社会学的一个预测，谈谈自己看法

在大概一年前，在知乎的人文社科小圈子里面，围绕着“陈健坤”爆发过一个关于“社会学研究方法”的大讨论。我是个很矛盾的人，我其实并不喜欢陈健坤宣扬的量化至上理论，但是如果让我在量化方法和质性研究之中，或者说是科学主义和人文主义之中选择，我是铁杆的量化派。质性研究的优点在于阐释，而缺点也就是阐释，毫无系统方法（当然，研究者压根也不追求），有时候我会把质性写作比喻为“创意写作”，事实上，我想很多人也是这样看。我讨厌或者说憎恶的只是陈健坤的搅混水，不愿意探讨模型背后的方法论哲学和意识形态——我没办法容忍新古典经济学的缺点再一次呈现了。

对于社会学的未来我的估计是明确的，现在分裂的社会学不可能再继续分裂下去，质性式的田野调查和写作在10年左右会被整体打包送走，或者日渐式微下去。剩下的“社会学”大概率会吞吃政治学/传播学等式微的社会科学学科，甚至人文地理学也可能会被吸收进去。而这个吞吃了众多领域的庞然大物，可能会被称呼为“新社会学（Neo-sociology)”，或者更大概率不会再叫“社会学”，或许会更名为“社会计算（social computing）”或者叫“计算社会科学（Computational social science）”

我只是个新手，在学科发展的预测上大概率会有错误，下面的预测内容必定是粗浅的掺杂个人偏见的，只是让大家看个乐呵：

从研究问题的领域上看，大部分的计算社会科学学者都会继续延续“leftover stragtegy”，即选择和经济学互为补充，从非理性（指非经济理性——即不谋求最大经济效益，但是谋求满足价值理性、情感理性或传统理性等)下手研究人类的集群行为。为什么不从理性行为下手？因为理性行为已经被经济学用二十世纪的科学手段说明的差不多了。计算社会科学的非理性领域需要用到网络和计算机。因此研究工具也不会再是什么田野调查和文字报告。而是跑数据，调模型，归纳理论。从应用领域上看，计算社会科学在商业领域的广告推广、用户分析、市场营销、人员管理等等以前难以量化含有非理性“软领域”发挥功用，在政府管理方面也是类似的。

当然，上述的良好展望都建立在计算社会科学或者这个新社会学能够发展的如它自己所说的前景一样。

Ps:修改了字词，突出了想表达的重点。