数据质量、前提假设与因果模型——社会科学定量研究之反思

发布时间：2021-03-29 14:55

　　在社会科学定量研究中,高质量的观察型数据的获取非常困难,导致后期进行的统计分析极有可能沦为一种低效甚至无效的数字游戏。任何一种统计分析方法都是建立在特定的前提假设基础之上的,社会科学定量研究中的很多前提假设本身可能就不成立,而且往往同时存在多种不同的前提假设可供任意选择,导致后期的分析结果充满不确定性与风险。在现实社会中,各种社会现象相互交织在一起,因而高度理想化的因果模型很难解释复杂的社会现实。应当通过定量研究范式的创新、定性研究范式的复兴以及大数据的运用,重构社会科学研究的新范式。 

【文章来源】：社会科学研究. 2020,(02)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
一、数据质量
    （一）社会现象的量化困难
    （二）测量工具的信效度不高
    （三）抽样框的界定模糊
    （四）调查过程中的随机性难以保证
    （五）调查结果容易失真
二、前提假设
    （一）前提假设本身可能不成立
    （二）前提假设同时存在多种可能选择
三、因果模型
    （一）建模方法不科学
    （二）无法解决反事实问题
    （三）变量控制困难
    （四）忽视了人的内在意义
    （五）缺乏个体层次的互动信息
    （六）难以揭示真正的因果机理
    （七）变量之间可能存在双向互构
    （八）完美的因果模型脱离了复杂的社会现实
    （九）因果模型的建构成为一种人为的选择
    （十）因果模型的解读成为一种人为的建构
四、结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]想象力与确定性——个案与定量研究的关系辨析[J]. 郑丹丹.  求索. 2020(01)
[2]西方政治学界对于“定量霸权”的反思与批判[J]. 葛传红.  国际政治研究. 2019(01)
[3]第四研究范式:大数据驱动的社会科学研究转型[J]. 米加宁,章昌平,李大宇,林涛.  学海. 2018(02)
[4]论社会研究的定性分析方法及其建构[J]. 张彦.  晋阳学刊. 2018(01)
[5]大数据驱动社会科学研究的实践向度[J]. 陈潭,刘成.  学术界. 2017(07)
[6]大数据应用于社会科学研究的价值与悖论[J]. 倪万,唐锡光.  东南学术. 2017(04)
[7]定性研究与定量研究的差别及其结合[J]. 风笑天.  江苏行政学院学报. 2017(02)
[8]我国社会科学定量研究方法问题的反思[J]. 邱忠霞,胡伟.  学术论坛. 2016(11)
[9]社会科学的自然主义进路何以可能——兼论塞尔的解决方案[J]. 王晓森,殷杰.  科学技术哲学研究. 2016(05)
[10]社会科学研究中实验方法的应用与反思——以政治学科为例[J]. 臧雷振.  中国人民大学学报. 2016(05)



本文编号：3107730