大数据与青少年研究的范式创新

万佩佩, 李春竹

(青岛市团校，青岛 266071)

大数据与青少年研究的范式创新

万佩佩, 李春竹

(青岛市团校，青岛 266071)

我国青少年研究历来受范式问题困扰，大数据技术的发展让不少研究者相信，青少年研究领域的范式创新将出现巨大转机。实际上，大数据对青少年研究范式的影响并非颠覆性的，传统的研究“策略”仍有不可替代的作用，变革之前尚需冷静。具体而言：(1)大数据时代的来临促成青少年研究在研究方法、研究对象及价值观等方面发生质的变化；(2)谈“范式转向”之前须先解决“范式产生”问题，如果不能解决学科根源问题，大数据对范式的形成在本质上并无推动作用；(3)在当代，大数据应用面临“易脱离现实”、“数据获取与共享难”、“缺乏大数据专业研究人员”等问题，必须谨慎对待；(4)从根本上讲，大数据不能取代传统研究范式，基于大数据的新方法与老方法共存并互为补充的混合方法研究将是趋势。

大数据; 青少年研究; 范式创新

社会科学研究带有明显的时代特征，受一定社会主导性思维方式和科技水平的影响[1]。随着互联网、云计算等科技的日常化发展，物理世界与数字世界不断融合，社会关系被重构，基于数据分析做出判断已成为组织和个人的基本技能[2]。在科研领域，“第四范式”呼声高涨，如何迎接大数据时代的挑战，把握大数据为科研工作带来的机遇，创新青少年理论研究范式，促进青少年学科化发展成为青少年研究的新课题。本文试图找到两者的契合点，描绘出大数据影响青少年研究范式的图式，以期为青少年学科化发展提供一点有益的思路。关注和回答的问题有：(1)当前我国青少年研究范式发展情况；(2)大数据对青少年研究范式影响图式；(3)大数据应用于青少年研究应该注意哪些问题以及如何看待大数据对青少年研究的影响。

一、青少年研究范式回顾与梳理

尽管上世纪80年代就有学者尝试将青少年作为独立研究对象，相关著述也层出不穷，但青少年研究领域的基础性、本源性问题始终未得到解决[3]，已有的研究范式缺乏普遍认可。因此，面对以大数据为代表的“第四范式”的冲击，青少年研究者有必要从以往零散的研究中对青少年研究范式进行回顾与总结，在探讨青少年研究“范式困境”的基础上找到大数据与青少年研究的契合点。

(一)范式与范式创新

“范式”一词最早由美国科学哲学家库恩提出，他认为范式就是一种“普遍接受的科学成就”、“理论模型”、“行为准则”或“典型范例”[4]。后来里茨尔对范式做了具体的描述，指出范式是用以确定研究对象、研究问题、提问方式等与研究题材有关的基本形象，并将其划分为社会事实范式、社会定义范式和社会行为范式三种类型。[5]

本文采用孟艳丽、高建中对“范式”的定义，认为“范式”是指特定研究共同体普遍接受的一套假定以及在此基础上的理论、学说和方法，包括对象/内容、事实、概念、方法、价值五个要素；范式一经形成，便成为研究共同体的共同信念和共同遵守的行动准则，并规定着知识生产的方向、过程和结果[6]。而“范式创新”包括“范式产生”和“范式转换”两个层面的含义，本质是范式产生、沉淀、发展和消亡的过程。

(二)青少年研究范式

青少年研究范式就是研究人员在青少年学规范性问题上所共同拥有的基本观点、基本方法和价值观。吴小英在总结中国青少年研究历程时，将中国自80年代起至今的青少年研究划分为“意识形态化”和“学术规范化”两大研究传统。文章在这一观点的指导下对已有的青少年研究进行了梳理总结。(见图表1)

图表1 当前青少年领域研究范式划分与总结

梳理国内青少年学和青少年社会学相关研究发现，虽然青少年研究学者在80年代就开始讨论方法论和研究规范等问题，进入到21世纪青少年研究领域的反思性讨论也已带有清晰的学术自觉，但是青少年研究至今仍未完全摆脱初建时僵化的政治和道德说教模式，更没有建立起自己独立的学术范式和传统，而是处于库恩所说的“前学科”向“常规科学”转化的阶段，在概念和理论体系上表现为一种简单的汇集，或如某些学者所说的“拼盘”，缺乏自己独特的概念和理论体系。[9]

二、大数据与创新青少年研究范式的可能性

青少年研究范式的缺失使得这场范式革命必须先考虑范式形成与建立问题，其次才能考虑范式的转换问题。顺着这一思路，本节将从“范式产生”和“范式转换”两方面讨论大数据对青少年研究范式的具体影响。

