大数据方法是一种基于客观数据和信息材料的科学研究方法，大数据方法强调通过数据挖掘、分析和解读，揭示社会现象及行为背后的规律，遵循实证研究的基本原则。因此，有学者把大数据方法看成是一种实证研究方法：“社会科学的大数据方法，就是运用大数据技术、工具和方法，通过收集、挖掘、分析那些表征社会现象以及社会行为的大数据，揭示变量间的关系，对纷繁复杂的社会现象和社会行为进行描述、解释、预测和控制的研究方法。”^[6]大数据研究方法突破了传统社会科学研究中基于概率抽样的理论限制，实现了全样本覆盖、多维度分析和整体性探索，为思想政治教育实证研究开辟了新的发展空间。笔者已经从思想政治教育方法角度探讨过大数据在思想政治教育领域的运用空间，^[7]这里着重从实证研究方法角度进行补充。

1. 大数据研究方法在思想政治教育文献研究方面具有显著优势

文献研究是一种对客观存在的文献信息进行科学研究的方法，传统文献虽然有效地记录了思想政治教育的实践，但因资料的有限性，研究者在分析和获取信息时常受到制约。大数据研究方法在文献研究中展现出独特且强大的优势。其中，数字化和数据化是大数据技术处理信息的两个核心概念。数字化和数据化使文献的数字图像不仅能够被存储，还能转化为结构化数据供深入分析，极大地拓宽了文本和文献研究的领域，丰富了研究的语料库。通过大数据与人工智能技术，研究者能够更精准和全面地分析思想政治教育领域的相关文献，从而突破传统文献记录的局限，更系统地解析思想政治教育活动的历史轨迹与现实状况。大数据技术不仅扩展了文献计量分析和内容分析的应用范围，还催生了基于共词分析和内容分析的全新文献信息研究方法。文献计量分析通过量化文献的数量特征，揭示文献间的关系与发展趋势，而共词分析、词频分析、社会网络分析、聚类分析、战略坐标分析以及主题演化分析等方法，则为文献研究提供了多维的视角，使其在思想政治教育文献研究中具有显著优势。

2. 大数据研究方法在思想政治教育信息获取和分析方面应用广泛

传统的数据获取方法主要依赖采样技术，其中随机采样在社会测量和科学研究领域取得了显著成效，成为收集数据的重要手段。然而，随机采样本质上是一种折中选择，仅适用于无法全面收集和分析所有数据的情境，并存在其固有的局限性。在实际操作中，绝对随机采样往往难以实现，任何采样偏差都会导致分析结果失真；同时，样本量的大小直接影响研究结论的科学性与精确性。大数据方法彻底突破了传统采样的局限，构建了“样本=总体”的数据收集与分析模式。大数据技术通过全面采集和分析全量数据，完成数据清理、集成、选择、变换、挖掘、评估及知识表示等，使数据本身成为分析的核心。大数据不再局限于部分样本的推测，实现了对社会和人类活动的全员全覆盖，能够在各个维度对数据进行实时、全面的记录和存储，从而为研究提供丰富且精确的证据。大数据技术能帮助研究者精准还原思想政治教育现象和活动的真实情况，并进行全方位、整体性的分析。特别是在宏观层面的研究中，大数据方法展现出独特优势。当研究对象为国家、政党或人民等大范围群体时，传统研究方法受限于样本规模和数据深度，而大数据的全面覆盖和深度分析能够弥补这些不足，为思想政治教育研究提供更加科学、系统的支持。这一优势不仅拓展了信息获取的广度和深度，也推动了思想政治教育研究向更高层次发展。

3. 大数据研究方法在思想政治教育实务决策方面具有综合性优势

大数据方法不仅可以用于思想政治教育科学研究，而且在思想政治教育实务决策方面也能发挥重要作用。近20年来，西方国家兴起了一种名为“证据为本”的思潮，^[8]倡导将科学研究、实务工作与研究对象的实际需求相结合，推动研究决策更加科学精准。这一思潮为思想政治教育工作提供了新的启示，成为实务工作者的合理选择。大数据的核心就是预测。^[9]有了大数据支持，思想政治教育决策的准确性大大提升，为思想政治教育实现精准教育提供了坚实基础。这些预测系统之所以能够取得成功，关键在于它们建立在海量数据的基础之上。大数据方法能够使思想政治教育研究实现精准化，并随着数据的持续增加，不断优化预测模式。同时，还能够兼顾多元化的价值取向，提升决策的科学性与实效性。大数据为思想政治教育实务决策提供了有力支持，使教育工作更加个性化、精细化和系统化，推动其向专业化、科学化方向发展。通过这一转变，教育工作者能够同时胜任科学家、学者、教师和心灵导师等多重角色，成为更加综合且多维的职业化专家。

