自然科学研究方法在社会研究中的应用现状
武 琪
（衡水市英才学校，河北 衡水 053000）
摘 要： 社会科学研究的大数据方法是实证主义方法在大数据时代发展进步的产物，大数据平台与大数据技术的易用性也是社会科学研究领域所关注的内容。本文对社会科学研究的大数据方法的主要内容、社会科学研究的大数据方法的积极作用、影响因素及相关的优化对策进行了探究。
关键词： 社会科学研究；大数据方法；数据共享
1 社会科学研究的大数据方法的主要内容
社会科学研究领域的大数据方法主要指的是研究者利用大数据技术、大数据工具与大数据方法，对一些与社会现象、社会行为有关的大数据进行分析整理，以通过描述社会现象及社会行为的方式，揭示不同变量之间的关系的研究方法。一般情况下，社会科学研究的当前数据方法需要包含数据收集、数据存储、数据传输、数据分析及数据展示等多项内容。在本位论、认识论及方法论等方面，社会科学研究的大数据方法与实证主义研究方法之间具有一脉相承的特点[1]。
2 社会科学研究的大数据方法的积极作用
2.1 拓展社会科学经典理论的验证空间
社会科学研究的大数据方法具有超越传统调查数据的样本量与时间跨度的功能。它可以为社会科学经典理论的验证与拓展提供支持。故而大数据在社会科学经典学说领域具有较大的应用其潜力。社会科学研究的大数据方法的出现，可以在经验层次上对社会科学理论进行检验，并为社会科学界提供前所未有的社会数据、资料与信息，以便让社会经典理论的验证空间得到拓展。
2.2 缓解定量与定性之间的分歧
定量研究与定性研究是社会科学领域两种取向不同的研究策略。二者之间的差异以本体论、认识论及方法论等方面的差异为主。在社会科学研究领域，定量研究者和定性研究者往往会指责对方的局限性，社会科学研究的大数据方法的出现，可以缓解定量研究与定性研究之间的分歧，并在此基础上对二者之间的关系进行重构。如社会科学研究的大数据方法可以借助多样化的样本揭示社会现象的发展规律，这就可以控制定性方法在案例选择方面的样本偏差[2]。科学研究大数据方法的应用，也可以为研究者获得更具有说服力的证据链。
2.3 为学科融合提供机遇
理性主义在近代科学研究领域的渗透，为科学研究专业化程度的提升提供了一定的支持。不同学科之间边界的形成，虽然有助于提升研究效率与学术领域内部的交流评估质量，但由此带来的各个学科各自为政的问题会影响研究者的研究广度。社会科学研究的大数据方法有助于消弭不同学科之间的学科边界，从而为学科融合提供支持。
翻译行为中译者处于中心地位，源语文本只是译者可用的多源信息之一，译者可根据自身的认识以及委托者的需要选取关键的信息翻译给委托人，同时也不需再寻求译作与原文等值了。例如：
3 社会科学研究大数据方法的消极影响
大数据在社会科学研究领域具有较为重要的作用。在社会科学研究领域，数据分析结论的可靠性与以下因素有关：一是与统计分析方法、统计分析技术及统计分析工具的妥当性；二是理论逻辑推演的严密性。在对上述因素过于关注的情况下，社会科学研究工作可能会表现出形式主义、技术主义与工具主义的弊端[3]。
4 社会科学研究的大数据方法的影响因素与优化对策
4.1 数据共享与安全问题
大数据技术在社会科学研究领域的应用主要与以下因素有关：一是大数据技术的易用性；二是大数据平台的易用性。现阶段大数据平台需要在编写特定程序的基础上，实现传统数据处理平台的简单功能。
4.2 技术应用问题
大数据时代的到来，让数据成为了重要的信息载体。非法利用数据给公民、组织及国家带来的不利影响也得到了社会的关注。个人购物数据、互联网浏览数据、电子商务数据与金融数据在日常生活中发挥着较为重要的作用。数据信息泄露问题的出现，会让互联网犯罪呈现出多样化、隐蔽化及复杂化等特点[4]。自大数据时代，数据信息的采集方式、处理方式、存储方式及分析方式具有多样化的特点，社会科学研究的大数据方法的安全性与可靠性的提升，是研究者未来一段时期内所要关注的内容。
5 结语
社会科学研究的大数据方法虽然在数据收集和数据分析等方面具有一定的优势，但是其在安全性及技术应用等方面仍然存在一定的挑战。在保障数据安全的基础上，促进数据开放与数据共享，可以为社会科学研究的大数据方法的实效性的提升提供支持。在未来一段时期内，加强大数据技术的研究，研发易用性更为良好的大数据与大数据技术，可以在消除技术壁垒与专业壁垒的基础上，促进社会科学研究的大数据方法的发展进步。
1～9月，石油和化工行业增加值增长4.9%；主营业务收入9.59万亿元，增长14.8%，利润总额7121.0亿元，增幅45.2%；全国油气总产量2.46亿吨（油当量），增长1.4%；主要化学品总产量增长约2.2%。
“健康中国2030”规划纲要指出：“共建共享、全民健康”，是建设健康中国的战略主题，需要加强重大传染病防控，完善传染病监测预警机制。症状监测由于其操作的便利性，成为了疾病防控实施预警预测的重要抓手。卫生防疫要紧跟时代步伐，及时调整策略满足新时代疾病防控的新需求。综上分析，全覆盖全症状实时化监测应是传染病症状学监测未来发展的大趋势。
参考文献：
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中图分类号 ：D64；C03
文献标志码： A
文章编号： 1672-3872(2019)09-0256-01