大數(shù)據(jù)驅(qū)動的社會工作：前景與挑戰(zhàn)

陳婉珍+何雪松

摘 要：“大數(shù)據(jù)”使得社會科學(xué)研究出現(xiàn)新的范式，多方面的驅(qū)動力促使社會工作學(xué)科必須積極探索該領(lǐng)域，即如何充分利用大數(shù)據(jù)更高效地輸送專業(yè)社會服務(wù)，更精準(zhǔn)地倡導(dǎo)合理的社會政策。大數(shù)據(jù)驅(qū)動的社會工作就其前景而言，主要體現(xiàn)在：在社會工作應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r獲取、更新真實的人類行為數(shù)據(jù)，從而避免了數(shù)據(jù)收集過程中對被試主觀報告的依賴；為風(fēng)險人群的評估和危機(jī)干預(yù)提供了高效、準(zhǔn)確的技術(shù)手段；對服務(wù)人群、基本社會服務(wù)設(shè)施的時空分布能有更精確和直觀的把握；也可以為公共政策制定提供證據(jù)，值得我們積極探索與創(chuàng)新。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)的使用也存在著技術(shù)、法律、倫理等諸多方面的挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；社會工作；社會政策；計算社會科學(xué)

中圖分類號： C916 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0257-5833（2017）07-0074-08

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心 （CNNIC） 在京發(fā)布的第39次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2016年12月，中國互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)53.2%，網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.31億，手機(jī)網(wǎng)民達(dá)6.95億，與歐洲人口總量相當(dāng)。互聯(lián)網(wǎng)塑造了全新的社會生活形態(tài)，對整個社會的影響已進(jìn)入新的階段?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的QQ群、博客、微博等在線社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的不斷涌現(xiàn)，尤其是微信等社交APP的廣泛使用，正在不斷產(chǎn)生著大量具有社會屬性的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是重要資產(chǎn)，在科學(xué)研究中具有獨立且重要的地位。近年來，井噴式出現(xiàn)的大數(shù)據(jù) （big data），像刺破重重迷霧的探照燈光，在極大地提高了我們認(rèn)識世界廣度和精度的同時，正在深刻地改變我們的生活、工作與思維模式，沖擊社會科學(xué)的基本理念、研究邏輯、研究方法與技術(shù)1，也為社會工作的研究和實踐帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

我們正進(jìn)入一個“新”的社會，互聯(lián)網(wǎng)與流動性的疊加正在重組我們的生活方式，因為有了互聯(lián)網(wǎng)和流動性，人們開始脫嵌于以往的共同體，而投身于陌生人社會的熙熙攘攘和虛擬的流動空間。大數(shù)據(jù)正是展現(xiàn)如此流動性的重要載體。社會工作需要探索如何充分利用大數(shù)據(jù)更高效地輸送專業(yè)的社會服務(wù)，更精準(zhǔn)地倡導(dǎo)合理的社會政策從而實現(xiàn)專業(yè)目標(biāo)，并探索建構(gòu)基于大數(shù)據(jù)的理論體系、研究方法與實踐模式，也就是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的社會工作。唯此，社會工作才能更好地適應(yīng)于這樣一個完全不同的社會形態(tài)。因此社會工作需要直面互聯(lián)網(wǎng)思維，不能自外于這樣的趨勢，固守自己的小天地，而是要尋求新的突破。美國社會工作與社會福利研究院2015年的一份戰(zhàn)略性研究報告Harnessing Big Data for Social Good： A Grand Challenge for Social Work就明確了一個核心議題：如何使用大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)于公益1。這一議題對于中國也是切合的，互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用正在催生一個新的時代和一個新的社會，社會工作需要認(rèn)真思考如何面對和適應(yīng)這樣一個新的時代。因此本文擬對大數(shù)據(jù)與社會工作的融合應(yīng)用進(jìn)行探討，并展望未來可以發(fā)展的方向。

