析则是对收集到的数据进行整理和解读的过程。

在当代社会科学研究中，随着科技的进步与信息化的发展，数据收集的方法和手段得到了极大的拓展和创新。

互联网技术的普及与发展，为社会科学研究提供了更多的数据来源。

研究者可以通过网络调查、社交媒体分析等方式，收集到大量的社会行为和心理现象数据，进而进行深入的研究和分析。

互联网技术还使得数据的收集与分析更加高效便捷，大大提高了社会科学研究的工作效率。

大数据时代的到来，为社会科学研究提供了更丰富的数据资源。

大数据是指海量、多样化和高速度的数据，其特点在于数据的规模巨大、信息密度高、难以处理和分析。

通过对大数据的分析和挖掘，可以发现其中的规律和趋势，从而为社会科学研究提供更精确和全面的数据支持。

运用大数据技术可以对消费行为、社会网络、政府政策等进行分析，从而更好地理解和解决现实中的社会问题。

二、实证研究方法的创新实证研究方法是社会科学研究中常用的一种方法，其核心思想是通过数据的观察和实证来验证社会科学理论的有效性。

随着时代的进步和社会问题的复杂化，实证研究方法也在不断发展与创新。

交叉学科研究的兴起，为实证研究方法的创新提供了机会。

传统的实证研究方法主要基于单一学科的理论和方法，而现实中的社会问题往往是复杂而多元的。

为了更全面地认识和解决社会问题，研究者开始借鉴其他学科的理论和方法，通过不同学科的交叉融合，形成更复杂的实证研究方法。

社会心理学、经济学和计算机科学的交叉研究，可以更好地解释社会行为和社会网络的形成机制。

混合研究方法的兴起，为实证研究方法的创新提供了新的思路。

混合研究方法是指将定量和定性研究方法结合在一起进行的研究。

教育部关于加强新时代教育科学研究工作的意见文章属性•【制定机关】教育部•【公布日期】2019.10.24•【文号】教政法〔2019〕16号•【施行日期】2019.10.24•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】教育综合规定正文教育部关于加强新时代教育科学研究工作的意见教政法〔2019〕16号各省、自治区、直辖市教育厅（教委），各计划单列市教育局，新疆生产建设兵团教育局，部属各高等学校、部省合建各高等学校，部内各司局、各直属单位：教育科学研究是教育事业的重要组成部分，对教育改革发展具有重要的支撑、驱动和引领作用。

改革开放特别是党的十八大以来，我国教育科研工作取得长足发展和显著成就，学科体系日益完善，研究水平不断提升，服务能力明显增强，为推进教育改革发展发挥了不可替代的重要作用。

进入新时代，加快推进教育现代化，建设教育强国，办好人民满意的教育，迫切需要教育科研更好地探索规律、破解难题、引领创新。

为进一步加强新时代教育科研工作，现提出如下意见。

一、总体要求（一）指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的十九大精神，全面落实全国教育大会精神，树牢“四个意识”，坚定“四个自信”，做到“两个维护”，围绕中心，服务大局，坚持改革创新，推动建设具有中国特色、世界水平的教育科学理论体系，不断提升教育科研质量和服务水平，为加快推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意的教育提供有力的智力支持和知识贡献。

（二）基本原则——坚持正确方向。

坚持党对教育科研工作的全面领导，坚持马克思主义指导地位，坚持以人民为中心，牢牢把握意识形态的领导权和主导权。

——服务实践需求。

立足中国大地，面向基层一线，坚持问题导向，突出教育科研的实践性，以重大教育战略问题和教育教学实践问题为主攻方向，支撑引领教育改革发展。

——激发创新活力。

深化科研组织形式和运行机制改革，推进研究范式、方法创新，推动跨学科交叉融合，完善教育科研考核和人才评价制度，充分调动教育科研工作者的积极性、主动性、创造性。

专题：大力推进科研范式变革Vigorously Promote Scientific Research Paradigm Transform引用格式：李国杰. 智能化科研（AI4R）：第五科研范式. 中国科学院院刊, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002.Li G J. AI4R: The fifth scientific research paradigm. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002. (in Chinese)编者按随着大数据与人工智能（AI）技术的飞速发展，人类正迎来新一轮科技革命与产业变革。

深度学习等技术近年来的突破，也使AI在数学、物理学、化学、生物学、材料学、制药等自然科学和高技术领域的研究中得到了广泛应用并取得了令人瞩目的重大成果。

AI的快速发展为人类的科学研究工具和组织模式的效率提升提供了新机遇，以AlphaFold2和ChatGPT为代表的智能工具，展现出了超越人类解决复杂问题的能力。

趋势表明，AI for Science正在成为一种新的科研范式。

智能时代已经到来，科研范式与形态的变革刻不容缓，我们必须把握机遇，积极应对。

为此，《中国科学院院刊》特组织策划专题“大力推进科研范式变革”，本专题由《中国科学院院刊》副主编、中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所李国杰研究员指导推进。

智能化科研（AI4R）：第五科研范式李国杰中国科学院计算技术研究所北京100190摘要文章将“智能化科研”（AI4R）称为第五科研范式，概括它的一系列特征包括：（1）人工智能（AI）全面融入科学、技术和工程研究，知识自动化，科研全过程的智能化；（2）人机智能融合，机器涌现的智能成为科研的组成部分；（3）有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题；（4）面向非确定性问题，概率统计模型在科研中发挥更大的作用；（5）跨学科合作成为主流科研方式，实现前4种科研范式的融合；（6）科研更加依靠以大模型为特征的科研大平台等。

