很可惜，量化研究也是如此。无论其技术手段如何发达，无论其数据多么大，一旦应用于人文社会研究，其缺陷与弊病就根本无法避免，充其量也不过是程度的减轻而已。说到底，“大数据崇拜”，其实就是“唯科学主义”在人类历史面前一败涂地后的末日哀鸣。如果科学没能阻止希特勒的统治，也没能预测出此后人类的一切发展，那么就绝不是“艺不精”的问题，而是用错了地方，是越界跑到了自己无能为力的领域。

　　 当然，这并不是说，量化研究和大数据就一定不能用，而是表达三层意思：首先，它们都不能质疑更不能取代各种非量化的人文社会研究；其次，只有对这些先天缺陷进行深刻反思，并且予以充分展示的量化研究，才有资格在人文社会研究中保留一席之地；第三，两种研究就像是两条铁轨，缺一不可，但又平行延伸，永不交叉。

　　 注释：

　　 [1] 王程韡：《“大数据”是“大趋势”吗：基于关键词共现方法的反事实分析》，《科学学与科学技术管理》2015 年第1 期。

　　 [2] 李天柱、王圣慧、马佳：《基于概念置换的大数据定义研究》，《科技管理研究》2015年第12 期。

　　 [3] 钟瑛、张恒山：《大数据的缘起、冲击及其应对》，《现代传播》2013年第 7 期。

　　 [4] 张晓强、杨君游、曾国屏：《大数据方法: 科学方法的变革和哲学思考》，《哲学动态》2014 年第8 期。

　　 [5] 道格拉斯•W. 哈伯德：《数据化决策——大数据时代，〈财富〉500 强都在使用的量化决策法》，邓洪涛译，广州：世界图书出版广东有限公司，2013 年。

　　 [6]Bill Franks：《大数据：不是技术难题》，《成功营销》2013 年第4 期。

　　 [7] 阎光才的《教育及社会科学研究中的数据——兼议当前的大数据热潮》（《北京大学教育评论》2013 年第4 期），已经哲学化地论证了数据与真实世界之关系，但是仍然缺乏具体的分析。

　　 [8] 谢然：《大数据社会的具体场景》，《互联网周刊》2014 年第22 期。

　　 [9] 有论者提到了这一点，但是仍然囿于“数据源”，不足为训，参见黎争：《从数据源看大数据》，《IT 经理世界》2013 年第14 期。

　　 [10] 转引自刘宏伟、徐翠英：《拷问大数据》，《企业管理》2013 年第9 期。

　　 [11] 潘绥铭：《社会学问卷调查的边界与限度——一个对“起点”的追问及反思》，《学术研究》2010 年第7 期。