聚焦计算社会科学 挖掘大数据潜力——“大数据与计算社会科学跨学科专家研讨会暨青年学子 学术论坛”成功举办
发布时间:2017-06-29 18:10:04  点击数:

      629日,大数据与计算社会科学跨学科专家研讨会暨青年学子学术论坛在武汉成功举办。

本次研讨会由武汉大学人文社会科学学报编辑部与武汉大学社会学系联合主办。分别来自武汉大学、中国其他著名高校、美国哈佛大学、美国加州大学戴维斯分校的专家学者60余人与会。

武汉大学人文社会科学研究院夏义堃副院长代表主管单位致辞。她说,技术进步一日千里,而无论是从工具理性还是学科制度层面看,我们的人文社会科学研究方法,还远未跟上技术发展。大数据时代是跨学科的时代,学者必须打破学科界限,通力协作。为了将学术生产和传播有机结合在一起,推动武汉大学学科研究方法的改进,我们组织了这次论坛,希望能为武汉大学汇集更多高端专家和高水平论文。

《武汉大学学报(人文科学版、哲学社会科学版)》主编、教育部长江学者特聘教授汪信砚代表学报致辞。他说:武汉大学学报办刊,坚持十六字方针:追踪前沿,聚焦热点,倡导原创,注重综合。希望各位专家大力支持武汉大学学报,凡是符合武汉大学学报办刊理念的研究成果,学报都非常欢迎。我刊愿与大家长期相守,合作共贏。汪信砚主编简略说明了学报两刊的办刊方针,强调学报正翘首以盼关于大数据的前沿研究成果。他表示,武汉大学学报今后将加强刊发社会学类文章的工作,也非常欢迎各类跨学科研究的成果。

围绕大数据时代计算社会科学的产生发展,各位专家从跨学科角度,以丰富的案例展示数据挖掘的方方面面,将社会学与计算机科学结合在一起,讨论深度学习模式下的人工智能,阐发从小数据到大数据引发的研究范式革命。会议主要聚焦了三个方面的论题:

认识时代先认识数据  如果我们要了解这个时代,先要认识数据。武汉大学社会发展研究所罗俊研究员说。大数据应用推广已经是商业事实。基于现在的数据现象,我们的社会学科怎样发展?从源数据到知识数据,是计算机科学的事。但是,计算机专家只处理数字技术层面的事。具体到每个领域的数据,如果搜集人没有专业知识支撑,他怎样挖掘数据?数据的质量如何,算法如何,算法精确性如何,性质如何?这是学者必须事前事后思考的。

哈尔滨工业大学尹海洁教授指出,大数据一词被广泛使用,而其概念人说人异。她认为,理解大数据,可以从两个维度入手。一是历史的技术维度。大数据首先出现在计算机领域。为了存贮海量数据,计算机学提出了大数据构想。二是价值维度。大数据是能够实现某种功能的信息资产。它规模大,具有动态性,能时时产生数据,时时记录数据。利用优秀的算法,计算机能够自动生成数据,比起传统的数据搜集方式,成本大大降低。

美国密歇根大学中国数据中心主任鲍曙明认为,现在数据暴发式涌现出来,数据标准不一,质量参差不齐,多数数据应用者缺少规范性指导和训练。他的中心有一个研究计划,就是开发规范的数据分析案例库,建立元数据库。把各种数据集中在一个平台,推动社会计算研究。

武汉大学社会学系罗教讲教授回忆说,自己过去一直做定量研究,最后得出的结论乏善可陈。他曾反复自问:有没有什么方法来突破?如今大数据来了,人们完全可以站在全球的视角看问题,利用大数据技术的处理优势,将分散的传统数据关联整合在一起,形成多维度数据,以此系统梳理社会科学发展历程。

大数据需要细节追问  复旦大学张乐天教授作《跨学科研究与社会科学的主体性》报告,他说,我是个老式研究者,不懂计算机和新科学技术。我保存的40万封书信,都是手写资料。希望有一天,大数据的朋友们能将这些手写资料变成电子数据。他认为,任何数据再大,都不可能包括生活的一切。只有把数据作为历史的环节,放在一个大背景下,才能真正理解。研究者充分发挥主体性,对理解大数据是有意义的。大数据越来越朝精细方面走,可是单单的细节不能提供解释,研究者需要对细节作进一步追问。

武汉市社会科学院王铁研究员从社会学研究现状出发,认为中国社会学经验研究占主流,宏大理论少。像费孝通的《乡土中国》,孙立平的《断裂》那样的宏大理论,只是仅见。目前的社会学数据,随机抽样,易受主客观污染,解释度不高,因果关系存疑。他说,人工智能是令人震惊的突破,机器人作曲、作画、做诗,对社会学影响巨大。在大数据条件下,科学认识论有了一个转向,从寻找因果性走向了重视相关性。但是,大数据的基本方法仍然是从数据中归纳、提升知识或规律,随着样本量的增加,所提炼规律的确定性也在增加。建立在大数据基础上的数据挖掘,既有不完全归纳的可操作性,又有完全归纳的可靠性,融合了两者的优点,是一种科学新方法。

大数据能超越技术陷阱吗  大数据更加强化了政府的技术治理模式。大数据能否超越技术陷阱,是值得思考的。武汉大学政治与公共管理学院教授唐皇凤说。他认为,大数据驱动政府治理创新,但没有改变技术治理的本质。长期以来,我们的政府治理缺乏数据支撑,一直是粗放式治理模式,停留在模糊性治理上。大数据为精准治理提供了技术框架,但也增强了管理层对技术治理的迷信。我们要防止将大数据等同于政治进步,以技术决定论的眼光看问题,误以为整个社会只是由技术发展来驱动的。无论技术怎样变化,现代国家的逻辑没有变,不能把社会问题都当作技术问题。他认为,数据只有共享才有意义,要达到数据新政,就要把公民的数据发布权和使用权交到公民手上,建立以公民为中心的秩序模式,从公民角度去思考。

武汉大学社会学系副教授段文杰发言说,大数据的潜力在哪?颈线在哪里?只有知道了潜力和颈线,我们才知道大数据能为我们做什么。他认为,大数据多是由第三方提供的,难免有提供方的倾向偏差。张乐天指出,数据是受到各种权力因素影响的东西,能搜集到的数据往往是场面上的数据,不能描述真相。如果缺乏数据评估,必然误入歧途。

尹海洁教授指出,大数据对社会学也构成挑战。在社会学领域,大数据几乎从未真正作为一种定量分析对象和工具被社会学家所利用。大数据库被各个大公司垄断,社会学者取不到这些数据。中国社会学学者多数缺少理工科知识,难以应对大数据,而计算机科学家又缺少足够的社会学理论知识。学科鸿沟对大数据研究构成障碍。

 

本次会议热烈讨论社会学、计算机科学、遥感测量、地理学等方面的交叉融合问题,不同地域、不同专业的学者从跨学科角度聚焦大数据,精论叠出,构成一场自由跨界的学术盛宴。

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图为“大数据与计算社会科学跨学科专家研讨会暨青年学子学术论坛现场

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