大数据与社会科学预测性研究--基于冲突预测和选举预测的应用场景分析  

Big Data and Social Science Predictability Research:Based on Application Scenario Analysis of Conflict Prediction and Election Prediction

作　　者：王中原 Wang Zhongyuan

机构地区：[1]复旦大学社会科学高等研究院 [2]复旦大学复杂决策分析中心,上海200433

出　　处：《复印报刊资料（社会科学总论）》2022年第1期59-66,共8页SOCIAL SCIENCES REVIEW

基　　金：上海市哲学社会科学规划一般课题"'互联网+'政务服务与‘人民满意的服务型政府'建设研究"(2019BZZ006)。

摘　　要：大数据为社会科学研究提供了新的数据资源、新的数据采集手段和新的数据分析方法,让数据驱动的社会科学预测性研究成为可能。随着"向后看"的解释性研究逐步拓展到"向前看"的预测性研究,大数据背景下的社会科学研究将更加广泛地服务于国家政策的制定和政府治理的变革。结合冲突预测和选举预测的两个典型场景探讨大数据预测在社会科学领域的具体应用,分析大数据方法与传统研究方法的差异,厘清大数据预测的技术路线、操作规程和科学机理,并考察在冲突和选举领域使用大数据预测方法的优势和挑战,有利于重塑社会科学的研究取向和功能定位,推动社会科学预测性研究的数据化转向。

关 键 词：大数据 社会学科 预测性研究 冲突预测 选举预测 政策价值 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] C1[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]