4. 大数据研究方法生成新的思想政治教育研究范式

大数据不仅提供了研究方法和工作方法，而且开辟了思想政治教育研究的新范式。范式是“用来组织观察和推理的基础模型或参考框架”。^[10]思想政治教育学者在长期研究过程中已经形成了一些基本的研究范式：一是传统的思辨研究范式，以理论推演和哲学思考为核心，注重对思想政治教育本质和规律的探讨；二是科学主义研究范式，主要通过运用实证方法对思想政治教育现象和活动进行探究；三是人文主义研究范式，主要对思想政治教育现象进行解释和建构；四是综合研究模式，对思想政治教育研究采取折中主义的态度，主张把多种思想政治教育研究方法进行综合。^[11]大数据研究特别是“数据密集型科学”提供了一种全新的研究范式。该范式以海量数据为基础，重点分析事物之间的相关关系，寻找潜在规律，为思想政治教育实证研究开辟了新的空间。在小数据时代，相关关系分析通常以假设为前提，依赖于数据的收集与验证。然而，受限于数据量的不足，这一方法的应用范围较窄，分析结果也往往因假设偏差容易失准。大数据的出现改变了这一局面，使过去难以计量、存储、分析和共享的海量信息得以数据化和结构化。基于大数据的相关性分析不再依赖于先验假设，而是通过数据驱动快速、精准地识别事物之间的关系，从而有效规避假设带来的偏差。此外，在小数据时代由于计算能力的限制，相关关系分析主要局限于“线性关系”。随着数据量的激增和计算技术的发展，相关分析方法已经拓展至复杂的“非线性关系”。大数据的强大计算能力使研究者能够深入揭示事物的复杂性关系，特别是思想政治教育这一复杂的社会现象。思想政治教育不仅涉及个体思想认知与行为模式的塑造，还涵盖社会、文化、历史和政治等多重因素的交织与互动。这些因素相互作用，共同决定了思想政治教育在不同环境和群体中的表现形式和教育效果。大数据的新范式为思想政治教育实证研究提供了全新的方法论支持，有助于揭示思想政治教育活动中的复杂关系及其潜在规律，推动研究向更加精准和系统的科学化方向发展。

大数据研究方法为思想政治教育实证研究提供了新的发展空间，但它并不是思想政治教育研究的全部，也不能代替思想政治教育实证研究的其他方法。大数据研究方法从根本上说是一种文献信息方法，是一种间接研究方法，只是科学研究方法的一种。大数据在思想政治教育实证研究中也存在局限性。

1. 难以深度探析人的精神世界

大数据研究方法对于客观描述事物和现象相对比较擅长，但对于精神世界的探究，并不是最好的方法。精神世界的研究具有高度个体化和复杂性，涉及思想内化、价值冲突与选择、情感体验及社会文化的多重作用，这些内在变化常常难以通过数据进行有效的描述和表征。另外，数据表征出来的并不一定是精神世界的全部内容，可能存在与主观精神相脱离的情况。并且人的思想是随时变化的，这些变化常常难以通过数据的表面关联得到深刻揭示，通过既定的数据对变化的人的主观世界进行探索，也不一定是最好的方法。因此，尽管大数据技术在思想政治教育研究中发挥了重要作用，但在很多思想政治教育主题研究方面并不是最优的选择。要全面理解思想政治教育的深层内涵，需要将大数据技术与量化、质性研究方法结合起来，把理论研究与实证研究、行动研究结合起来，通过访谈、案例分析和理论建构等方式补充数据分析的不足，开展对人的主观世界更加全面、细致的研究。

2. 难以系统整合形成稳定一致的研究结论

虽然大数据研究方法依托于海量数据和丰富的信息资源，为思想政治教育研究提供了全新的视角和方法，但也存在难以整合形成稳定一致的研究结论的问题。一是在同一数据库内进行分析时，数据量的动态变化和不断增加使数据的一致性难以保持，从而影响分析结果的稳定性。大数据的“大”包括多个层面，如大数据的尺度、数量、全面性、多样性、精确性等，大数据具有大、全、动态以及多、广、深等特征，具有数量、种类、速度即“3V”（Volume、Variety、Velocity）特征，^[12]使其在整合上存在困难。另外，数据库中往往存在数据缺失的情况，这进一步导致分析结论难以形成稳定的观点。随着数据的更新和扩充，研究结论可能随之变化，这种动态特性使理论观点难以固定化或普适化。二是不同数据库之间的差异性加剧了整合的难度。由于大数据来源广泛、采集方法多样，不同数据库在数据质量、更新频率和存储结构上存在显著差异，导致同步更新困难。此外，原始数据可能包含错误、重复、无效或冲突的信息，使数据挖掘和决策的准确性面临挑战。即使研究者使用同一数据库，因数据处理方式不同，结果也可能不尽相同；而当使用不同数据库时，分析结果的差异性则会更加明显。三是从数据库的开源共享情况来看，研究者在数据资源的获取上也面临限制。现有的许多数据库并未完全开放或实现共享，不同数据库的开放程度参差不齐，甚至一些重要的数据资源需要付费才具有访问权限。这种数据获取的不充分性直接影响了研究的全面性和结果的可比性。研究者由于无法获取详尽的数据资源，往往只能基于部分数据进行分析，从而导致研究结论的差异性进一步扩大。总之，大数据研究方法在思想政治教育领域的应用虽然为实证研究提供了新的工具和方法，但由于数据源的动态性、多样性以及共享不足，导致难以整合形成稳定一致的思想观点。

