近年来，云计算、物联网、移动互联网的广泛应用，把人类社会带入大数据时代。大数据的产生和运用，使我们能够对置身其中的社会进行更加广泛和深入的认知、更加客观和准确的把握，从而以更精确的语言、更精密的思维加以描述、解释和界定，以更加科学、更加有效的方法进行治理。
全面真实展现社会面貌
大数据深刻影响和改变研究社会问题的方法，使社会科学研究领域发生深刻变化。美国学者杰弗里·汉考克认为，大数据对社会科学研究的意义，堪与显微镜的诞生对化学发展所起到的促进作用媲美。
大数据能够为研究者提供前所未有的海量和高质量的社会数据、资料和信息。利用这些数据和数据挖掘技术，研究者能够深入观察和分析人类社会的复杂行为模式。
大数据使社科研究更加方便、快捷、全面和深入。研究者坐在屏幕前就可以接入数百万的互联网用户资料，这也使他们不再满足于得到部分信息，而是倾向于收集对象的全部信息。有别于传统计算技术，数据挖掘技术使研究者能够快速处理海量数据，信息资源得以高度整合，在最大程度上得到利用。
探索未知世界的新方法
大数据的应用使社科研究者得以避免主观臆断的局限，有效提高研究的客观性和科学性。
传统实证研究是一种自上而下的决策和验证过程，其特征是研究者在理论分析的基础上提出假设，之后通过调查和数据分析来验证假设。其不足或缺陷在于研究者本人的经验、见识、认知和判断决定了研究成果的方向与深度，被调查者也只能回答访谈和问卷提出的问题，调查结果自然局限在研究者的视野之内。
数据挖掘为研究者提供了深入分析和有效利用大数据的手段。数据挖掘的特性在于，它不是用于验证某个假定模型的正确性，而是在数据库中自己寻找模型，本质上是一个归纳的过程，并不需要假设或期待可能的结果，从而突破了研究者的视野局限，扩展了人类的经验范畴。通过数据挖掘技术，研究者能够从海量数据中搜索和发现信息与知识，找出存在于数据中的潜在关联和规则。
以大规模数据分析为特征的研究方法的广泛应用，使社会科学的科学性显著提升，学科融合趋势进一步增强。大数据的获取和分析，需要有别于传统社会科学的方法和工具，从而使在计算机、人工智能甚至物理、数学等领域具有专长的学者在社科研究领域有了大显身手的机会，如小世界网络研究者邓肯·瓦兹原先就是物理学家。近年来，发表在英文刊物上的基于谷歌图书、维基百科等大数据的语言学、经济学研究论文，其作者队伍不断有计算机领域的研究者和自然科学家加入。此外，由于大数据为社会科学提供了全新的分析对象，学术界越来越认识到交叉学科的重要性。“计算社会科学”兴起，就是一个生动事例。
大数据带来社会分工形态的变化，加速了认识世界和改造世界相统一的进程。研究者和生产经营者、社会治理者之间的距离不断缩小，各行各业越来越依赖大数据开展工作，杰出的经营与治理越来越依靠杰出的数据分析。目前，全球大数据应用在互联网、零售、电信、金融、地理信息科学、教育、医疗、交通等诸多行业创造了巨大的经济价值，并且将信息转化为了解世界、市场、人自身的知识与智慧。由于大数据的分析结果更可靠，在社科研究诸多领域特别是对策性研究领域，社会科学研究者与专业数据公司的合作已经成为重要趋势。
增长新知识新智慧
西方有人说，“有些事情我们知道我们自己知道，有些事情我们知道我们自己不知道，更有些事情我们不知道我们自己不知道。”大数据不仅使社科研究者知道以前“不知道”的事情，而且能把研究者带入一个“不知道自己不知道”的世界。
基于概率以及可能性的实证和经验研究正在被数据分析报告和专项预测研究所取代。通过大数据和数据挖掘，研究者进入一个全新的领域，在那里能够发现诸多颠覆直觉和常识的信息与联系，为预见未来提供更加可靠的依据。这种预见是一种自下而上的知识发现过程，是在没有理论假设的前提下去挖掘信息、发现知识、预知事物发展的规律和趋势，从而更具有科学性、有效性和实用性。近年来，研究者在许多社科领域运用大数据取得了突出成果，如通过海量自然语言表达观测公众的政治参与意识，预测大选结果，等等。
（李文邓淑娜,作者为中国社科院亚太与全球战略研究院副院长、研究生院信息网络中心主任）