(一)大数据与青少年研究范式困境

以吴小英为代表的一批学者认为，国内青少年研究的范式困境主要表现在以下三方面：(1)多学科的理论分析尚未形成论题共域；(2)不同的方法论研究进路都未能提供学科说明的整体图景；(3)学术共同体在青年研究的核心问题上未能达成共识。[10]不难看出，当前我国青少年研究的范式困境主要集中在事实和概念层面，观点较为分散，而这些根源性、抽象性议题必须依赖反复地细化论证，依托技术手段的大数据信息处理方式无法代替人工思维来解决青少年研究的范式困境问题。

(二)大数据与青少年研究对象和主题

关于青少年研究对象及主题，风笑天曾就1982-2011年间国内最具代表性的四种青年刊物中的2408篇经验研究论文做过相关统计分析[11]。结果表明，青少年研究对象涉及青年工人、农民工、青年军人、青年知识分子、青年商业服务人员、大学生、城市青年、农村青年、外国青年、党团机关干部等，其中大学生和青少年分别占到总体比例的25.6%和26%，合计超过50%；在研究主题方面，职业与就业、思想观念、教育和成才、失范行为、婚恋与家庭、生活方式、青年文化、心理健康、社会参与、人际关系、社保和救助成为三十年来青少年研究领域的关注点。

从上述分析结果看，研究者都是在年龄、地区和职业层面上对研究对象进行类型学划分，这主要是受隐私顾虑、问卷篇幅以及问卷法自身缺陷等因素的影响。而大数据凭借海量信息以及强有力的技术支撑优势能够帮助研究者突破分析角度的束缚，多维度观测研究对象：一方面得益于大数据信息的丰富性，研究者能够较为全面地收集、掌握个人信息，除了年龄、学历等一般意义上的信息，诸如行为习惯、选择趋向等比较隐秘的信息亦可通过大量的信息分析得出；另一方面大数据抓取技术的日臻成熟能够保证研究者精确抓取所需类型，更多的控制变量被引入，研究对象因而也更具复杂性和综合性，为青少年比较研究奠定基础。分析角度的增加意味着可观测变量的增加，研究者可以尝试更多的研究主题，主题与主题之间的关系被建构，并朝着日益清晰化的方向发展，青少年研究主题从独立走向聚合。

(三)大数据与青少年研究的价值观

1.从历史失衡性走向科学均衡性

青少年研究的共青团发端、意识形态化以及研究的工作化特点历来为人们所诟病，阶级性一度成为青少年研究的逻辑起点和精神源头，青少年研究也因此纠缠于阶级和革命情结的范式类型中。[12]在这种价值观指导下，研究者通常以高高在上的教育者自居，青少年既是研究对象，也是教育和训诫的对象。

大数据来自日常生活的信息累积，在这一框架下青少年被释放到生活场域中，研究者能够从建构青年概念或者主流话语中入手对青年的刻板印象予以瓦解，实现从社会、历史、文化，甚至是青少年的心理和行为模式等角度来客观公正地把握当代青年，而不是就青年研究青年。

2.从功利性走向人文性

青少年研究是在特定的社会背景下产生的，这种研究有时必定向民族乃至政党倾斜。纵观20 世纪中国青年成长发展以及青年研究学理建设的轨迹，我们必须承认，青少年研究都是在民族存亡与政党兴衰的特定社会背景中演进变化，凝聚了对民族命运、政党成败的关注。这就使得对青年成长发展与青年研究的学理建设毫无悬念地“一边倒”，倒向对民族命运的关注，倒向对代表了民族利益的政党命运的关注。[13]大数据对青少年日常信息的收集客观上赋予了青少年以话语权，青少年的感受与青少年的需求上升为重要的研究主题。在这一模式下，研究的人本主义价值观回归，青少年的地位从一种被动状态转化为一种研究者为迎合社会发展和青少年需求而开展研究的主动状态。

(四)大数据与青少年研究方法

青少年研究方法的转向是大数据之于青少年研究最明显也是最重要的影响，这也是学术界在论及大数据对青少年研究范式影响时提出的最多的观点，这和大数据技术性特质密不可分。总结发现，大数据对青少年研究范式的影响主要体现在分析方法、变量之间关系与调查目标两个方面。

1.量化分析方法

青少年研究中不乏各种工作总结式的研究成果，例如共青团、学校的一线人员将自己所在岗位掌握的青少年情况加以总结，这类研究缺乏专业性；有些是采用定性研究方法，或者是小规模的问卷资料，缺乏系统性和科学性。大数据主要以数据的形式呈现信息，能涵盖青少年学习、工作、生活方方面面，研究者可自行设定变量进行数据抓取。在实证主义思潮的影响下，变量的数字化形态直接导致青少年研究量化分析方法的大量应用。