新计算社会学大数据时代的社会学研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会发展的重要驱动力。

在这样的背景下，计算社会学作为一门新兴的交叉学科，正逐渐展现出其独特的学术价值和实践意义。

本文旨在探讨大数据时代下的社会学研究，分析大数据对社会学学科发展带来的影响，以及如何利用大数据方法进行社会学研究的新路径。

文章首先将对计算社会学的概念进行界定，明确其在大数据时代下的定位和发展方向。

随后，将回顾社会学研究在大数据时代前后面临的挑战和变革，分析大数据对社会学研究对象、方法、理论等方面的深刻影响。

在此基础上，文章将重点探讨如何利用大数据方法进行社会学研究，包括数据采集、处理、分析和解释等各个环节的技术手段和操作策略。

本文还将关注大数据时代下社会学研究的伦理和隐私问题，探讨如何在保障个人隐私和数据安全的前提下，合理利用大数据资源开展社会学研究。

文章将展望计算社会学在未来的发展趋势，探讨其在解决社会问题、推动社会进步等方面的重要作用。

通过本文的论述，我们希望能够为社会学研究者提供一个全面、深入的理解大数据时代的视角，同时也为他们在实践中运用大数据方法进行社会学研究提供有益的参考和启示。

二、新计算社会学的概念与特点新计算社会学，作为社会学研究的新领域，主要利用大数据和计算技术来探究和理解社会现象。

它不仅是传统社会学研究方法的补充，更是一种全新的、跨学科的研究范式。

新计算社会学强调数据驱动，通过收集和分析海量数据，揭示社会结构、社会关系以及社会变迁的深层次规律。

数据驱动。

新计算社会学的研究始于数据，这些数据可能来源于社交媒体、电子商务网站、移动应用等各种在线平台。

通过对这些数据的挖掘和分析，研究者能够获得传统社会学难以触及的社会信息。

计算技术的运用。

新计算社会学不仅关注数据的收集，更重视数据的处理和分析。

它利用大数据处理技术、机器学习算法、网络分析等技术手段，对海量数据进行清洗、整合、分析和可视化，从而得出更加准确和深入的研究结论。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告大数据是指规模巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。

在过去，企业主要在大型机上存储财务、银行等关键应用系统的数据，但是以今天的数据量来看，这些数据是非常有限的。

随着PC的普及和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。

互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。

数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。

时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。

在这种背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。

在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据。

因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂。

信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。

大数据的意义在于，它可以帮助我们更好地理解和解决各种问题。

通过对数据的分析，我们可以发现规律、预测趋势、识别异常。

在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解市场需求和客户行为，制定更有效的营销策略。

在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病和制定治疗方案。

在政府领域，大数据可以帮助政府更好地了解社会状况和民生需求，制定更科学的政策。

在科学研究领域，大数据可以帮助科学家更好地理解自然规律和人类行为，推动科学进步。

总之，大数据是一个非常重要的概念，它正在改变我们的生活和工作方式。

未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，大数据将会发挥越来越重要的作用。

大数据热潮的兴起为中国提供了“弯道超车”的机会，使得中国IT企业有机会从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追。

教育研究范式的变革与发展趋向一、本文概述《教育研究范式的变革与发展趋向》一文旨在探讨教育研究范式的历史演变以及未来的发展趋势。

本文将首先回顾教育研究范式的传统模式，包括实证主义、解释学、现象学和批判理论等，分析它们在推动教育科学研究发展中的作用与限制。

随后，文章将重点讨论当代教育研究范式的变革，特别是混合方法研究、跨文化研究、定性比较分析等新兴范式在解决复杂教育问题中的应用与价值。

在此基础上，本文将探讨教育研究范式的未来发展趋向，包括研究方法的多元化、研究视角的跨学科融合、以及研究重心的转移等，以期为教育研究者和实践者提供新的视角和思路，推动教育科学的繁荣与发展。

二、教育研究范式的历史演变教育研究范式的历史演变是一个复杂而多元的过程，它反映了不同历史时期的社会背景、哲学观念以及科学技术的发展对教育研究的影响。

从最初的哲学思辨，到实证主义的盛行，再到后现代主义的多元视角，教育研究范式不断经历着变革和发展。

在哲学思辨阶段，教育研究主要依赖于哲学家的逻辑推理和直觉洞察，通过思辨的方式探讨教育现象的本质和规律。

这一阶段的研究往往是主观的、非实证的，缺乏科学性和客观性。

随着实证主义的兴起，教育研究开始转向以实证为基础的定量研究范式。

实证主义强调通过观察、实验和统计等方法收集客观数据，并对数据进行量化分析，以揭示教育现象的本质和规律。

这一阶段的研究注重可观察、可测量的事实，追求研究的客观性和科学性。

然而，随着后现代主义思潮的兴起，教育研究范式再次发生了变革。

后现代主义强调多元性、复杂性和相对性，认为教育研究应该关注不同文化、不同群体的声音和观点，采用多元化的研究方法和视角。

这一阶段的研究注重批判性、反思性和解释性，追求对教育现象的深入理解和全面解释。

教育研究范式的历史演变是一个不断变革和发展的过程。

从哲学思辨到实证主义再到后现代主义，每一种范式都有其独特的理论观点和研究方法，都为教育研究的深入发展做出了重要贡献。