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　　在大数据焕发隆盛的功夫，小数据完备的针对性、天性化和无误性等优势，将在改日一连自满。本文介绍几篇有合社会调查和小数据的中英文谈论性文献，重申小考察和小数据的巧妙价格。

　　抽样考核在20世纪成为社会学乃至全体社会科学的主流研究器械之一。基于抽样观察数据的量化探求，强调样本数据的代表性、深究历程的可复制性和摸索结论的可证伪性，为社会学知识系统建谈判学科郁勃做出了重大的劳绩。

　　社会学作为一门兼具人文和科学取向的学科，在其出生之初牛宝体育，量化深究和质性追究两种花样传统漫长逐鹿并存。此中，量化探索代表了实证主义的古板和社会学对“科学化”的搜索。在大数据鼓起向日的一个多世纪中，传统社会学的量化探求紧张是基于自然形状下对查办宗旨的观察或查看而赢得的数据。这些数据往往阅历抽样调查手腕产生，局限于某个地域、某个时刻或某些特定倾向，具有样本量小、阔别水平低，并生活抽样坏处、丈量偏差以及不接连性和不定夺性等特色（Kitchin and Lauriault，2015）。纵使一些考核络续数十年，样本笼罩寰宇甚至几许个国家，样本数量到达数千、数万甚至几十万牛宝体育，然而相对于克日互联网造成的大数据，依旧相形见绌，只能称之为“小数据”。

　　新世纪往后，大数据革命包含了全球社会科学的各个范围，带来了一场打算社会科学的手腕革命，对基于小数据的查办也提出了重大挑衅。大数据具罕见据量大、变革速度疾、芜乱各种等特性，如互联网数据、贸易数据、行政数据等，再凭借数据开掘、呆板熟习、自然叙话阐发、智能算法等，使用大数据进行社会科学根究具有少许弗成斗劲的优势，可以同意社会科学家无须再依赖抽样视察或统计调查数据，而从总体上对社会形象和人类动作进行查究。

　　尽管大数据生计的标题丝毫不比小数据少，例如样本拣选标题（Hsieh & Murphy，2017）、测量漏洞（Hand，2018）、协变量亏损（Couper，2013）、生齿统计指标和社会态度缺少（Salganik，2017）等，以前十余年，大数据应用和研究依旧速速补充。早在2007年，萨维奇和布罗斯（Savage & Burrows，2007）就颁发了一篇充满争议的宣言性文章《资历社会学的危机》。作品指出社会学傲睨了巨量的互联网商业数据以及由此对社会学方法产生的主要效力，纵使过去半个世纪社会学家倡导变革摸索手法，但依旧窒碍在抽样探问和深切访谈上。随着大数据时刻的到来，这两种伎俩都即将保守，基于小考察数据的摸索将会慢慢萎缩以致淹灭，社会科学追究中攻克处理因素的视察手腕将慢慢被大数据取代。

　　然而，这种情形并没有产生。英国学者斯图奇念和拉夫（Sturgis & Luff，2021)在《国际社会探索手腕》杂志撰文分析了从1939年至2015年的近一个世纪里，考查数据在社会科学摸索应用趋势的变化情景。前期统计讲明，1939年至2000年，调查数据利用率透露不竭增长的趋势。作者对一系列政治学、经济学和社会学等顶级期刊上颁发的1451篇著作举行了内容阐扬，发现2014/15年度应用侦察数据举办穷究的文章比例为43%，比15年前弥补了7个百分点。个中讯休散播学的比例最高为84%，经济学的最低为25%，政治学（34%）、社会学（50%) 和社会心情学（69%)则介于这些上限和下限之间。与20世纪90年月中期比拟，在除动静撒布学以外的险些全面学科范围，侦察数据的利用率都有所扩大。作者指出，尚没有任何叙明显示在社会科学探求中观察数据的操纵有所消浸。