图表2 大数据对青少年研究范式的影响

2.相关关系与探索性调查

英国数据科学家维克托曾指出：“大数据放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系”[14]。事实上，大数据的出现并没有使青少年研究像原来预测的那样“定量化的精确性越来越受到重视”[15]，大数据这种“重全局、轻精确”、“重关系、轻因果”的特点以及各变量关系的复杂决定了研究中对相关关系的倾向，找出因果关系或许变得不再那么重要，研究结论更多的是归纳性的总结描述。因而大数据研究范式指导下的青少年调查，从传统的假说驱动转向基于数据的探索驱动，科研的逻辑从“如何设计实验以验证假设”趋向“研究者可以从数据中发现什么”，研究者利用大数据可作更多的探索性调查以为后续研究提供基础。

三、大数据应用于青少年研究的可行性研究及其困境

大数据的出现一定程度上促进青少年研究范式的改革与升级，为社会科学研究带来新的研究视角和资料收集方式，但是大数据在科研应用过程中却还存在诸多问题，大数据能否引领青少年研究领域的大改革、大转向尚未定论。

(一)“唯数据论”背后的现实危机

陆玉林指出，过度强调规范化、专业化和科学化，追求所谓“零度情感和价值中立”，会导致对研究对象的物化处理，导致社会关怀的缺失和问题意识的消解。[16]将大数据转化为可分析的数据就是赋予客观信息特定人类意义的过程。在这个过程中，研究者始终在主观地、人为地、强制地将那些可获得信息“整理”成自己的世界观和价值观所能接受的“数据”，数据背后人类活动的丰富内涵(主动/被动、有意/无意)被剥离，人类的生活经验被取代、控制。数据不懂社交，采用大数据开展青少年研究，意味着研究范式虚拟化转型与重构，若研究者过度信任、依赖数据而忽视青少年实际情况，得出的结论易脱离现实。更为严重的是不少数据停留在原始数据层面，真假难辨，而数据背后反映着复杂的现实世界却被“数字结论”掩盖。

(二)大数据的获取与整理问题

首先，相对于通过问卷、访谈收集信息的传统研究方法，大数据方法“抓取”的资料碎片化特征明显，表现得更为原始、零散[17]。如何整理这些海量数据，从多层次、多维度的数据中提取出有利于青少年研究的信息，让杂乱的数据产生价值是摆在青少年研究者面前必须跨越的鸿沟，数据的分散化为青少年研究领域的数据整合提出了更高的要求。其次，各研究机构对数据的分割和垄断进一步制约了各研究机构之间的合作能力。即便这些研究机构未来达成合作共享意向，但是由于数据标准不一、重复收集，难以实现互联互通，势必造成数据浪费。一些学术地位较高、资金雄厚的大学、研究机构则可以通过与公司建立合作关系或付费的方式获取，而那些资金不足、平台较低的研究者只能望洋兴叹。如此这般，强者越强，弱者越弱，势必形成“数字鸿沟”。最后，大数据的获取方式只能是“非侵权式的数据抓取”，而研究者的目标变量不一定正好能够被抓取到，造成数据变量“断层”，影响研究目标和效果，甚至导致研究项目“搁浅”。

(三)大数据研究队伍建设问题

面对海量数据，收集工作的完成仅依靠青少年研究者是无法完成的，必须有计算机领域人员的配合，数据的获取变得不是那么“随意”。长期以来，青少年研究队伍主要由共青团、社会科学院和高等院校等三个部分的研究人员组成[18]，这三支队伍中掌握数据抓取技术的人寥寥无几。大数据研究需要学习新技术，改变工作方式，这就对青年研究工作模式提出巨大挑战，因而必须建立一支具备大数据应用的综合型研究队伍，以满足数据获取、处理和分析的需要。

(四)相关关系与因果关系的取舍问题

大数据受数据呈现方式的影响决定了数据分析只能得出相关关系，而无法得出确切的因果关系。实际上，大数据范围和容量有限，数据中样本的数量也是有限的，根据有限样本推导出的只能是一种概率，而科学的最终目的显然不只是陈述概率或可能性，而是解释因果关系和给出答案。而随着研究的深入，大数据范式下的归纳法无法确定因果关系的天然缺陷有可能越来越明显。

