欢迎来到数字时代

数字时代无处不在，它在不断发展，并且改变着研究的可能性。

这本书的核心前提是数字时代能为社会研究创造新的机会。研究人员现在能以不久前还几乎不可能的方式观察行为、提出问题、开展实验以及彼此协作。但新的风险也随之而来：研究人员现在能以过去绝不可能的方式去伤害人们。这些机会和风险源于从模拟时代到数字时代的转变。这种转变并不是像开灯那样瞬间就发生了，事实上，这种转变目前还尚未彻底完成。但目前为止发生的事情，已经足以让我们相信有大事正在发生了。

注意到这种转变的一个方法是观察发现你们日常生活中的变化。生活中，许多曾经是模拟的东西现在变成智能的了。也许你曾经用的是带胶卷的相机，但现在用的是数码相机（可能你们的智能手机就有数码相机的功能）。也许你们曾经读的是纸质的报纸，现在却在线看新闻。也许你们曾经用现金来付款，现在却是用信用卡。在上述每一种情况下，从模拟到数字的转变，都意味着更多关于你的信息被以数字化的形式获取并存储了下来。

事实上，总体来看，从模拟到数字的转变所产生的影响是非常惊人的。信息量正在迅速增加，更多的信息以数字化的形式被存储，进而便于分析、传输和归并。这些数字信息被称为“大数据”。在数字数据爆炸式增长的同时，有条件使用计算机的人的数量也在不断增加（图1.1）。这些趋势，即越来越多的数字数据以及越来越多的使用计算机的人，在可预见的未来很可能会持续下去。

图1.1　信息存储能力和计算能力正在显著提高。此外，信息存储现在几乎已经全部数字化了。这些变化为社会研究人员创造了不可思议的机会。改编自Hilbert and López（2011）。

考虑到社会研究的目的，我认为数字时代最重要的特征就是计算机随处可见。从最初房间般大的、只有政府和大公司才能使用的计算机发展而来，今天的计算机，其尺寸在不断缩小，普及程度在不断增加。从20世纪80年代开始，每10年就会有一种新型的计算机诞生：个人计算机、笔记本电脑、智能手机以及现在“物联网”中的嵌入式处理器（即汽车、手表和恒温器等设备内部的嵌入式计算机）（Waldrop 2016）。除了计算，这些随处可见的计算机还开始具备越来越多的功能：感知、存储和传输信息。(www.xing528.com)

对研究人员来说，利用网络最容易看出随处可见的计算机所产生的影响。互联网是一个被全面监测的环境，非常适合研究人员开展实验。例如，一个网上商店很容易就可以搜集到精确的数百万顾客的购买行为数据。然后，它可以随机选择几组顾客并为其提供不同的购物体验。这种在精准掌握了顾客购物数据的基础上再进行随机选择的能力，意味着网上商店能够持续开展随机对照实验。事实上，只要曾在网上买过东西，你的购买行为就已经被记录下来了，之后你也几乎必然地会成为某项实验的参与者，无论你自己是否知道。

这种被全面监测、完全随机化的情况不仅局限于网上，这在线下也开始变得越来越普遍。实体店已经搜集了非常详细的购买行为数据，同时它们也正在开发相关基础设施，以便追踪顾客的购买行为，并将实验研究结果用于日常商业活动中。“物联网”意味着现实世界中的行为会越来越多地被数字传感器捕获。换句话说就是，当你思考数字时代的社会研究时，你不应该只想到“在线”社会研究，你应该想到它可以发生在任何地方。

数字时代使行为测量和实施随机化的处理成为可能，同时还为人们创造了新的交流途径。这些新的交流途径使研究人员能够开展创新性的调查，并与同事以及普通大众进行大规模协作。

怀疑论者可能会说，上述这些功能并不能算是真正意义上的新事物。也就是说，在过去，人们的交流途径也曾有过其他一些重大的进步，例如电报（Gleick 2011），而且自20世纪60年代以来，计算机的运行速度也基本上一直在以同样的速度增长（Waldrop 2016）。但这些怀疑论者所忽略的是，在某种程度上，多个相同的东西合起来会变成一个不同的东西（Halevy，Norvig，and Pereira 2009）。让我用我喜欢的一个类比来阐明这一观点：如果你能捕捉到一匹马在某一刻的画面，你便拥有了一张照片；而如果你在一秒内捕捉到一匹马的24个画面，那么你便拥有了一部电影的片段。当然，一部电影其实就是许多张照片，但只有顽固的怀疑论者才会坚持声称照片和电影完全一样。

研究人员正在进行一项类似于从摄影到拍电影的转变，但这一转变并不代表我们过去所学的所有东西都应该被摒弃。正如摄影的原理会影响拍电影的原理一样，那些在过去100年里发展起来的社会研究理论也会对未来100年的社会研究产生影响。这一转变意味着我们不应该一直做同样的事情。相反，我们必须把过去的、现在的以及未来的方法结合起来。例如，乔舒亚·布卢门斯托克和同事所做的研究就结合了传统的调查研究和一些人可能称之为数据科学的方法。单凭调查研究或是单凭通话记录都无法绘制出高分辨率的反映财富估值的地图，这两个是缺一不可的。更概括地说，社会研究人员需要将社会科学和数据科学的思想结合起来，才能充分利用数字时代带来的机会，只靠其一是不够的。