Прямо сейчас происходит вычислительная революция в социальных науках

Сейчас учат студентов тому, что идеальное исследование - это теоретически-эмпирическое исследование. Сначала теория что-то предсказывает, потом мы собираем данные для тестирования этой теории. Если теория чего-то не видит, то терабайты эмпирической информации можно выкинуть…

Исследовательские вопросы, поставленные в результате анализа данных без какой-либо теории (data-driven research), не имели особого уважения в научной среде. Вопрос: а что если эта ставка на теорию возникла не от «силы», а от «слабости» - как ответ на недостаток данных и методов? Нет данных и методов - не остается ничего делать, как выдумывать теорию. Что если примат теории - это ответ на нужду, а не результат кропотливой работы теоретиков науки, как считалось долгое время? Раньше сбор и обработка данных стоили баснословно дорого. Опрос на 12 тыс человек, проведенный Вербой в 60-х, произвел революцию в политической науке Штатов. Сегодня можно анализировать миллионы респондентов, а журналы еще перебирают, что публиковать, а что нет.

Скорее всего, теория-first исследования будут все равно доминировать в социальных науках. В конце концов, именно культура свободного теоретического мышления и тестирования теорий - причина лидирующего положения Запада в науке и экономике, и в его культурной привлекательности. Но data-driven исследования займут и уже занимают свое уважаемое место в социальных науках.

По этому поводу коллеги советуют почитать книжку Мэтью Салганика - Bit by Bit - она как раз о том, как прямо сейчас происходит вычислительная революция в социальных науках.

P.S. У студентов теперь появился новый аргумент, чтобы объяснить почему в их курсовых и вкр нет никакой теории)