数据密集型社会科学发展的经验及启示：一个国际案例的分析

面对未来发展的不确定性，以及技术发展在学科建设及其研究范式的高渗透性，高校尤其是以人文社会科学见长的高校更应该主动迎接并积极运用数据密集型科学发现的优势，充分考虑数据驱动下的知识发现对于传统社会科学学科建制及其研究范式的重大影响、冲击乃至颠覆作用。一方面，数据密集型科学的发现及其在社会科学领域的渗透与应用，会带来数据密集型科学与社会科学的交叉融合发展，推动社会科学的学科建设方向由传统走向现代、由经验转向科学；另一方面，借助数据密集型科学发现基于数据驱动的研究优势能够有效提升社会科学研究的速度、效率和效果，进一步推动社会科学研究范式的转型，且人文主义与科学主义相结合的混合研究将成为社会科学研究的主流范式。以耶鲁大学为研究个案，着重分析其发展数据密集型社会科学的愿景目标和实践举措。研究发现，耶鲁大学通过发展并应用数据密集型社会科学的方法，拟实现借助数据密集型科学的强大力量不断赋能并推动社会科学研究范式转型、通过建立社会科学研究社区促进跨学科研究与协作、有选择地改善基础服务并强化制度保障与治理支持3个维度的愿景目标。为了实现这些愿景目标，耶鲁大学通过创建数据密集型社会科学中心、了解其他大学和行业卓越机构的发展趋势、在大学层面建立委员会等实践举措，实现重塑组织结构、调整组织行为和促进跨学科研究的整合效应；通过加强基础数据密集型课程群建设、增强数据密集型社会科学发展的多样性和包容性，以及教师年度会议和委员会等制度保障和治理支持，不断优化数据密集型社会科学的人才培养目标，推动课程教学的创新发展和科学评估。由此，耶鲁大学不仅推动了数据密集型科学与社会科学的知识交叉融合发展，还加快了数据密集型科学在社会科学研究中的应用。我国高校在未来的数据密集型社会科学发展实践中，需要主动转变社会科学发展的传统理念，主动运用数据密集型科学发现赋能社会科学转型发展，加强社会科学与数据密集型科学之间的深度融合，建立与数据密集型社会科学发展相匹配的人才培养目标与跨学科课程体系，注重数据密集型社会科学发展的整体规划与适时动态调整。