大数据时代带来的信息风暴，不仅改变着我们的生活、工作和思维，而且影响着人类认知视角，冲击着科学研究的基本方法。经济学被誉为社会科学“皇冠上的明珠”，其主要原因正是强调经验数据验证的实证主义较早在经济研究中得到应用。对经济学而言，大数据究竟是主流范式的革命，还是一个新的噱头？带着这样的问题，笔者于2015年6月下旬参加了中国社会科学院的“电子社会科学”考察团，赴英国了解当代信息和数据科技对社会科学研究的影响。

　　“相关性与因果性”：

　　新方法论之争？

　　当前关于大数据的一个重要分歧，就是“相关性与因果性”之争。大数据倡导者维克托·迈尔·舍恩伯格明确指出，大数据时代最大的转变就是放弃对因果关系的渴求，而代之以关注相关关系。在诺森比亚大学培训第一天的课堂讨论中，考察团就围绕这个问题展开了激烈辩论。

　　实际上，早在大数据时代之前，“因果性与相关性”问题就已经是认知哲学、统计学、经济学等领域中的一个老问题。从经济学基础方法论的角度来看，对“因果性与相关性”的辩论，是人类认知逻辑和科学研究基本问题“演绎与归纳”的现代升级版。19世纪中后期，德国历史学派与奥地利学派之间展开了“方法论之争”。奥地利学派创始人卡尔·门格尔坚持以逻辑演绎为基本分析方法。德国历史学派则怀疑抽象逻辑演绎对现实理解和解释的有效性，主张由于人类社会的复杂性，首先应该大量收集、整理各种历史数据，并且从历史数据中发现经验规律。这与当前大数据方法论主张放弃或者弱化对因果性的追求，注重从海量数据中发现相关性的观点如出一辙。从这个角度来说，德国历史学派可谓大数据“先锋”。

　　大数据带来的“相关性与因果性”新方法论之争不过是新瓶装旧酒，实质问题仍然是哲学认识论中经验论和唯理论对立的老问题。虽然是老问题，但在现代科学哲学认识论和新兴的知识社会学之中，仍然是一个争论焦点。