實施大數據戰略、運用大數據提升國家治理體(ti) 係和治理能力現代化水平，離不開哲學社會(hui) 科學大數據研究。當前，我國哲學社會(hui) 科學大數據研究在社會(hui) 輿情、社會(hui) 行為(wei) 、文獻分析等領域積累了一些經驗，取得了一定成果，但與(yu) 國家實施大數據戰略的現實需求相比，仍顯不足。受機製障礙約束，不少研究者僅(jin) 對一些外部性、原則性問題展開討論，尚未真正應用大數據方法開展哲學社會(hui) 科學領域的理論和現實問題研究，未能為(wei) 深入實施大數據戰略、推動國家治理體(ti) 係和治理能力現代化提供有力支撐。

　　當前製約哲學社會(hui) 科學大數據研究的機製障礙

　　哲學社會(hui) 科學大數據研究，主要是指將大數據方法應用於(yu) 哲學社會(hui) 科學領域，通過大數據方法創新解決(jue) 哲學社會(hui) 科學領域理論與(yu) 實踐問題。基於(yu) 數據來源的不同，哲學社會(hui) 科學大數據研究主要包括兩(liang) 種類型：一類是基於(yu) 社會(hui) 行為(wei) 數據分析的哲學社會(hui) 科學研究，即根據各種網絡行為(wei) 數據、線上線下交易數據、社會(hui) 事務管理數據等，對哲學社會(hui) 科學領域問題進行創新性研究，或發現並解決(jue) 一批新問題;一類是基於(yu) 文獻文本大數據分析的哲學社會(hui) 科學研究，主要是將迄今為(wei) 止的各種圖書(shu) 、文獻、文檔資料電子化後，對這些電子文本進行基於(yu) 大數據方法的創新探究和知識發掘。這兩(liang) 類研究都屬於(yu) 自然科學與(yu) 哲學社會(hui) 科學間的大門類學科交叉研究，相互交叉的學科性質差距很大，開展交叉研究的基礎相對薄弱。目前，掌握大數據技術的研究者主要來自計算機和應用統計等理工科專(zhuan) 業(ye) ，相對缺乏哲學社會(hui) 科學領域的專(zhuan) 業(ye) 知識儲(chu) 備;從(cong) 事哲學社會(hui) 科學領域的研究者大多不太了解大數據技術，在掌握和運用上存在一定困難。

　　就交叉研究雙方的主動性和積極性來看，一方麵，大數據研究者相對缺乏主動補充哲學社會(hui) 科學知識的動力，他們(men) 中的多數已經投身於(yu) 工商業(ye) 界對大數據技術的廣泛應用;另一方麵，盡管不少哲學社會(hui) 科學研究者對大數據技術表現出濃厚興(xing) 趣，但從(cong) 大數據概念引入哲學社會(hui) 科學領域至今，真正應用大數據方法的哲學社會(hui) 科學研究成果尚屬鮮見。為(wei) 何出現此類現象?至少需要從(cong) 以下幾個(ge) 維度考察分析。

　　從(cong) 科研項目立項看，哲學社會(hui) 科學大數據研究需要人力、物力支撐，需要項目支持推動。但目前各級哲學社會(hui) 科學類課題中，體(ti) 現大數據與(yu) 哲學社會(hui) 科學交叉研究的科研項目立項尚屬少數，與(yu) 國家對大數據的現實需求仍有一定差距。

　　從(cong) 學科建設要求看，哲學社會(hui) 科學領域的研究對象往往具有抽象性，在交叉研究過程中，學科屬性相對容易模糊。除傳(chuan) 統上數據化較強的社會(hui) 學、信息情報學等學科采用大數據方法容易被人接受外，其他哲學社會(hui) 科學領域的大數據研究成果在學科評估等檢驗中容易受到學科歸屬的質疑，不易成為(wei) 學科建設的有力支撐，各哲學社會(hui) 科學領域的學位單位和學科點對交叉研究很難給予支持。