一、大數(shù)據(jù)：社會工作研究與實務(wù)的新機(jī)遇

大數(shù)據(jù)是人類活動的副產(chǎn)品，如執(zhí)行政府職能、提供服務(wù)、管理項目、進(jìn)行商業(yè)貿(mào)易、通過社交媒體交流、使用電子設(shè)備、寫作 （發(fā)表意見、評論和文章等） 等，以數(shù)字存儲形式廣泛存在，其數(shù)據(jù)內(nèi)容體現(xiàn)出體量大、增速快、類型多、真實性強、應(yīng)用價值高等特征，且更加注重對研究對象地理位置信息的提取2。大數(shù)據(jù)的“大”也不單指其數(shù)據(jù)量，還包含數(shù)據(jù)元素和來源的速度、多樣性以及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用信息所需的復(fù)雜分析過程3。近年來，網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展推動了大數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、收集和處理效率，基于Web2.0的眾包數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)提供了廣泛的數(shù)據(jù)生產(chǎn)平臺，如智能手機(jī)APP、博客、維基數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)平臺、P2P軟件等4。公眾或平臺用戶首先作為數(shù)據(jù)的使用者，通過開源的數(shù)據(jù)獲取平臺自行獲取初始數(shù)據(jù)，并將處理和使用的數(shù)據(jù)上傳，與其他用戶共享，還可成為數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者。數(shù)字革命正在產(chǎn)生大量的社會、心理和組織數(shù)據(jù)，包括計算機(jī)化的社會服務(wù)、教育和健康記錄、開放數(shù)據(jù)門戶、社交媒體發(fā)布、網(wǎng)頁搜索記錄以及移動GPS設(shè)備和傳感器等來源的數(shù)據(jù)，而越來越多的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、情感分析等方法的出現(xiàn)推動了大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新，使得實時管理和分析這些數(shù)字資產(chǎn)變得更為及時和高效5。

大數(shù)據(jù)對人類活動的實時記錄特點可較大程度地排除獲取數(shù)據(jù)時的人為干擾，它也將抽樣數(shù)據(jù)中被排斥的極端值重新納入統(tǒng)計分析。在分析因果關(guān)系時，大數(shù)據(jù)有助于克服由于抽樣偏頗所引起的樣本選擇性偏誤，匹配數(shù)據(jù)可以克服或緩解變量遺漏問題，對確定因果效應(yīng)、檢驗因果關(guān)系比抽樣數(shù)據(jù)更為有利、穩(wěn)健和可靠6。在挖掘大數(shù)據(jù)過程中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在高維數(shù)據(jù)、擴(kuò)展性模型和分布式計算中發(fā)揮了語義索引、數(shù)據(jù)標(biāo)記、快速信息檢索等方面的強大功能7。針對大量出現(xiàn)的如Twitter上的留言、博客、圖像、視頻數(shù)據(jù)等抽象數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可將這些非結(jié)構(gòu)化的或弱結(jié)構(gòu)化的、高層次的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一個結(jié)構(gòu)化的格式進(jìn)行分析、提取和量化，極大地豐富了大數(shù)據(jù)的來源，也為與社會工作的結(jié)合提供了可能性。因此，大數(shù)據(jù)帶來社會科學(xué)范式轉(zhuǎn)換，交叉融合社會行為和數(shù)據(jù)計算處理系統(tǒng)來研究社會運行的規(guī)律與發(fā)展趨勢，引領(lǐng)“計算社會科學(xué)”這一研究領(lǐng)域的快速崛起8。計算社會科學(xué)從行為分析出發(fā)，可以對復(fù)雜的人類行為模式和社會運行機(jī)制進(jìn)行深入且精細(xì)的跨學(xué)科定量研究，社會工作可以受益于這一發(fā)展趨勢。

實際上，承載著我們生活印記的大數(shù)據(jù)正在以一種新的方式展現(xiàn)我們身處的社會，這開啟了一種新的社會想象，這對社會工作而言是全新的議題。根據(jù)哲學(xué)家泰勒的觀點，社會想象就是身處于社會的人們對于這個社會如何運作的認(rèn)知和期待，主要包括：人們相互之間有什么樣的期待，遇到某種事情會有什么反應(yīng)，采取什么樣的應(yīng)對方式，我們的人際交往會呈現(xiàn)怎樣的面貌。1大數(shù)據(jù)時代的社會想象是以非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)為聚焦，圍繞的是一個定量的且以可能性與模糊性為特征的世界，從而呈現(xiàn)出雙重趨勢：一方面是“社會的數(shù)字化”，人們有意無意留下的數(shù)據(jù)足跡越來越豐富，社會越來越多地以數(shù)字的形式呈現(xiàn)；另一方面是“數(shù)字的社會化”，數(shù)據(jù)成為社會結(jié)構(gòu)的組成要素，從而不斷塑造著新的社會2。這兩種趨勢都要求社會工作在研究方法、服務(wù)提供和績效評估等方面作出適時的改變。在這樣的背景下，多重因素驅(qū)動社會工作與大數(shù)據(jù)的結(jié)合。

