摘要

计算社会科学因为大数据的使用而得到极大的关注与长足的发展，它把社会科学理论以及研究方法与大数据分析融合在一起，从而一方面为大数据分析开启了很多新的议题，理论指导下的定性、定量调查也可以为数据挖掘的结果提供校准的扎根真相；另一方面，大数据可以透过数据挖掘的结果找到建构理论的线索，也可以提供验证理论的资料，进而理论可以指导预测模型的建构，去推论并解释更多的现象。 本章整合既有论文，以中国风险投资（venture capital，VC）产业（以下简称风投产业）网络数据为例，展示了数据挖掘、社会学理论与预测模型间的三角对话，从风投产业中的圈子现象入手，指导数据挖掘寻找“产业领袖”（又称“产业精英”）的算法，并使用定性调查提供扎根真相以校准算法。又以数据挖掘方法找出风投公司的最显著的联合投资的原因，将之与嵌入理论加以对话，得出三个理论假设——风投会找经常合作的、关系距离近的合作，以及三步之外的间接关系即无合作可能，加以验证得到肯证。最后，将“产业领袖”依上述三个假设邀请联合投资伙伴的行为建模进入预测模型之中，显著地改善了预测风投产业网动态演化的能力。

关键词

作者

罗家德 清华大学社会科学学院教授、公共管理学院教授，博士生导师，清华大学社会网络研究中心主任，清华大学社会科学学院信义社区营造研究中心主任，中国社会学会社会网与社会资本研究专业委员会创会主席，中国管理现代化研究会组织与战略管理专业委员会副理事长。在学术领域着重于社会网理论研究、大数据中的社会网分析、自组织过程研究，并将中国社会的“关系”与“圈子”等特质置于中国本土化管理研究之中。组织信义社区营造研究中心在汶川地震受灾乡村以及北京大栅栏地区从事可持续发展的社区试验，并举办相关培训。著有《中国人的信任游戏》《复杂：信息时代的连结、机会与布局》《中国治理：中国人复杂思维的9大原则》《灾后重建纪事：社群社会资本对重建效果的分析》《云村重建纪事：一次社区自组织实验的田野记录》《社区营造的理论、流程与案例》等。
清华大学社会学系