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以綜合集成方法論突破社會科學認知局限

萬相昱 蔡躍洲

  以大數據為核心支撐的新一輪科技革命,為社會科學研究提供了系統掃描、動態跟蹤、因果挖掘和總體逼近等技術突破的可能性,并可能引發社會科學研究范式的系統性、根本性變革;而變革的方向將可能更傾向于基于社會理論與社會現實問題,主動性地挖掘多元數據基礎,搭建社會主體間的聯系網絡;更傾向于充分利用人機結合的綜合集成模式,溯及社會現象的本源和邏輯傳導機制,對社會科學研究對象進行精準量化的結構解析、動態預測和模擬推演。 

  “社會科學”通常被定位于關于社會事物的本質及其規律的科學,是應用科學方法研究人類社會現象的學科門類。科學化是社會科學的基礎內涵,這要求社會科學應同自然科學一樣具有客觀性、可檢驗性和系統性的科學特征。一百多年來,社會科學呈現出顯著的自然科學化趨勢,包括數理分析、統計學、計量學、系統論、運籌學乃至實驗工具在內的一系列自然科學領域的研究方法,先后被引入社會科學研究領域,為社會科學客觀化、定量化和精準化進程提供了技術支撐,改變了社會科學的研究體系和研究范式,極大推動了社會科學的發展。

  社會科學研究既有范式存在認知局限 

  同物理學、化學等自然科學類似,社會科學很多領域的研究都會依據觀察到的社會現象提出某種理論或學說,然后從實證角度通過數據分析等方式加以驗證(佐證)。然而,社會科學領域很多理論學說的提出雖然源于(科學)社會調查,但不可避免地存在隨機性失控、非觀測信息、模型過度簡化、假設前提過于嚴格等問題,實證環節的佐證工作也由此會受到結論有偏或非一致等情形的困擾。這意味著,在社會科學研究既有范式下,研究體系的隨機性、模糊性和主觀性難以從根本上消除或得到有效解決;相應的研究結果也難以用類似自然科學的范式進行校核、驗證和確認(Verification,Validation & Accreditation,VVA)。由此形成社會科學研究既有范式對經濟社會現象認知方面難以逾越的局限性(或認知鴻溝)。

  社會科學研究認知局限(認知鴻溝)產生的根源,首先是作為社會科學研究對象的人類社會活動,確切地說源于人類社會活動的復雜適應性特征。不同于自然界由量級躍遷、涌現而形成的復雜系統,人類社會活動的復雜適應性有其獨特之處,具體來說集中表現為以下幾方面。

  一是屬性異質導致的社會復雜性。宏觀的社會表現本質上來源于微觀層面個體屬性的累積。而現實中微觀個體的屬性千差萬別,總量相同的社會群體,其內部的分布格局可能完全不同。采用典型個體分析模式或總量分析模式的傳統研究方法,摒棄了社會現象的微觀異質化本源,無法保障研究的精確性,甚至有效性。

  二是行為異質導致的社會復雜性。能動性表現是人的本質特征,社會現象都不可避免地涉及人類的行為特征及其引發的結果,對行為進行定量刻畫是社會科學研究的必需要點。人類行為通常是自身屬性、經濟環境和歷史因素綜合交織的復雜映射,不同個體行為模式各不相同,即使控制條件下的同一個體,其行為模式也存在較大不確定性。傳統忽視行為變化或者單一化行為特征的研究模式,難以刻畫不同群體應對沖擊和適應環境的決策機制和決策結果。

  三是交互網絡導致的社會復雜性。馬克思主義認為,人是社會關系的總和。微觀個體在社會關系網絡中不斷發生屬性或行為的交互,微觀屬性與行為的累積形成宏觀社會現象,而宏觀社會現象的變動反過來再次影響微觀個體的行為趨向和屬性特征。社會系統建立在微觀、宏觀的一致性框架基礎上,而傳統研究往往忽略社會團體中的微觀個體的交互反饋,或可能將社會現象中的宏觀主體與微觀個體割裂處置,導致其難以適應社會科學系統量化的需求。

  四是動態適應導致的社會復雜性。人類社會自誕生以來,便處于不斷演化的進程之中。事實上,作為智能性主體,人類改造環境和適應環境的行為反應,最終促使社會群體具有了行為和決策的適應性特征,并由此形成社會整體狀態的不斷演進。所謂的社會均衡狀態,是相對意義的,是易被破壞的甚至無法達到的。社會研究應嘗試采用基于動態和演化的研究方法,尤其是社會環境中的不確定性外生沖擊,更強化了自適應性研究的必要性。

  社會科學研究對象的復雜性意味著系統的無解或難解,而其適應性意味著系統的實時變遷和動態演化。或者說,人類社會現象幾乎不會有確定性映射關系、可計算的函數形式、明確不變的影響因素,因此也就不會有確定的閉合解。再考慮到無偏和有效數據資料的缺失,社會科學研究既有范式在認知方面存在較大局限性,而這種認知局限折射的則是其背后方法論上的某些局限。當代社會科學研究既有范式是借鑒并移植現代自然科學研究方法和范式而逐步形成的,在方法論層面以還原論為主體,同時也兼具整體論的成分。然而,作為科學研究的方法論,無論是還原論還是整體論,在處理復雜巨系統的不確定性和演化性問題時都存在嚴重障礙,而基于人類社會活動的特有的復雜性根源,現有研究方法甚至在精準量化和微觀結構解析方面也存在嚴重缺陷。

