第一节——时代变革下的社会科学：研究疆域的重塑与范式困境

我们正经历一个以数字技术为核心驱动力的深刻社会转型期，其广度、深度和速度或许只有工业革命可堪比拟。这场并非仅仅是技术层面的革新，更是一场关乎人类存在方式、社会组织形态与文化意义系统的根本性变迁 (Castells, 2000; Van Dijk, 2005)。从早期静态网页到如今万物互联的智能生态，从偶发的在线互动到社交媒体深度嵌入日常生活的肌理，从物理空间与数字空间的分离到两者日益融合形成的“数字孪生社会”图景，技术的渗透力以前所未有的态势重塑着我们赖以生存的时空结构与社会关系网络。这一历史性转变最为显著的特征之一，便是人类行为、社会交往、信息传播乃至情感表达的过程，越来越多地被各类数字系统所捕捉、记录、存储和处理，形成了一个规模空前、种类繁杂、瞬息万变的数字化信息集合——通常被笼统地称为“大数据” (Lazer et al., 2009; Mayer-Schönberger & Cukier, 2013)。

这一“数据化”（Datafication）的趋势，即社会现象被持续不断地转化为可计算数据的过程，不仅为定量分析提供了看似无穷尽的原材料，更重要的是，它改变了社会现象“显现”和“被观察”的方式。 这些被动产生的“数字足迹”或“数字痕迹”(digital footprints/traces)，覆盖了个体微观的在线决策、群体的网络互动模式，乃至宏观的社会经济脉动与文化变迁轨迹 (Pentland, 2014; Salganik, 2019)，它们构成了观察社会的一面崭新却又充满复杂性的“透镜”。

然而，我们必须清醒地认识到，这面透镜并非完美无瑕。其所映照的社会现实，是经过技术基础设施、平台设计逻辑、商业模式、用户自我呈现策略以及算法中介等多重棱镜折射后的结果 (Tufekci, 2014)。这意味着数据本身就内嵌了特定的社会结构与权力关系，可能带有系统性的偏差，例如“数字鸿沟”导致的选择性偏差与代表性不足 (Schradie, 2018)，以及平台效应塑造下的行为同质化。更深层次地看，数据的生成和收集过程本身，就可能改变被观察现象的性质，并引发深刻的隐私与伦理困境 (boyd & Crawford, 2012; Zimmer, 2010; Lazer et al., 2021)。

因此，这个数据充裕的新时代，带给社会科学的不仅是前所未有的机遇，更是对我们认识论和方法论基础的严峻拷问：我们如何理解这个日益被数据化和算法化的社会？我们既有的理论框架和研究工具，是否足以穿透数据的表象，把握其背后的社会实质与复杂机制？

社会科学的核心使命——理解社会结构、解释社会变迁、洞察人类行为——在这样一个全新的经验场域中，面临着怎样的挑战与调适需求？对这些根本性问题的回应，构成了我们探讨社会科学未来发展方向，特别是审视计算社会科学兴起必要性的逻辑起点。

面对这样一个被数字技术深刻重塑的研究疆域，以及由此产生的海量、新型、同时也充满陷阱的数据环境，传统社会科学历经百年发展所积淀下来的研究范式与方法论体系，正经历着前所未有的审视与考验。

无可否认，无论是强调深度理解、情境嵌入的定性研究传统（如民族志、深度访谈、历史文献分析），还是追求客观测量、统计推断与理论检验的定量研究范式（以调查研究、实验设计、抽样理论、标准统计推断为支柱），都在各自的领域内取得了辉煌的成就，为我们理解社会世界的复杂性贡献了不可磨灭的智慧，并且在今天依然保有其独特的价值与适用性 (Groves et al., 2009)。

然而，当我们将这些经典方法论直接应用于数字时代特有的研究对象和数据形态时，其固有的边界和局限性便日益清晰地暴露出来。 例如，经典的抽样理论旨在通过对有限样本的精确测量来推断总体特征，这在数据稀缺时代是科学认知的重要基石，但在一个可能获得接近总体规模数据的时代，其必要性和解释力则面临新的考量 (Salganik, 2019)。更重要的是，这些数据往往并非为研究而“设计”，而是社会活动自然产生的“副产品”，其复杂性、非结构化程度（如海量文本、图像、网络关系数据）以及动态性，常常超出了传统统计模型（如依赖线性、正态分布、独立同分布等假设的回归模型）的处理能力范畴。 传统的调查问卷擅长测量态度和意向，但对于捕捉瞬息万变的真实行为、隐藏在互动模式中的社会结构、或者大规模信息传播的动力学过程，则显得力不从心。实验方法虽然在建立因果关系上具有优势，但在数字场域中进行大规模、符合伦理规范且具有良好外部效度的社会实验，依然面临诸多挑战与争议 (Kramer et al., 2014; Bond et al., 2012)。定性研究方法，如民族志，虽然能够提供丰富的、情境化的理解，但在面对规模庞大、地理分散的在线社群或需要系统性分析海量文本数据时，其传统的观察和分析方式在效率和覆盖面上也遇到了瓶颈。