首先是基于證據(jù)為本的社會工作實踐的發(fā)展。證據(jù)為本的社會工作實踐立足于科學(xué)研究提供的證據(jù)，專業(yè)的干預(yù)是基于研究結(jié)果并將這一結(jié)果應(yīng)用于服務(wù)案主。這不僅在很大程度上激勵了社會工作的科學(xué)研究，特別是干預(yù)研究，更進(jìn)一步促使社會工作的科學(xué)化和學(xué)科化①。John Brekke指出，社會工作的科學(xué)研究和證據(jù)為本的實踐依據(jù)取得了足夠的進(jìn)展，到了推動建立社會工作科學(xué)的時機(jī)3，社會工作應(yīng)以整合的方式應(yīng)用學(xué)科知識去解決不同的問題。然而目前的社會服務(wù)系統(tǒng)缺乏有效評估項目所需的數(shù)據(jù)管理和分析框架，因而缺乏操作性和標(biāo)準(zhǔn)化，使得跨部門之間的數(shù)據(jù)整合以考察項目長期成本和收益存在較大的障礙。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)能有效地改善這一現(xiàn)狀。傳統(tǒng)的社會工作依靠實驗、問卷調(diào)查、訪談等數(shù)據(jù)收集方式研究社會工作面對的不同群體，評估不同的社會工作干預(yù)模式，考察不同的社會政策的績效，基于理論驅(qū)動和演繹邏輯而較少使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的策略。在傳統(tǒng)范式下，研究起源于問題發(fā)現(xiàn)，基于問題導(dǎo)向收集相關(guān)數(shù)據(jù)。但由于時間和經(jīng)費的限制，數(shù)據(jù)收集往往局限于較小范圍內(nèi)的抽樣調(diào)研，數(shù)據(jù)雖然針對研究問題但規(guī)模有限，這使得社會工作政策和實務(wù)的循證性不足。而在大數(shù)據(jù)的研究范式下，數(shù)據(jù)獲取更為便利，研究主要是數(shù)據(jù)驅(qū)動結(jié)合理論驅(qū)動，不需要模型和假設(shè)，可利用自動設(shè)定的批處理程序直接分析海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)或檢驗數(shù)據(jù)間的相關(guān)性或規(guī)律4，進(jìn)而為社會工作實踐提供實質(zhì)性證據(jù)。

其二，宏觀社會工作知識體系的建構(gòu)需要數(shù)據(jù)的支持。在不斷面臨全球化沖擊所帶來的話語體系和知識結(jié)構(gòu)變遷的過程中，社會工作更是要強調(diào)本土專業(yè)實踐中的文化敏感性。對照中國社會工作發(fā)展的現(xiàn)實，社會工作現(xiàn)有的知識體系過于注重微觀導(dǎo)向。盡管社會工作強調(diào)人在情境之中以及社會視角，但隨著美國等國家臨床社會工作的迅猛發(fā)展，社會工作的知識體系不可避免地偏向精神病學(xué)、心理學(xué)和公共衛(wèi)生學(xué)，這使得宏觀社會工作知識體系進(jìn)展緩慢。大數(shù)據(jù)為社會工作建構(gòu)宏觀社會工作知識體系鋪陳了可能的空間。在大數(shù)據(jù)研究范式下，數(shù)據(jù)獲取的便利性使得收集多種不同類型的大樣本數(shù)據(jù)成為可能，為認(rèn)識宏觀社會、檢驗社會現(xiàn)象的“異質(zhì)性假設(shè)”和“結(jié)果穩(wěn)定假設(shè)”提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。行政大數(shù)據(jù)和公共服務(wù)大數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析有利于宏觀社會工作知識體系的構(gòu)建，可利用數(shù)據(jù)分析成果進(jìn)行服務(wù)規(guī)劃、政策倡導(dǎo)，擴(kuò)大社會影響力與政策影響力，從而實現(xiàn)社會工作的宏觀目標(biāo)。

其三，社會工作需要尋求跨學(xué)科的合作和對話。社會工作要回應(yīng)不同人群的需要、面對不同的社會文化脈絡(luò)，更要直面社會的急劇變動，所需要的知識是多元的。我們?nèi)绻^度強調(diào)社會工作的專業(yè)化，可能將其引入封閉的知識困境。因此，尋求與不同學(xué)科的合作與對話是社會工作構(gòu)建自己的知識體系的必由之路。計算社會科學(xué)的興起可以為社會工作提供新的研究路徑，從而為跨學(xué)科的合作提供方法支持。我們由此可以在前所未有的深度和廣度上收集和利用數(shù)據(jù)，為社會工作研究和實踐服務(wù)。