  以綜合系統集成方法論應對人類社會復雜性 

  為更為準確有效地把握人類社會活動的復雜適應性特征,真正搭建起社會科學和自然科學相互融合的橋梁,有必要對基礎性重構社會科學研究方法論的問題進行學術探討。有機引入系統論(System Approach)的方法體系,可能是社會科學研究有效把握人類社會活動復雜適應性特征的重要途徑。迄今為止,學界在這方面的探索仍不多見,而錢學森先生倡導的“綜合集成研究方法論”則是該領域最富有建樹的思想理論。20世紀70年代末,錢學森明確指出,“我們所提倡的系統論,既不是整體論,也非還原論,而是整體論與還原論的辯證統一”。這一系統論思想已逐步發展成為錢學森的綜合系統集成思想。

  錢學森先生主張把專家體系、信息與知識體系以及計算機體系有機結合起來,構成一個高度智能化的人機結合與融合體系,把人的思維及思維的成果,人的經驗、知識、智慧以及各種情報、資料和信息集成起來,使多方面的定性認識和必要的定量認識充分、有機地結合起來。20世紀80年代至90年代,以馬賓、戴汝為、于景元、顧基發等為代表的學者,率先開展了綜合集成的探索性研究。然而,上述研究受限于當時模型技術和數據資料條件限制,并未取得實質性進展。2008年,中國社會科學院再次啟動社會科學綜合集成研究,成為國內該領域最近一次大規模系統化的學術探索工作。該研究提出,利用互聯網海量數據并基于分布式計算系統,對社會科學問題進行大規模計算機微觀模擬實驗,希冀用數據和計算技術解決社會科學復雜適應性難題。然而,上述理念的提出在當時具有超前性,甚至也并未引起自然科學界的共鳴,直到2012年大數據概念興起后才逐步引發國內業界的廣泛關注。

  信息技術發展帶來社會科學研究革命 

  以大數據為核心支撐的新一輪科技革命,為社會科學研究提供了系統掃描、動態跟蹤、因果挖掘和總體逼近等技術突破的可能性,并可能引發社會科學研究范式的系統性、根本性變革;而變革的方向將可能更傾向于基于社會理論與社會現實問題,主動性地挖掘多元數據基礎,搭建社會主體間的聯系網絡;更傾向于充分利用人機結合的綜合集成模式,溯及社會現象的本源和邏輯傳導機制,對社會科學研究對象進行精準量化的結構解析、動態預測和模擬推演。

  事實上,大數據與高性能計算技術為解決社會系統的復雜適應性問題提供了高效的信息挖掘和處理手段;將在社會治理的諸多方面發揮重要作用。然而,當前社會科學研究與新興技術的結合卻流于形式,前者的學科體系并不完全地支持和接納后者,而后者同樣沒有為前者打開革命性的進步空間。綜合集成研究成為聯通大數據時代社會科學研究學科升級的有效途徑,也成為新時代新發展理念在社會科學研究領域的具體體現。

  從新時代社會發展需求的視角看,運用綜合集成的理論構架,不能僅限于既有理論的加總、海量數據的集合和多元技術的疊加,更應強調其系統性和有機性的本質特征。為推動社會科學與新興技術手段以及國家治理現代化目標的相互融合,綜合集成研究必須做出重大理論創新并對結構化目標進行細化。在新時代,中國社會科學綜合集成研究應重點完成以下四大建設目標:第一,建立社會科學工程化研究機制和體系;第二,構建數據驅動的社會科學研究新范式;第三,研制基于微觀的社會科學模擬模型系統;第四,搭建從人機結合到智能化的社會科學研究平臺。

  新時代的綜合集成研究應遵循錢學森先生最初的設計構想,以專家智慧為主導,建立人機結合的研究模式。其中,計算機著重于數據采集、處理和信息挖掘,并為專家決策提供模擬環境和研討平臺;而專家則基于其知識體系和邏輯體系,對平臺信息進行識別,對平臺環境進行控制,從而實現科學決策。與此同時,社會科學研究手段不應長期滯后于自然科學,而綜合集成模式應率先向智能化的社會科學研究邁進。首先,在借助大數據分析技術對專家決策經驗進行梳理基礎上,建立自適應的歸納和演繹算法,模擬解析專家決策的邏輯。其次,形成漸進性替代專家智慧的人工智能決策機制,打開社會科學中量化分析與預測的學術“黑箱”。最后,面向決策者,提供社會系統的仿真沙盤,使決策者可以在不斷逼近真實環境的仿真平臺上進行治理方案的比較分析和動態推演,實現“社會經濟發展重大現實問題的多維超精準評價”。

  (本文系國家社科基金重點項目“綜合集成模擬實驗平臺的設計與構建研究”(18AJL006)、國家社科基金重點項目“數字經濟對中國經濟發展的影響研究”(18AZD006)階段性成果) 

  (作者單位:中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所) 

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