　　從(cong) 學術組織建設看，對於(yu) 相對獨立的研究領域而言，成立相應的學術團體(ti) 是推動該領域研究發展的組織基礎。目前為(wei) 止，成立哲學社會(hui) 科學大數據研究類學術組織比較困難，主要原因在於(yu) 其學術組織的管理歸屬難以劃清。哲學社會(hui) 科學大數據研究屬於(yu) 大類學科的交叉性研究，其學術組織的人員構成具有跨學科性，其業(ye) 務範圍具有交叉性。在當前學科領域劃分越來越精細化、專(zhuan) 業(ye) 化，管理職責越來越精確化的大趨勢下，很難找到在業(ye) 務範圍上完全匹配的業(ye) 務主管部門。在我國當前社團管理體(ti) 製下，找不到相應的業(ye) 務主管部門，就很難成立相應的學術組織。

　　此外，哲學社會(hui) 科學大數據研究還存在人才隊伍建設不足、研究規範缺位等問題。這些障礙是上述問題的延伸，隻有上述問題得到破解後，這些障礙才能有效解決(jue) 。

　　推進哲學社會(hui) 科學大數據研究的機製抓手

　　建立科研立項新機製。交叉研究類項目是科研項目申請和評審的難點，當前的做法是遵循“最接近”原則，即項目申請和立項評審均由與(yu) 項目研究的交叉領域最接近的學科負責。這種做法在本質上是將交叉研究的立項審批權交由專(zhuan) 業(ye) 化學科評委負責。由於(yu) 專(zhuan) 業(ye) 化學科評委對交叉研究的認知態度不一，難免在評審過程中出現差別對待。建議項目基金管理機構在學科分類中單設“交叉研究類”項目，廣泛征集大數據與(yu) 哲學社會(hui) 科學各具體(ti) 學科交叉研究的指導性課題，編製具有引領性的交叉研究課題指南。在評價(jia) 指標上，對交叉研究項目采取差異化原則，注重考察項目交叉思路的新穎性、交叉方法的前沿性以及選題的學術價(jia) 值和應用價(jia) 值。

　　學科建設新機製。為(wei) 了鼓勵各學科單位和學科點開展交叉研究，建議在學科評估指標體(ti) 係中，增列反映學科交叉創新狀況的指標。比如，在“培養(yang) 過程質量”二級指標下，增設反映“交叉培養(yang) 課程開設”情況的三級指標;在“科研成果”二級指標下，增設反映“交叉創新研究成果”情況的三級指標。建議在國家下達研究生招生計劃時，堅持鼓勵學位單位和學位點開展交叉培養(yang) 的傾(qing) 斜性政策。比如，對明確開列交叉培養(yang) 計劃的學位單位和學位點增加研究生招生指標。鼓勵交叉培養(yang) 經驗豐(feng) 富的高校先行先試，設立以哲學社會(hui) 科學類學科為(wei) 主的交叉研究院。通過係列政策推動全國各學位單位和學位點形成積極建設交叉學科的良好氛圍。

　　學術組織建設新機製。國家可以鼓勵既有的哲學社會(hui) 科學類學術組織增設大數據交叉研究新分支組織。比如，可由中國自然辯證法研究會(hui) 增設“大數據與(yu) 哲學社會(hui) 科學專(zhuan) 業(ye) 委員會(hui) ”，可由中國社會(hui) 學會(hui) 增設“計算社會(hui) 學專(zhuan) 業(ye) 委員會(hui) ”，可由中國新聞史學會(hui) 增設“大數據輿情研究委員會(hui) ”等。同時鼓勵直接申請成立相關(guan) 學術組織。建議允許交叉研究類學術組織尋找業(ye) 務主管部門時采取“相關(guan) ”原則，即隻要交叉研究類學術組織所涉及的業(ye) 務領域與(yu) 某個(ge) 業(ye) 務主管部門相關(guan) ，即可向該部門申請業(ye) 務主管。比如，哲學社會(hui) 科學大數據研究協會(hui) 既可以向教育部申請作為(wei) 其業(ye) 務主管，也可以向中國社會(hui) 科學院等部門申請作為(wei) 其業(ye) 務主管，以此減少交叉研究類學術組織的設立障礙。■