四、结论

首先，尽管很多研究指出，大数据时代的到来必将引发学术科研领域的范式革命，部分研究者也对这一愿景进行了描述，并提出对接政策。但是，大数据对青少年研究范式的形成在本质上并无推动意义，“大数据”绝非“万能钥匙”。如果抛开青少年研究范式尚未形成这一客观事实，则很容易得出乐观的结论，在谈“范式转换”之前我们必须先面对“范式产生”问题。就青少年研究的范式困境而言，大数据的出现并不能很好地解决这一困扰，只是在方法论、价值观等层面产生有限的影响，更何况在应用过程中存在诸多困境，我们姑且要沉着冷静面对这一机遇。

其次，这种以归纳为核心的新范式并不会取代传统的假设——演绎范式。从实践层面上来看，大数据的分析离不开理论、先前的知识积累、假设和实验。没有理论和先前的知识积累，就无法研发算法、程序，更没有办法知晓要收集的数据。如果单纯依据统计频率去寻找规律的大数据分析成为了科学研究的主流甚至是唯一范式，就有可能制造出一大堆看似有趣，实则空洞乏味的数字报表和概率分析。[19]因此，基于大数据的新方法与老方法共存并互为补充的混合研究方法将是必然趋势，方法的不断更新是研究发展的强劲动力，多元方法的并存、取长补短也是研究的普遍现实，只有这样，才可以从不同的角度深入阐释并展现丰富多彩的社会生活。

[1]罗俊,罗教讲.互联网与大数据对社会治理研究与实践的影响[J].人民论坛，2015，(3).

[2]李忆华，阳小华.大数据对教育管理决策的影响分析[J].内蒙古师范大学(教育科学版)，2015，(3).

[3]孙抱弘.从失衡走向均衡——关于青年研究学理建设几个基本问题的思考[J].北京青年研究，2015，(4).

[4]托马斯·库恩.科学革命的结构[M].北京：北京大学出版社，2003.

[5]【美】G.里茨尔.社会学：一门多范式的科学[J].华大明，编译.社会，1988，(7).

[6]孟利艳，高中建.青年研究学科化的范式困境及其范式革命[J].当代青年研究，2010，(6).

[7]吴小英.青年研究的代际更替及现状解析(下)[J].青年研究，2012，(4).

[8]吴鲁平.青年研究的理论范式转型及其学科意义[J].中国青年政治学院学报，2014，(2).

[9]方巍.关于青年研究学科化的思考[J].当代青年研究,2007，(8).

[10]吴小英.青年研究的代际更替及现状解析(下)[J].青年研究，2012，(4).

[11]风笑天.三十年来我国青年研究的对象、主题和方法[J].青年研究,2012，(5).

[12]张志祥.后现代方法与青年研究范式的转向[J].当代青年研究，2007，(4).

[13]孙抱弘.从失衡走向均衡——关于青年研究学理建设几个基本问题的思考[J].北京青年研究，2015，(4).

[14]【英】维克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2012.

[15]陆建华.国外青年研究学科化历程的方法论思考[J].青年研究，1987，(1).

[16]陆玉林.青年研究：学科逻辑与问题意识———论对改革开放以来青年研究的反思[J].当代青年研究，2007，(5).

[17]李忆华，阳小华.大数据对教育管理决策的影响分析[J].内蒙古师范大学(教育科学版)，2015，(3).

[18]方巍.关于青年研究学科化的思考[J].当代青年研究，2007，(8).

[19]郑一卉.范式与方法：对大数据环境中社会科学研究的反思[J].新闻知识，2016，(1).

(责任编辑：翟瑞青)

Big Data and the Paradigm Innovation of Youth Research

WAN Pei-pei, LI Chun-zhu

( The Youth League of Qingdao, Qingdao 266071,China )

China's youth research has always been plagued by paradigm problems. The development of big data technology makes so many researchers believe that the paradigm innovation in the field of youth research will be a huge turnaround. In fact, the impact of big data on youth research paradigm is not subversive and traditional research "strategy" still has its irreplaceable role. Specifically: (1) The era of big data changes youth research in research methods, research objects and values and so on; (2) We must solve the "paradigm formation" problem before the "paradigm shift" problem, otherwise, there is no effect in promoting paradigm for the big data; (3) In the contemporary era, big data applications face "reality" and "data acquisition and sharing", "lack of big data research professionals" and other issues, and these must be treated with caution; (4) Fundamentally speaking, big data can not replace the traditional paradigm. Hybrid research method based on big data and new methods will be the trend.

big data; youth research; paradigm innovation

2016-12-20

万佩佩(1990-)，女，山东青岛人，青岛市团校教师(试用期)，硕士，主要从事青少年理论、志愿者、社区方面的研究。李春竹(1989-)，女，山东青岛人，助教，在读硕士研究生，主要青少年理论方面的研究。

C913.5

A

1008-7605(2017)02-0024-05