Page 115 - 《社会》2021年第5期

社会·2021·5

不仅是测量的手段， 而且还是分析每个社会事实的手段……后代的历
史学家和社会学家将比我们拥有更好的武装。 现在，在像美国或印度人
口普查这样的庞大工作中， 人们就已经可以通过汇总的统计数据来观
察社会事物的欢腾状态”。 深受莫斯、葛兰言等影响的人类学家列维—
斯特劳斯（ 2006b：513-518）在《结构人类学》中讨论了“社会形态学或群
体结构”问题。 一方面，他指出包括涂尔干学派在内的经典社会学有很
多伟大的作品也是社会学与民族志、历史学方法相结合的产物。 同时，
作为人类学家的他也十分看重社会人口学和量化研究，关注人口规模、
近亲结婚频率等指标， 认为定量研究可以从历时和共时两个方面澄清
社会形态学的一些基本问题（列维—斯特劳斯，2006a： 311-312、338）。
正像莫斯所预见的那样，当前的社会正在迈向数据科学时代，这无
疑极大地拓展了社会研究测量和分析的手段， 尤其是在利用数字脚印
（ digital footprint）捕捉互动的潜力方面。 大数据和计算社会科学的出现
似乎又燃起人们“记录一切、计算一切”的雄心，仿真、网络分析、人工
智能等数据科学技术为社会复杂性研究开辟了广阔的前景， 然而这并
不意味着数据本身可以替代理论框架，分析技术也只是一种手段。 目前
很多基于数据科学方法的研究成果从题材上讲更接近于“取巧式”的非
介入性研究的水平化扩展。 人工智能的前提是图灵的可计算性理论，它
以封闭性为条件，针对的只是形式逻辑的部分。 目前高度形式化的模型
还难以用经验的方式再现依赖仪式等具体社会过程或存在复杂认知机
制的社会现象，无法进行象征意义的文化解释、类比联想和概念抽象。
在研究方法和技术的限制下，目前似乎只有基于总体性理论框架，结合
具体实践过程、 历史事件分析才能更充分地呈现社会生活或历史中不
同层面、不同主体复杂的互动过程，充分挖掘不同事件之间有意义的关
联，生产出深刻厚重的研究成果。 在此也就不难理解李猛（1998）所概括
的那种情况，即在过去的半个世纪里，社会科学领域最富有成果的研究
是发挥了社会科学的洞察力进行的历史研究， 这些研究超越了传统的
叙事史学，提供了一个历时性社会科学的可能性。

六、结语

在从前期社会形态学到后期宗教研究的转变过程中， 涂尔干并没
有放弃社会形态学，只是放弃了形态学决定论或机械因果解释，强化了

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