最后，為社會政策的形成提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。福利多元主義的社會政策分析范式主張社會福利來源的多元化，福利的規(guī)則、籌資和提供應(yīng)由不同的部門共同負(fù)責(zé)、共同完成1。政府應(yīng)該發(fā)揮資金投資主體的角色，積極培育和支持社會組織的發(fā)展，實施積極的財稅政策以鼓勵企業(yè)和民間資金進(jìn)入社會福利服務(wù)領(lǐng)域2。而非營利組織和有影響力的基金會資助者希望能依靠數(shù)據(jù)和預(yù)測分析以取代常規(guī)智慧支持其業(yè)務(wù)決策和長期戰(zhàn)略，也越來越需要提供具體的指標(biāo)來評估項目的內(nèi)容，并確保質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和成果達(dá)標(biāo)3，大數(shù)據(jù)是一條很好的實現(xiàn)途徑。越來越多的公眾參與其中的大數(shù)據(jù)增加了一條可充分參與決策的途徑?！伴_放大數(shù)據(jù)”提倡某些類型的數(shù)據(jù)應(yīng)該易于傳播，使其可以重復(fù)使用、分析并轉(zhuǎn)化為新的和有用的產(chǎn)品4。社區(qū)之間也需要獲得跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)，以期更好地服務(wù)于目標(biāo)人群，諸如弱勢青少年、無家可歸者、貧困兒童等等5。

由此可見，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以強化社會工作的專業(yè)回應(yīng)。一般而言，由于缺乏在信息數(shù)據(jù)產(chǎn)生時進(jìn)行及時分析的能力，社會服務(wù)機(jī)構(gòu)對新興社會問題的反應(yīng)總是滯后而不是先發(fā)制人的。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以有助于克服這些障礙，及時發(fā)現(xiàn)社會問題并予以更為快速的回應(yīng)。這是因為，相較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)擁有的實時信息更為精細(xì)、全面和準(zhǔn)確6，可實現(xiàn)對人類社會活動的快速實時反映。然而，其指導(dǎo)社會工作的潛力尚未得到充分挖掘7。正如電商可以從消費者的行為和品位中收集大數(shù)據(jù)，并將產(chǎn)品個性化定制，社會工作部門也可采取類似的做法以提高項目的針對性，單獨或集體性地提高服務(wù)對象的生活質(zhì)量。進(jìn)而，社會工作基于對來源不同的個人及社交環(huán)境的詳細(xì)數(shù)據(jù)的預(yù)測分析，考慮不同行為因素的順序特點、非線性及其相互關(guān)系，以及可能在社會組織的各個層次上發(fā)展的復(fù)雜系統(tǒng)動力學(xué)，可指導(dǎo)修正行為因素的政策或?qū)崉?wù)干預(yù)手段8。大數(shù)據(jù)可以促進(jìn)跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的合作研究，突破以往的研究模式，從而回應(yīng)社會建設(shè)、社會政策和社會服務(wù)的重大問題。比如，可以實現(xiàn)更大范圍的社會工作干預(yù)研究，超越隨機(jī)對照試驗的樣本局限。目前，我們已經(jīng)具備了生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的軟件技術(shù)、硬件平臺和有效的數(shù)據(jù)來源，需要進(jìn)一步思考大數(shù)據(jù)在社會工作之中的實際應(yīng)用，為增進(jìn)社會福祉作出應(yīng)有的貢獻(xiàn)。