进一步而言，传统方法论在处理社会系统的内在复杂性——如个体异质性、行动者之间的非线性互动、跨层级的反馈循环、以及宏观现象的涌现性——方面，往往采取简化策略（如假设同质性、理性选择、均衡状态），这固然有助于建立简洁的理论模型或进行统计控制，但也可能牺牲了对真实世界复杂动态过程的深入理解。因此，我们面临的并非是对传统方法的全盘否定，而是对其适用范围和能力限度的深刻反思：在新的时代条件下，这些久经考验的方法论框架，在捕捉社会现实的某些新维度、处理新型数据、回答某些新兴或被放大的研究问题时，是否显现出结构性的“短板”？这种方法论上的张力，构成了推动社会科学寻求范式革新和工具拓展的内在驱动力。 正是基于对数字时代社会现实的深刻变革以及传统社会科学方法论局限性的双重认知，一种强烈的需求应运而生：社会科学需要系统性地拓展和深化其核心研究能力，以更有效地应对新挑战、把握新机遇，从而保持其作为理解和引导社会发展的知识体系的活力与相关性。这种需求并非仅仅指向对新技术的零星应用，而是关乎社会科学研究范式在根本目标和实现路径上的潜在演进。

具体而言，这种方法论上的拓展需求集中体现在社会科学研究的四个核心支柱性任务上。 其一，是对社会现象进行描述 (Description) 的能力提出了更高要求。我们需要超越基于抽样和简单统计摘要的传统描述，发展出能够在全景式、大规模数据中，以更精细的粒度、更动态的视角，揭示复杂（包括网络、时空、文本）社会结构、模式与趋势的方法论 (Savage & Burrows, 2007; Watts, 2014)。这意味着需要工具来“导航”和“测绘”数字社会的复杂地形，而不仅仅是估计总体的平均值或比例。 其二，是对社会结果进行预测 (Prediction) 的能力需求日益凸显。随着数据丰富度和算法能力的提升，对个体行为、群体动态和社会趋势进行更准确、及时、甚至个性化的预测成为可能，并且在政策制定、风险管理等领域具有巨大的应用潜力 (Molina & Garip, 2019; Hofman et al., 2021)。这要求社会科学重新评估预测在知识体系中的地位，探索能够有效处理高维复杂数据、兼顾准确性与可解释性、并负责任地应对伦理挑战的预测方法论 (Shmueli, 2010; Mullainathan & Spiess, 2017)。 其三，是对因果关系进行推断 (Causal Inference) 的方法论提出了精化的迫切需求。在普遍依赖观测性数据且混淆因素日益复杂的数字环境中，我们需要超越传统回归分析的局限，发展出更稳健、更少依赖模型假设、更能有效利用（准）实验机会、并能深入探究异质性处理效应和作用机制的因果推断框架 (Athey & Imbens, 2017; Pearl, 2009; Abadie, 2021)。这要求方法论上的创新，以在“相关性”的汪洋大海中更可靠地打捞“因果性”的珍珠。 其四，是对理解社会过程的生成性机制 (Generative Mechanisms) 提出了模拟复杂性的探索需求。面对社会系统普遍存在的复杂适应性特征（如涌现、反馈、非线性），我们需要超越静态分析和过度简化的模型，发展能够通过计算模拟“自下而上”地复现宏观社会模式、探索微观互动规则如何生成系统动态的方法论工具，以实现对社会过程更深层次的“生成性理解” (Epstein & Axtell, 1996; Sawyer, 2005)。

这四个维度的能力拓展需求，共同指向了一个核心议题：社会科学需要拥抱新的思维方式和研究工具，特别是那些能够驾驭数据复杂性、模拟动态过程、并可能在理论与经验之间建立新型对话模式的计算方法。 这种由时代背景、研究对象变化以及传统方法论局限性共同催生的方法论拓展需求，为一种整合社会科学洞察与先进计算能力的跨学科研究范式的兴起——即计算社会科学的登场——铺设了历史的舞台，并赋予了其核心的学术使命。

接下来的章节，将深入探讨这一新兴领域的缘起、内涵及其如何系统性地回应并实践这四大核心研究任务。