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大数据时代的社会学研究
大数据挖掘和分析技术与传统数据相比，在规模、类型、质量、时效性和分析方法与逻辑等方面存在着本质性差异，社会学研究既面临着巨大的机遇，也面临着严峻的挑战。大数据时代社会学研究的机遇表现在大数据为探索未知的社会现象提供了更多的可能性，极有可能催生新的社会学分支学科，为更全面地描述社会现象、认识社会发展的规律和预测社会发展的趋势提供了新的机会，为公共政策和社会政策的制定和完善提供了数据支撑和决策依据；但同时，利用大数据的社会学研究也面临样本偏差、重要变量缺失、重相关关系轻因果分析、各种公共数据整合困难等问题的挑战。因此，在大数据时代的宏观背景下，社会学家与计算机专家、统计学专家的协同合作和联合攻关，是社会学理论与研究范式创新的必然出路。
标签：大数据；社会学 研究；
一、大数据与传统数据的区别
（一）定义
维基百科对大数据给出的定义是：“大数据（Big Data 或 MegaData） 或巨量数据、海量数据，指的是所涉及的数据量规模大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。”这是从数量的级别 （PB或 ZB）来定义大数据的，主要讲的是数据量巨大使得用常规的数据分析技术无法挖掘和处理。
（二）类型
传统数据的类型以结构化为主，这是基于明确的研究目标而设置的标准化的数据收集规范。与此相对应，大数据的类型除了少量的结构化数据之外，大量以非结构化或半结构化的形式存在，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，类型多样的数据对数据处理能力提出了更高的要求。
（三）来源
传统数据多数来源于抽样调查或统计调查。而抽样调查一般按照随机原则，设计严格的抽样程序来获取样本数据。国内外学术界有影响的问卷调查数据多数采用多阶段、多层次与人口或劳动力规模成比例的概率抽样方法 （PPS） 以确定最终的抽样单位，通常采用面访的方式获得样本数据；而大数据是基于现代科技手段，采取实时监控、测量、存储的方式及时获得数据。例如，基于互联网和现代智能技术所获得的交通流量、医疗卫生健康、气象水文、环境变化、社交娱乐互动、商业物流等方面的记录，尤其是近年来基于互联网的浏览、搜索引擎、上传下载等行为产生的数据，成为大数据的主要代表。
本文来源：https://www.wddqxz.cn/19e007b233b765ce0508763231126edb6e1a76ed.html
2022-04-01