3. 容易在研究路径上产生依赖性与固化倾向

大数据研究方法因过于强调数据的量化特征，在研究过程中容易形成路径依赖，从而限制对其他有意义内容的挖掘与探索。这种路径依赖主要体现在信息生成和信息分析两个方面。一是信息生成的路径依赖。教育对象在接触信息时往往具有选择性偏好，这种偏好通过算法推荐被不断强化，导致信息内容的多样性逐渐减少。这样，教育对象的认知习惯和信息获取行为有可能被固定，难以主动接触异质化、多元化的信息。算法推荐在逐渐替代自主选择的过程中，也容易使教育对象获取的信息呈现出内容固化和“异化”现象，造成自主性的丧失，信息生成过程因此受到路径依赖的约束。二是信息分析的路径依赖。在数据分析中，研究者通常依赖既定的算法路径来记录和处理教育主体的行为数据。这种依赖可能导致研究者的操作习惯化，使分析过程局限于单一的技术路径，忽视数据的多样性和潜在规律的挖掘。随着研究的深入，算法的局限性和路径依赖进一步束缚了研究的创新性和全面性。总体而言，大数据方法在思想政治教育研究中容易形成的路径依赖，不仅限制教育对象对多元信息的接触，也对研究者探索深层规律形成制约。

4. 无法主动揭示思想政治教育的内在发展逻辑

大数据研究方法作为一种间接研究手段，相较于直接研究显得较为被动，难以主动探究思想政治教育的内在发展逻辑。一方面，大数据研究方法以数据生成为基础，更多依赖对已形成的思想政治教育现象和活动的记录与分析。作为一种间接研究手段，它主要对二手数据进行处理和挖掘，在既有数据的基础上开展分析，缺乏与研究对象的直接互动。这种被动性使研究者难以深入了解教育对象的思想动态、情感体验以及思想转变过程。例如，大数据可以描述受教育者的行为模式和参与频率，但无法直接与教育主体对话，深入探究思想政治教育的内在机制。另一方面，思想政治教育的发展不仅遵循客观规律，还受到时代背景和社会环境变化的深刻影响。作为以人为主体的活动，思想政治教育具有鲜明的政治性、动态性和灵活性，往往会随着社会需求的变化而不断调整。而大数据方法基于对既有数据进行分析，更多是一种观察与总结的过程，缺乏对教育过程的主动探索能力。这种被动性可能导致研究结论与实际教育需求之间出现滞后性和偏差，难以准确揭示思想政治教育的发展逻辑。总体而言，大数据研究方法虽然为思想政治教育提供了重要的量化分析工具，但其无法主动介入教育实践，探寻思想政治教育的内在规律和动态变化。

5. 难以全面解决数据伦理的风险

在思想政治教育实证研究中，大数据方法的广泛应用为研究带来了便利，但也伴随着数据伦理方面的风险。大数据的收集和分析可能导致隐私泄露和权利侵犯。《中华人民共和国个人信息保护法》规定：“处理个人信息应当遵循合法、正当、必要和诚信原则。”大数据方法在思想政治教育中的应用仍面临诸多伦理挑战。其一是侵犯个人隐私与知情权的风险。大数据采集过程中，许多数据包含个人信息，但哪些信息需要获得明确许可，哪些信息可以直接公开采集，目前尚未有清晰的界定。这种模糊性使个人隐私容易受到侵犯，甚至威胁到研究对象的知情权。例如，如果没有充分告知数据的采集方式、用途及范围，可能导致信息主体在不知情的情况下被剥夺选择权，这与数据伦理的基本原则相违背。其二是数据规范化使用的局限。在大数据的预测与分析中，如果管理不当或出现分析错误，可能引发严重后果。例如，如果数据被误读或分析出现偏差，可能导致错误的教育政策或失实的研究结论，进而对教育实践产生不良影响。此外，对数据的过度依赖还可能忽视思想政治教育的个性化需求，削弱研究的科学性和针对性。其三是数据二次利用带来的潜在使用风险。大数据往往不仅限于其初始用途，还可能被二次利用甚至滥用，从而产生新的伦理问题。例如，原本用于研究的个人数据如果被用于商业或其他目的，不仅可能侵犯个人权益，还会引发信任危机，削弱思想政治教育工作的公信力。这种数据二次利用可能造成信息主体对教育机构和研究者的不信任，从而对研究工作造成阻碍。思想政治教育实证研究中的大数据应用在提高研究效率和拓展研究深度方面具有显著优势，但同时也面临数据伦理方面的使用局限。隐私保护、数据规范化使用以及二次利用的风险需要引起高度重视。

无论如何，大数据方法颠覆了思想政治教育研究传统，为思想政治教育研究开辟了广阔空间，是思想政治教育实证研究方法的新趋向。思想政治教育科学研究不能回避大数据研究方法的挑战，只有充分运用大数据方法给思想政治教育提供的便利，同时规避大数据思想政治教育研究中存在的问题和局限，才能使思想政治教育科学研究健康发展、行稳致远。