首页 >> 政治学
胡键:大数据技术与公共管理范式的转型
2018年11月07日 11:34 来源:《行政论坛》 作者:胡键 字号

内容摘要:

关键词:

作者简介:

 

  作者简介:胡键(1968-),男,湖南道县人,上海社会科学院软实力研究中心主任,研究员,博士研究生导师,从事中国软实力研究,上海 200020

  内容提要:大数据技术嵌入社会科学研究并不仅仅是一种研究方法的改变,也并非如有学者所说的那样引起“计算社会科学”的兴起。众所周知,大数据不仅包括海量数据,还有类型多样的数据如结构性数据、半结构性数据和非结构性数据。而当今的社会生活所产生的绝大多数数据是非结构性数据,传统的数学和统计学方法是无法对这些数据进行计算的。因此,大数据技术与社会科学的结合实际上是一种思维的革命,也就是从传统的样本思维到全数据思维、从因果思维到相关性思维、从精确性思维到混杂性思维的革命。这种革命反映在公共管理上则是大数据技术推动了公共管理的范式转型,即:一方面,大数据技术从研究方法、研究对象、公共管理思维、公共管理的绩效评估标准等方面都在重塑公共管理的理论范式。从这个角度来看,“大数据+”开创了社会科学研究的新技术、新方法、新思维。另一方面,大数据技术又使公共管理从“维稳”式管理变成服务管理,从维持现实秩序、强调管理流程变成强调数据管理,从事后应对性管理变成事前有针对性的预防性管理等。因此,大数据技术从形式到内容都在重塑公共管理的实践范式。不过,这还不是公共管理的定型范式,大数据技术以及未来的人工智能将继续推动公共管理范式新的革命。

  关 键 词:大数据技术/公共管理范式/哲学社会科学

  标题注释:基金项目:国家社会科学基金项目“中国软实力评估及增进方略研究”(14BKS064)

  大数据技术对人类社会的影响和对社会科学研究的影响都是革命性的。大数据技术诞生前,人类对数据的认识和运用仅仅停留在计算领域内,而在其他领域内,数据也仅仅是作为记录的工具发挥功能。然而,大数据技术产生后,我们才发现人类的每时、每刻、每一个领域都与数据有关,而这些数据一旦收集起来并且对这些数据进行逻辑分析,就会产生巨大的价值。因此,大数据专家们说“数据就像一个神奇的钻石矿,当它的首要价值被发掘后仍能不断给予”[1]127。大数据技术及大数据的巨大价值,已经且正在导致社会科学研究的一场新革命。大数据技术运用在公共管理之中,既是为了利用数据的首要价值,也是在不断挖掘数据的潜在价值,并通过利用其价值来推动公共管理的科学化。关于大数据与公共管理的关系,笔者曾发表过《大数据与公共管理的变革》一文,主要从公共管理政策的角度来分析了大数据与公共管理的关系[2]。在这里,笔者从“公共管理范式”的角度来进一步探讨大数据与公共管理的关系,确切地说是探讨大数据技术究竟怎样促使公共管理范式的转型。

  一、大数据技术与哲学社会科学研究

  最近一段时间,学术界对大数据技术与社会科学研究关系的关注度非常高。社会科学研究的目的:一是通过对历史的研究来总结经验教训;二是通过对现实问题的研究来推进社会科学理论创新;三是借助于历史发展趋势的把握而对未来进行预测。相对来说,社会科学对历史的研究和对未来的预测都能够做到比较“从容”,而对现实问题的研究并在此基础上进行自我创新似乎显得“捉襟见肘”。这是为什么呢?要回答这个问题,首先还是要回顾历史,尤其是二战以来科学技术发展的历史。

  二战结束之前,新科技革命已现端倪。战争结束后,以微电子技术、材料新能源技术、遗传生物工程技术、远洋技术、航空技术等为主要内容的新科技革命突飞猛进。其重要的结果是世界经济的迅速增长,尤其是联邦德国、日本在二战后迅速迈入工业国家的行列。当然,美国是二战后新科技革命的发源地,经济发展和技术发展在二战后的世界中独占鳌头。因此,与当时科技成果相应的社会科学学科和理论大都创建于美国。冷战结束以来,科学技术的发展迎来了一场新的革命,以互联网技术的广泛应用为主要内容,代表了第三次工业革命的最新成果。然而,这场革命并没有停下来,而是继续在发展,其技术成果可以说是一日千里。在互联网技术还方兴未艾之时,云技术和基于互联网和云技术之上的大数据技术乃至人工智能迅速占据世界科技发展的潮头。从历史来看,技术应是思想的产物,就正如在欧洲,没有文艺复兴也就很难说有工业革命,但是,技术反过来也会对哲学社会科学的研究与创新产生影响。正是工业革命以后,哲学社会科学的新兴学科相继建立起来,哲学社会科学思想的创新也是发生在工业革命以后的社会实践中。因此,有学者认为,基于技术发展而建立起来的哲学社会科学历经四种“范式”:早期科学以记录和描述自然现象为主,可称为“实验科学”即第一范式,其典型案例如钻木取火;文艺复兴以来,科学家们开始利用模型归纳总结过去记录的现象,发展出“理论科学”即第二范式,其典型案例如牛顿三定律、相对论等;过去数十年间,计算机的出现,催生了“计算科学”即第三范式,可以对复杂现象进行模拟仿真,推演出越来越多复杂的现象,其典型案例如模拟核试验;而大数据时代科学的发展趋势是随着数据量的高速增长,计算机将不仅仅能做模拟仿真,还能对海量数据进行分析总结,进而发现规律,称为所谓的“数据密集型科学”即第四范式[3]。

