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社會科學研究往往都以抽樣和個案研究去進行，做起來有一定限制。李中清認為，大數據的出現，並將它應用在社科以至歷史研究中，可令研究變得更科學，所有人都可憑這些客觀數據，去再現（Reproduce）一樣的結果，令社科研究亦能像物理或化學的實驗一樣，「大數據有着真正的『現象』。」李中清解釋說，以往社會科學一些較大規模的研究會以抽樣為主，但當中包含很多複雜問題，「抽樣首先要社會人口比較一致，而且分母、分子的比例性樣本要有代表性。」他進一步說，抽樣不易之處，還要考慮現象、分布和可行性的問題，「例如貴州的情況就和江蘇的很不一樣，中國那麼多個省、那麼多個縣，跑一躺也不容易，除非是國家級單位幫忙，否則很難。」
李中清：中國為最佳實驗地
用大數據去做研究則開闢另一種嶄新渠道。李中清表示，大數據是根據資料檔案去做，而中國更是進行此類研究的最佳地方，「中國很早以前就有很多檔案，像科舉資料亦保留很多年，由漢朝的選拔制度起已有記錄，而且保存得很好，有些適合用大數據方式去做。」他又指，用大數據做研究不需統計專業背景、不需電腦培訓，「但對史料的保存要下很大工夫，後人才可根據他們的基礎去做研究。」
出身自理科家庭、父親為諾貝爾物理學獎得主李政道的李中清形容，這是很科學、很前沿的研究方法，「我的家庭就常常說，大自然比我們聰明得多。要做研究，就要尊敬現象。先收集材料，承認自己的理解和看法不一定對，再找現象，讓現象決定結論。」在李中清看來，大數據所呈現的就是真正現象，「現在有社交媒體、網絡，發展的速度也很快，創造了很多訊息可以分析，而且這很科學，任何人都可以再現，學界也認可。」
欠個體代表性 須有相同想法
不過，大數據用作社科研究亦有其缺點，就是欠缺個體代表性，而研究速度亦比較慢，怎樣利用、怎樣計算，都很看重研究人員有沒有相同想法，「但它在時間上有厚度，對理解轉變和延續十分有用。」 ■歐陽文倩
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