　　在大数据荣华旺盛的时候，小数据还是具备的针对性、特性化和正确性等优势和价值，将在来日接连保护，并博得新的运用和昌盛（Kitchin and Lauriault，2015)。以是，在大数据功夫必要浸申小数据的奇妙价值。下面介绍几篇有合社会视察和小数据的中英文讨论性文献。

　　Faraway and Augustin（2018）《当小数据战胜大数据时》一文感觉小数据偶然比大数据更可取。早先，高质地的小样本能够比低质量的大样本发作更好的推广。纵使数据范围并不是测量质地的遵循，然则在小视察数据中，摸索者至少可以剖析地看到过错是奈何发生的，并可能找到箝制或减轻这种情况的方法。但是，大数据中的谬误暂时尤其微妙且不太昭着。其次，小数据具有得到、筹算和奥妙资本优势。本质核办中受到国法、制度、资源以及伦理等各类位置的畛域，搜聚或论述任何数据都需要有异常的构造、成立或经费参预，小数据鲜明越发具有优势。再者，统计揣摩在小数据上发挥更好，但在大数据上效果不佳。大数据模型不妨妥贴点瞻望和分类，但很难对模型不裁夺性的起头进行评估。末端，作者强调数据不是主意，而是达到数据的手法，对数据运用也应遵从“一种最大边界地减少资源使用并紧缩负外部性的花样”——小便是美。

　　苏令银（2019）在《大数据时期的小数据会消亡吗》一文中比较说明了小数据和大数据，对大数据功夫小数据的价格和利用前景举行了编制详尽的综述。其首要观念包括：纵使大数据和干系的暴露阐扬速速扩张，小数据仍将一连成为追究规模的主要组成个人，在不久的他日，不太没合系会涌现大数据追究代替小数据的范式变卦，小数据和大数据将彼此加添，源由它可以更有效地欺压摸索安放并恢复特定的、有针对性的问题。别的，随着大数据根蒂设施的强盛，小数据境遇也在发生改观。当小数据可被再次诳骗并与其它数据集说合时，会赢得合用价值，并对社会科学追究爆发深切效力。作者最后指出，小数据将一直成为科学摸索工作的紧急组成限度，大数据期间的小数据不会清除，它如故是“数据沙漠”中的“绿洲”。

　　刘朝和马轶群（2021）在《大数据与小数据深度协调的价钱与路径》一文中进一步总结了小数据的离奇价钱：第一，小数据在采集时更为灵活。比拟于大数据“船大难掉头”，小数据在数据搜集时更简陋因地、因人群制宜，而且门槛和资本较低。第二，小数据对秘密加倍“爱好”。大数据涉及交易奥妙、限度隐私可能经济长处等题目，而小数据的采集普通所以问卷探问或随机抽样的状态开展的，可以做到景仰受访者渴望并保持匿名受访的要领，况且所有权和使用权都为小数据的网罗者所驾御，这对数据的隐秘呵护更为爱好。第三，小数据更器重对数据间因果干系的深度开掘。由于小数据平凡凭据实质考究需要有针对性地举办搜集，因此取得的数据尤其个性化，可以从这些本性化的小数据中深度开采数据消歇中的因果联系。大数据更善于从数据中创造事物间的相干性，而小数据在因果干系的深度开采方面则具有尤其邃密的优势。

　　当前，学术界最风靡的意见是，小数据和大数据能够并且理当一起运用，以最大周围地阐扬各自的价钱。理念的情景是利用两种数据搜集本领的优势，大数据能够测量举动并告示全部人“是什么”，而探问不妨衡量态度和观念并宣布全部人“为什么”（Callegaro and Yang，2017）。正如巴勃罗·卡布雷拉-阿尔瓦雷斯（Cabrera-Álvarez，2020）指出的，斟酌大数据与调查数据他们们更有潜力也许全班人们将代替大家是没用心义的，更要紧的是计划如今大数据和小侦察的撮闭若何明显厘革数据质量，下降侦察资本。换言之，小考查和大数据一途可以完结它们各自独立无法告竣的探求方针。

　　刘朝、马轶群.大数据与小数据深度妥协的价值与途径[J].群众论坛,2021（5）：30-33.

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