二、大數(shù)據(jù)的社會工作應(yīng)用

大數(shù)據(jù)提供了豐富、詳細(xì)、實時的信息，有助于社會科學(xué)家更加全面、大尺度、精細(xì)化地開展各類社會科學(xué)問題的研究。目前國外已有一些基于大數(shù)據(jù)的社會工作實務(wù)和社會福利政策嘗試，在基于社會服務(wù)機(jī)構(gòu)的行政記錄大數(shù)據(jù)的研究、實務(wù)以及政策制定方面已積累了一定的實踐經(jīng)驗，并建立了數(shù)據(jù)庫管理、記錄聯(lián)動方式、數(shù)據(jù)清理與統(tǒng)一、大數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計分析等方面的知識和技能體系。經(jīng)過深度信息提取的社會大數(shù)據(jù)可用以有效解決社會工作之中貧困、危機(jī)干預(yù)、醫(yī)療康復(fù)、兒童保護(hù)等較困難的實踐議題。如可將每月公共援助和社會服務(wù)記錄相結(jié)合，探討國家政策具體要素的效用，如福利時限和制裁措施是否影響到項目參與者1。而基于其他組織部門 （如就業(yè)、兒童福利） 的行政記錄數(shù)據(jù)，可探討一個機(jī)構(gòu)執(zhí)行的政策如何影響其他機(jī)構(gòu)2。也有研究基于美國多個州的兒童福利管理記錄，提出了比較其服務(wù)模式、結(jié)果指標(biāo)和政策建議的方法3。將兒童福利記錄與出生及死亡證書相關(guān)聯(lián)，以檢查一些流行病學(xué)相關(guān)問題，如寄養(yǎng)兒童中的青少年生育率以及虐待后的傷害死亡等4。另外，綜合行政記錄還可以用于識別遭受虐待的高風(fēng)險兒童，以便更有策略地進(jìn)行預(yù)防服務(wù)5。類似地，大型行政記錄信息的提取和分析也在無家可歸者服務(wù)領(lǐng)域得到應(yīng)用。有研究者分析了幾個大城市的無家可歸系統(tǒng)記錄，并將其與其他機(jī)構(gòu)的記錄相關(guān)聯(lián)，以發(fā)展廣泛應(yīng)用的服務(wù)領(lǐng)域范式6。相較于傳統(tǒng)的高成本長期隨訪研究，通過各種可用數(shù)據(jù)庫對實驗/對照組的被試結(jié)果進(jìn)行追蹤，大數(shù)據(jù)技術(shù)也能為隨機(jī)對照干預(yù)實驗提供更快、更低成本的結(jié)論/建議。如通過對來源于幾個社會服務(wù)機(jī)構(gòu)的個人相關(guān)記錄的分析，發(fā)現(xiàn)針對殘疾醫(yī)療補助者的新病例管理模式效果顯著，具體體現(xiàn)在急診病例數(shù)、無家可歸者數(shù)量以及接受藥物濫用治療等方面7。

目前，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于社會工作還只是處于嘗試階段。實際上，大數(shù)據(jù)在社會工作領(lǐng)域有著更為廣闊的應(yīng)用前景。伴隨網(wǎng)絡(luò)使用普及率的快速攀升，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的采集促使研究樣本能無限接近于總體分布情況，這既擴(kuò)大了研究采樣的規(guī)模，又提升了研究采樣的代表性。這樣，社會工作就有了更大的可能去實現(xiàn)宏觀使命。

第一，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)支持實時地獲取、更新真實的人類行為數(shù)據(jù)，從而避免了數(shù)據(jù)收集過程中對被試主觀報告的依賴，可有效解釋或揭示群體心理特征的連續(xù)變化趨勢8，從而把握社會的脈動。隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)平臺已成為當(dāng)今人們意見表達(dá)和利益述求最重要的渠道之一，網(wǎng)絡(luò)輿論也已成為公眾輿論的主要形式，為及時有效感知社會心理態(tài)勢以及網(wǎng)絡(luò)輿情分析，確定公共需求以便及時確定政策制定和服務(wù)方向提供新的契機(jī)，這一定程度上解決了傳統(tǒng)大范圍問卷測評周期長、成本高、無法及時更新、生態(tài)效應(yīng)低、縱向追蹤實施困難等障礙9。如孫玖陌等通過微博大數(shù)據(jù)對政府滿意度進(jìn)行評估10，類似地，大數(shù)據(jù)分析可對社會工作專業(yè)的民意和服務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行評估。在“四川雅安地震”等突發(fā)事件發(fā)生時，積極參與救援者表現(xiàn)了較高的輿情傳播能力和公眾反應(yīng)度1。因此，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用還可以幫助社會工作實現(xiàn)“時勢權(quán)力”2。