  然而,技术和社会实践的迅速发展与哲学社会科学研究之间形成一种反差。这种反差反映在实践和时间两个方面身上,甚至也可以说是哲学社会科学创新陷入的两大瓶颈。从时间上看,哲学社会科学研究和创新是渐进的,而且创新的成果往往并不显现,但技术和技术推动下的社会实践发展却具有跳跃性。结果,哲学社会科学的研究总是落后于技术和社会实践的发展。哲学社会科学对社会实践的指导作用不明显,甚至根本无法体现哲学社会科学这种功能。在这种情形下,社会对哲学社会科学的看法就会被扭曲,以至于哲学社会科学被人为地轻视,包括从事哲学社会科学研究的人员也失去应有的尊重。从时间上来看,技术和社会实践发展迅速,使哲学社会科学与之在时间上存在严重的“时间差”。其结果是“哲学社会科学根本没有足够的时间对技术和社会实践进行理论抽象和阐释”。而在哲学社会科学追赶技术和社会实践发展的步伐的时候,就很难避免浮躁的嫌疑。加之在社会科学研究管理上片面追求数量化和“工程化”,哲学社会科学不得不单方面追求与技术和社会实践在时间上保持步调相对一致,而无法在质量和创新上紧跟技术和社会实践。因此,哲学社会科学的研究成果无疑就显得肤浅,更缺乏创新。

  尽管如此,哲学社会科学研究者总是力图在知识积淀与现实需要之间求得平衡。因此,在进入大数据时代的今天,哲学社会科学研究者在不断探索大数据与哲学社会科学的相互关系,并形成一系列的研究成果。这些成果一方面反映了哲学社会科学研究紧跟技术发展来研究现实问题的情况,试图将大数据技术融于哲学社会科学的研究中,以获得新的研究思路和研究方法;另一方面,反映出大数据对哲学社会科学研究不但提供了全新的研究工具,而且由于大数据技术对哲学社会科学研究的“入场”而产生新的逻辑、新的思维和新的思想。

  有学者认为数据科学(大数据)仅仅是引发了社会科学方法论的变革[4],显然这种认识,还是浅层次的。另外,还有一些学者则认为用大量的数据来分析社会现象就是大数据的方法或大数据分析,这在当前国内的研究中是一种普遍现象。也就是说,国内大多数学者对大数据的本质并没有弄清楚,而把常规的统计方法和统计学的研究并辅之以更多的数据认为就是大数据分析。这种观点进而引发了这样一种认识,即认为大数据融入哲学社会科学研究的重要结果是计算社会科学的兴起[3]。如果把大数据与哲学社会科学的交叉融合而形成的社会科学称为“计算社会科学”,就很容易让人认为这种社会科学的功能主要在于“计算”,而问题是并非所有的数据都是可以进行计算的。我们知道,大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。结构化数据是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理。而非结构化数据则是没有预定义的数据模型,不适用于由数据库二维表来表现的数据,包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等。但是,在现实中所产生的数据,越来越多的是非结构化数据。即便是结构化数据,也并非所有的结构化数据都是用来计算的;相反,大多数结构化数据和几乎全部的非结构化数据、半结构化数据不是用来计算的,而是用来借助于云技术分布式处理,包括可视化、虚拟化等以及在这些技术支撑下而进行的逻辑分析。因此,这种社会科学与其说是“计算社会科学”,还不如说是“分析社会科学”更为确切,这正如同前面所说的第四种范式即“数据密集型科学”。当然,这种“分析社会科学”既是基于大数据的技术性的工具性创新,也是一种哲学思维的创新,正因为如此,大数据与哲学社会科学的融合是有价值伦理的,也就是在使用大数据技术的时候是有“我们应该做什么”“我们应该是如何做”的规定的[5],而所谓的“计算社会科学”则是纯粹的技术性问题,是不会包含价值伦理的。

作者简介

姓名:胡键 工作单位:上海社会科学院软实力研究中心

职务:主任

转载请注明来源:中国社会科学网 (责编:孙志香)
W020180116412817190956.jpg
用户昵称:  (您填写的昵称将出现在评论列表中)  匿名
 验证码 
所有评论仅代表网友意见
最新发表的评论0条,总共0 查看全部评论

回到频道首页
QQ图片20180105134100.jpg
jrtt.jpg
wxgzh.jpg
777.jpg
内文页广告3(手机版).jpg
中国社会科学院概况|中国社会科学杂志社简介|关于我们|法律顾问|广告服务|网站声明|联系我们