“大数据”引发“哥白尼式革命”，助力文化创新 | 社会科学报

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媒介技术的快速发展给新闻传播学科带来了前所未有的挑战。当下，基于互联网的、基于社交媒体的、基于移动终端的新兴媒体和数字革命以锐不可挡之势席卷世界，使得人们的思维方式、行为方式、生活方式都发生了翻天覆地的变革。这既是人类交往的伟大革命，也是一场生产力的伟大变革，同时也是一场史无前例的文化运动。处在这一社会深刻变革的背景下，文化形态如何嬗变创新？数据科学如何驱动社会？新闻传播学科如何实现深刻转型甚至是全面重构？

为了解读这些问题，复旦大学国家文化创新研究中心和复旦大学新闻学院近日联合举办了“文化创新与数据科学：新媒体、新传播、新格局国际学术会议”。十多位国际著名学者和来自国内数十所高等院校、科研机构的近百名学者与会，围绕如上话题展开了交流与讨论。

报纸原文：《数据科学助力文化创新与社会发展》

本报特约记者   史春晖   凤仙

“大数据”引发“哥白尼式革命”

6月30日，世界智能大会在天津举办。马云等互联网巨头在会上纷纷表达了对数据资源应用的极大关注。业内人士认为，在互联网成为基础设施的今天，数据就是资源，计算能力也成为一种公共服务，是一种核心的竞争力。

应该说，从数据库到大数据并不仅仅是数字技术的演进，而是思维方式的全面变革。维克托·迈尔-舍恩伯格用“一场生活、工作与思维的大变革”来定义大数据时代，认为大数据开启了一次重大的时代转型，并正在改变我们的生活以及理解世界的方式。复旦大学国家文化创新研究中心主任孟建教授指出，人类向数字化时代、向互联网社会的全面迁徙，是一个时代性的人类课题和不可阻止的人类命运。“互联网、大数据”已经成为了人类文明的一部分，成为了人类的一种文化。复旦大学新闻学院副院长张涛甫教授认为，以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子，数字化的信息失速狂奔，将人类主宰信息的能力远远甩在后面。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则认为“大数据技术将触及任何一个领域”。“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”：它改变的不仅仅是信息生产力，更是信息生产关系。

与会者普遍认为，文化创新的拓展在数据科学的推动下遇到了前所未有的机遇和挑战。社会科学者常常通过分析解读各种社会数据来解释丰富复杂的社会现象，数据科学家则致力于开发改进科学工具，从而更好地挖掘使用数据。数据科学对社会的驱动，其根本还是由科技要素资源构成的一种文化创新。有学者认为，数据科学驱动社会发展的实质，是要我们不仅关注这种数据驱动与社会发展的微观现象，更要与宏观社会情境紧密关联，实现文本性和情境域的结合，将数据科学对社会的驱动作为社会文化结构（如价值观念、思维方式、文化模式、心理感知等）的制度性维度之一，调节其他维度乃至整个社会文化的构成与转变。

搭建从数据到传播的桥梁

“数据和传播的内在联系催生了传播数据科学。这意味着传播是数据的一个重要产生机制，而数据本身又成为传播的媒介。传播数据科学力争融合现在广泛讨论的计算传播学和批判数据科学，强调在传播的过程和理论视角中考察数据，另一方面又通过整体数据的各个相关环节来考察传播现象。”复旦大学新闻学院孙少晶教授的学术见解引发了与会者高度关注。

许多学者认为，要通过聚焦于数据，去探索数据如何在新闻传播理论和方法之间搭建一座沟通的桥梁。如何推进数据驱动与新闻传播研究的结合，这充满了探索的魅力。目前，对于数据驱动的新闻传播研究内容主要集中在新闻、社交媒体、数据分析、公共舆论等领域，以此来进一步寻求和培植社会科学理论者、数据方法研究者和应用研究者之间合作的共同土壤，是极为迫切的。

江苏师范大学传媒与影视学院的胡学峰认为，数据驱动的新闻传播研究是一种跨学科的研究方式，它把信息时代人类新闻传播活动行程的大数据作为研究的主要对象和出发点，通过数据挖掘、机器学习、数据可视化等技术，在海量的数据中发现有价值的新闻传播模式，寻找新闻传播现象间的相关性，对新闻传播实践活动做出预测，最终寻求新闻网络传播的一般规律，形成新的新闻传播理论。他认为，数据存在的同时意味着一种有限性的提醒，而相关性因素的分析也不代表是因果逻辑。

美国密歇根州立大学传播学系教授Jim Dearing介绍了传播学中的经典理论创新扩散理论的最新发展和跨界应用。它涉及到个体层面的决策过程，同时，语境、创新属性、意见领袖、跨境协调者在这一过程当中扮演了重要角色。这从侧面反映了社会文化形态和媒介实践关系的不断变化。文化作为社会发展的重要构成因素，其在数据科学时代的呈现也会出现新的形式。

关注“超学科”新话题

数字驱动的传播研究既使新闻传播研究理论与实践面临转型，也改变着新闻传播学科既有的研究方法。研讨会期间，数据驱动的人文社科研究作为一种新的范式，其研究方法究竟呈现出什么样的根本性变化？这成为与会学者关注与讨论的重点话题。

孟建教授从“超学科”的视野出发认为，当下学术研究的一个重要趋势是，学术研究早已从单学科、多学科、跨学科，进入了“超学科”的阶段。我们讲的“超学科”主要是指，要在研究中让不同的学科在某一个研究领域充分汇流激荡，最终实现学术研究上的“临界突破”。数据驱动的科学研究应将数据作为起点，把它看做理论与方法之间的桥梁，让不同学科的理论、方法充分汇流激荡。“文化创新与数据科学的研究，正是要在这样的全新研究理念指引下，去进行、去发展、去突破。”

此次学术对话中，共有传播学、计算机科学、经济学、心理学、社会学等不同领域的国外专家学者参与。他们的学术见解，证明了“超学科”研究的必要性和可能性。如美国俄亥俄州立大学经济学系教授Bruce A. Weinberg探讨了数据分析路径中的研究价值评估。他试图建立起一套标准，用大数据去评估研究的价值。英国华威大学心理学系教授Thomas Hills从心理学层面对新闻阅读与记忆效果进行了分析。他通过一些具体的案例，提出问题，分析不同的话题在不同语言里的言说，进而探讨语言与情感之间的勾连。他认为，如果我们想改变人们彼此之间的态度，可以尝试将他们引导到更为积极、更为正面的情感上来。

通过参会学者的讨论，我们可以发现，传统的演绎性质的量化研究常常把理论作为起点和终点，数据只是中间的节点，而数据驱动的研究方法则是把数据作为起点但不是终点。在数据探索的过程中，社会科学理论会在不同的节点发挥作用。这也意味着数据驱动的传播研究已超越以往计算科学强调的数据的计算与分析，而成为一种探索性的社会科学。

诸多问题有待研究

这次国际学术会议在紧紧围绕“文化创新与数据科学”展开不同维度的学术讨论时，也呈现出值得回味的“开放性”学术思考。例如，今天我们面对大量的数据，很多问题值得研究，但是问题后面的根本问题即元问题要不要做研究？大数据如何影响到你提出的问题？处在这一社会深刻变革的背景下，在数据科学驱动的社会发展研究视角下，最为重要的话题和问题究竟是什么？这些问题间的逻辑联系如何厘定？这些诸多问题，都期待着学者们去潜心研究并不断实践。

文章原载于社会科学报第1571期第4版，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

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