第二，大數(shù)據(jù)為風(fēng)險人群的評估和危機(jī)干預(yù)提供了一種高效、準(zhǔn)確的技術(shù)手段。通過微博等社交媒體大數(shù)據(jù)，可有效感知用戶情緒變化，心理健康，并進(jìn)行自殺預(yù)防3 。依據(jù)百度等使用者大數(shù)據(jù)，可以識別疾病的分布和高危區(qū)，并進(jìn)行針對性防治。朱廷劭通過多種新聞媒體等渠道得到某地發(fā)生群體事件的數(shù)據(jù)，并采用時序分析技術(shù)預(yù)測社會心理發(fā)展趨勢，進(jìn)而預(yù)判網(wǎng)絡(luò)群體事件發(fā)生的風(fēng)險指數(shù)。針對群體事件數(shù)量少的情況，可綜合采用多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，利用微博數(shù)據(jù)預(yù)測群體事件風(fēng)險，實現(xiàn)對群體社會態(tài)度臨界狀態(tài)的預(yù)警，發(fā)現(xiàn)并識別社會不穩(wěn)定因素，為及時化解可能的群體性事件提供數(shù)據(jù)支持，助力社會管理創(chuàng)新4。國外有研究者使用Twitter和Facebook產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)追蹤“阿拉伯之春”的抗議信息和公眾輿論，以衡量抗議動員的速度和程度5。社交媒體活動也有助于快速評估自然災(zāi)害造成的損害，如Twitter的人均活動與颶風(fēng)造成的人均經(jīng)濟(jì)損失密切相關(guān)，通過Twitter大數(shù)據(jù)，可以直觀地觀察到所感知的威脅和物理災(zāi)害效應(yīng)6。開放數(shù)據(jù)應(yīng)用OpenStreetMap等在多次救災(zāi)過程中也得到了重要應(yīng)用。而微博、微信等應(yīng)用同樣適合快節(jié)奏下的緊急情境，相關(guān)部門應(yīng)提高情境意識，利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)促進(jìn)應(yīng)急信息的傳播，并據(jù)此實行預(yù)警系統(tǒng)并協(xié)助救援工作。

第三，基于大數(shù)據(jù)對服務(wù)人群、基本社會服務(wù)設(shè)施的時空分布能有更精確和直觀的把握。利用來自百度地圖的人潮數(shù)據(jù)，可預(yù)測密集人潮的形成情況，并針對可能威脅公共安全的異常大規(guī)模人潮向有關(guān)部門發(fā)出提醒，從而實現(xiàn)精細(xì)化的社會治理。我們可以通過微博、微信、QQ等移動客戶端數(shù)據(jù)結(jié)合其地理位置信息實現(xiàn)服務(wù)人群定位。比如，由騰訊社交網(wǎng)絡(luò)事業(yè)群數(shù)據(jù)中心與“清華大學(xué)-騰訊”聯(lián)合實驗室合作研發(fā)的“宜出行”基于“IP街道級位置定位技術(shù)”，可將人群分布精確至街道級，這對社會服務(wù)的空間布局具有啟示意義。有研究者通過結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及谷歌街景車搜集來的機(jī)動車輛數(shù)據(jù)，從而估算出本地區(qū)人口的特征和組成，甚至這一地區(qū)居民的政治傾向7。采用類似的方法，我們也可基于“宜出行”、微博、消費等大數(shù)據(jù)估算服務(wù)人群的分布，評估社會工作服務(wù)機(jī)構(gòu)的數(shù)量和質(zhì)量合理性，制定政策并開展針對性的專業(yè)服務(wù)。因此基于大數(shù)據(jù)平臺出發(fā)，可以提出更為合理和高效的服務(wù)傳遞策略，從而在很大程度上提升社會工作服務(wù)的可及性和優(yōu)化社會服務(wù)的空間布局。

第四，大數(shù)據(jù)的深度融合可為公共政策的制定提供證據(jù)。對公共服務(wù)設(shè)施分布以及相對服務(wù)人群的可達(dá)性進(jìn)行分析，將有助于及時發(fā)現(xiàn)交通需求和設(shè)施需求等，提升公共服務(wù)資源公平性。如隨著醫(yī)療大數(shù)據(jù) （包括醫(yī)藥消費的數(shù)據(jù)、臨床診斷數(shù)據(jù)、病人行為數(shù)據(jù)和藥品處方數(shù)據(jù)等） 不斷開放獲取，這些以往難以獲取或者被忽視的數(shù)據(jù)也將在促進(jìn)居民健康公平中發(fā)揮重要作用8。以貧困問題研究為例。貧困是21世紀(jì)人類社會發(fā)展面臨的長期困境之一，也是社會工作的重要服務(wù)領(lǐng)域。對于發(fā)展中國家而言，估計區(qū)域貧困水平是精準(zhǔn)制定消除貧困戰(zhàn)略的關(guān)鍵問題。已有研究證實遙感衛(wèi)星所測夜間綜合數(shù)據(jù)可作為中國縣級貧困評估的有用工具1。類似的幾項研究也證實夜間燈光大數(shù)據(jù)預(yù)測貧困的有效性2。而另一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可從高分辨率白天衛(wèi)星圖像中提取社會經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)以預(yù)測不同地區(qū)的貧困程度3。此外，還有研究利用手機(jī)大數(shù)據(jù)預(yù)測貧困4?？梢姡髷?shù)據(jù)已成為精準(zhǔn)定位貧困人群和地區(qū)的重要手段，社會工作者可以利用這一技術(shù)協(xié)助開展精準(zhǔn)扶貧工作。

三、大數(shù)據(jù)的社會工作應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)為社會工作研究帶來新機(jī)遇的同時，我們不能忽視在應(yīng)用過程中可能出現(xiàn)的挑戰(zhàn)，諸如數(shù)據(jù)安全和使用倫理、數(shù)據(jù)處理技術(shù)、研究方法等等。

第一個挑戰(zhàn)是如何保障以安全和合乎倫理的方式應(yīng)用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)安全和使用倫理是一個中心問題，特別在涉及人類服務(wù)、教育和健康記錄方面的時候。隨著信息通訊技術(shù)、相關(guān)電子設(shè)備及應(yīng)用程序 （APP） 在人們?nèi)粘Ｉ钪械钠占?，有關(guān)個人的信息也在不斷地產(chǎn)生并成為網(wǎng)絡(luò)中的“痕跡”。在幫助研究者去有效識別和描繪特定個體和群體的同時，使用者的隱私卻完全暴露。在實踐中，如何保護(hù)用戶隱私，如何建立一套數(shù)據(jù)使用倫理的標(biāo)準(zhǔn)體系是關(guān)鍵問題。而在涉及數(shù)據(jù)的所有權(quán)和控制權(quán)，尤其是當(dāng)不同來源的數(shù)據(jù)被整合應(yīng)用超越原始意圖范圍并產(chǎn)生更高價值信息時，需要數(shù)據(jù)持有部門放棄個人控制權(quán)以實現(xiàn)更大的社會效益。社會工作應(yīng)當(dāng)將數(shù)字技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析手段納入服務(wù)規(guī)劃和政策制定，消除跨部門間的數(shù)據(jù)孤島，促成多學(xué)科合作，建立嚴(yán)格框架以平衡隱私保護(hù)和公共利益。我們還需要考慮因大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用而出現(xiàn)的“數(shù)據(jù)鴻溝”，社會工作要彌合而非擴(kuò)大這樣的鴻溝。

第二個挑戰(zhàn)是如何提供技術(shù)有效處理數(shù)據(jù)。針對大量且繁雜、碎片化存在的信息數(shù)據(jù)，如何對其進(jìn)行快速清洗和處理 （如關(guān)鍵詞分析與提?。崛∮行Ъ坝嗅槍π缘男畔?，并保證在過濾過程中沒有信息丟失， 是一個核心課題。大數(shù)據(jù)通常包含來自特定源的所有數(shù)據(jù)，其中絕大部分是無意義的，也常常包含一些不完整的信息和錯誤的數(shù)據(jù)，必須在數(shù)據(jù)分析階段得到有效的處理 。大數(shù)據(jù)是復(fù)雜且高度可變的，如果不經(jīng)過細(xì)致的審查和策劃，容易出現(xiàn)誤解和錯誤。除了常用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外，大數(shù)據(jù)還大量以非結(jié)構(gòu)化文本、圖像和錄音等形式廣泛存在，因此對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類管理、處理、存儲和分析的常規(guī)方法往往不足以從大數(shù)據(jù)中獲取全部價值。

第三個挑戰(zhàn)是如何解決數(shù)據(jù)可能存在的偏差。大數(shù)據(jù)是有偏的數(shù)據(jù)，如何“去偽存真”，避免大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的有意或無意的統(tǒng)計偏差，最大限度地保留有效信息，這都需要更深的探索。在成熟應(yīng)用前，過度依賴大數(shù)據(jù)還會導(dǎo)致重要信息被忽視，如老年人和收入或受教育水平低的個體在社交媒體數(shù)據(jù)中所占比例不足 ，而年輕人和較為富裕的個體在公共服務(wù)消費數(shù)據(jù)中比例過高。因此結(jié)合其他輔助信息并基于影響數(shù)據(jù)生成過程的因素對大數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋顯得尤為重要。大數(shù)據(jù)也存在單一性，有時僅包含有限變量，如家庭和企業(yè)的用水、用電記錄，手機(jī)消費記錄等，需要對其進(jìn)行匹配，如通過手機(jī)消費記錄、網(wǎng)上購物記錄和快遞公司的送貨記錄，可以分析手機(jī)用戶的網(wǎng)絡(luò)消費情況，進(jìn)一步也可以與其人際交往情況匹配，但其匹配又存在產(chǎn)權(quán)和倫理問題。

第四個挑戰(zhàn)涉及研究方法的論爭。我們強調(diào)大數(shù)據(jù)時，不應(yīng)忽視對個人體驗的感知、闡釋。建構(gòu)社會工作的知識體系應(yīng)遵從科學(xué)的連續(xù)體，一端是抽象的、概括性的，形而上學(xué)的，另一端則是具體的，經(jīng)驗性的，具有事實性。在大數(shù)據(jù)背景下，大數(shù)據(jù)到底應(yīng)該在研究過程和知識產(chǎn)生過程中扮演什么角色呢？正如前文所述，我們不僅應(yīng)該堅持對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性追求并積極提取有效的信息，也應(yīng)明白數(shù)據(jù)僅僅是服務(wù)于理論的工具，是為了證明理論的前提和假設(shè)。也應(yīng)考慮數(shù)據(jù)背后的情景、情緒和現(xiàn)實關(guān)系，對分析結(jié)果應(yīng)注重于線下數(shù)據(jù)以及相關(guān)理論分析的對接。大數(shù)據(jù)在一定程度上確實提供了使學(xué)科研究更加客觀的途徑，但在數(shù)據(jù)篩選、提取過程中也存在一定的主觀意識和偏差，我們應(yīng)警惕大數(shù)據(jù)加大定量研究和質(zhì)性研究之間的對立性。社會工作面對復(fù)雜的個體與社會，難以脫離特殊的社會環(huán)境。大數(shù)據(jù)倡導(dǎo)的也是對原始數(shù)據(jù)的處理和再闡述，也重在對事實的真實闡述和反映，從這一點來說，質(zhì)性和定量研究應(yīng)該被予以同等的重視而不需要被嚴(yán)格區(qū)分。在大數(shù)據(jù)為社會工作研究帶來很多機(jī)遇并以數(shù)據(jù)為研究導(dǎo)向的同時，我們不應(yīng)該放棄傳統(tǒng)小數(shù)據(jù)的研究范式。大數(shù)據(jù)也存在樣本偏差與代表性問題，而數(shù)據(jù)處理的方法和手段能有效減少樣本偏差。我們應(yīng)堅持對研究問題的規(guī)范設(shè)定、抽樣樣本的控制，數(shù)據(jù)采集與分析過程的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)等。在實際操作過程中應(yīng)結(jié)合大數(shù)據(jù)對整體趨勢的把握以及小數(shù)據(jù)對具體細(xì)節(jié)的捕捉。

結(jié) 語

大數(shù)據(jù)為社會工作研究和實務(wù)提供全新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，利用大數(shù)據(jù)為實現(xiàn)社會工作的專業(yè)目標(biāo)提供全新的可能性，這是一個具有較好前景的探索領(lǐng)域。當(dāng)然，面對大數(shù)據(jù)帶來的沖擊，我們一方面需要高度重視大數(shù)據(jù)在社會工作研究和實務(wù)中的價值，去積極探索、實踐、創(chuàng)新；另一方面，也需要對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行冷靜思考，考慮其潛在的危機(jī)和風(fēng)險，反思如何在這一背景下促進(jìn)社會工作自身的發(fā)展并擴(kuò)大整個學(xué)科的影響力。盡管已有社會服務(wù)機(jī)構(gòu)已開始納入大數(shù)據(jù)分析用以指導(dǎo)政策和實踐，但基于大數(shù)據(jù)的項目和實踐的有效性和長期成本效益需要進(jìn)一步的評估。社會工作專業(yè)人員對大數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)知識認(rèn)識較少，難以較好地與其他學(xué)科的專家進(jìn)行有效協(xié)作以加速數(shù)據(jù)驅(qū)動的社會創(chuàng)新，這需要社會工作教育界和實務(wù)界推動大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)。

Social Work Driven by Big-Data： Prospects and Challenges

Chen Wanzhen He Xuesong

Abstract： As the emergence of a new paradigm in social science research driven by big data， a new field of social work develops accordingly. For instance， how to harness big data for social work to delivery social services more effectively and advocate social policy more accurately. The combination of big data and social work could provide new solutions to social problems. Firstly， big data has made it possible to access and analyze the data of human behavior ， which helps to avoid relying on participants subjective report. Secondly， evaluating high-risk groups in a more efficient and accurate manner and intervening crisis more timely could be possible. Thirdly， big data could facilitate identifying the spatio-temporal pattern of target populations and basic social service facilities. Lastly， it provides reliable evidences for policy making. However， an effective framework remains lacking in addressing the legal， ethical， and privacy concerns in this new field.

Keywords： Big Data； Social Work； Social Policy； Computational Social Science