DOI:10.19503/j.cnki.1000-2529.2021.01.017 一、引言 我们身处大数据时代，互联网、物联网以及各类移动设备和传感器等生成并仍在持续不断地生成规模巨大的海量数据。这些海量数据充斥了世界的每一个空间，“渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素”[1]，“变革我们的生活、工作和思维”[2]。大数据也深深嵌入科学研究诸领域，对人类的科学研究产生重大影响。 数据科学家、关系型数据库先驱、图灵奖得主吉姆·格雷(Jim Gray)，在2007年1月召开的美国国家研究理事会计算机科学与通讯分会(NRC-CSTB)会议上，发表了题为“e-Science：科学方法的一次革命”的演讲，首次提出“数据密集型”(Data Intensive)的概念。“数据密集型”科学依靠计算机来进行数据获取、处理、存储以及管理与分析的科学研究方法，格雷将其称为人类科学研究继实验、理论与计算机仿真三种范式之后的“第四范式”。随即，许多科学研究领域相继运用已积累下的巨大规模的科学研究数据展开相关研究，并在深入的数据分析中获得诸多有价值的科学发现。 “第四范式”提出一年后的2008年，英国《自然》杂志率先发表《大数据》专刊。2010、2011年，《经济学家》杂志和《科学》杂志又先后推出名为《数据，无处不在的数据》和《数据处理》的专刊。2013年，维克托·迈尔—舍恩伯格和肯尼斯·库克耶出版影响巨大的《大数据时代》一书。“大数据”旋即蓬勃兴起，“大数据范式”作为广泛使用的概念也迅速蹿红，成为科学研究领域的热门应用。所谓“大数据范式”，按学界普遍的认知，即利用大数据与大数据技术，通过对海量数据的计算与分析，来挖掘和发现数据所隐藏的科学知识与科学价值。数据与数据计算分析是其关键词。在此之际，“第四范式”开始汇入大数据的洪流，许多研究者也开始将“第四范式”与“大数据范式”等价[3]，甚至将“第四范式”直接理解为“大数据范式”[4]。 社会科学研究对自然科学研究方法的学习与追随从未止息，从未中断。受自然科学研究“第四范式”与“大数据范式”的启发和影响，也出于内在的发展冲动，社会科学研究开始新的研究方法的探索，并提出“计算范式”的概念。2009年，以大卫·拉泽尔(Lazer David)为代表的来自哈佛大学、麻省理工学院的15位美国学者，在《科学》杂志上联名发表《计算社会科学》一文，正式提出计算社会科学的概念，明确主张将大数据与大数据计算技术应用于社会科学研究，加速社会科学研究的转型。2012年，由意大利学者R.Conte领衔，来自欧美国家的14位学者，又联名在《欧洲物理学刊》上发表《计算社会科学宣言》，从方法创新与范式转换、当下挑战与预期影响等五个方面，全景式说明大数据计算方法对社会科学的影响及其发展前景，宣告计算社会科学的正式确立。2014年，美国社会学界的多位学者在斯坦福大学计算社会科学中心举办学术研讨会，会上提出了“新计算社会学”的概念，更强调大数据，质性定量研究融合、互联网社会实验、仿真建模与其他新型社会计算工具的使用[5]。2016年，R.Michael Alvarez编著的《计算社会科学：探索与预测》，则对2009年以来计算社会科学的发展及其研究状况进行了全面总结与回顾。 科学进步总是伴随研究方法的创新，所以库恩的科学发展理论总是把范式转换与科学革命联系在一起。自然科学研究的“第四范式”“大数据范式”，社会科学研究的“计算范式”，都是科学研究者为谋求大数据时代科学研究新的发展，在方法论上努力探寻的结果。其所使用的概念不一，却一致强调数据驱动作为科学研究的主流形式，主张计算机数据分析与挖掘作为科学研究的新的工具和手段。 2008年，“计算广告”概念在美国被提出。受商业利益的驱使，广告业务领域不断加强大数据计算技术的应用，强力推进计算广告的发展。但广告学研究领域大数据“计算范式”的运用，却显得相对滞后。在此背景下，有必要对广告学研究作出深刻的范式反思与追问：一是传统广告学研究是否遭遇范式的局限与困境？其局限与困境何在？二是大数据计算范式能否实现对广告学研究新质的形构？本文将重点围绕上述两个问题展开研究，试图推动广告学研究计算范式的转换，促进广告学研究在大数据时代顺应潮流的新变与发展。 二、广告学的传统研究范式及其困境 按照托马斯·库恩的科学革命理论，在经历常规科学阶段以后，当旧有范式遭遇新事物与新问题而发生动摇，出现范式困境与范式危机，科学研究就会去寻求新的解题方法，建立新范式。在大数据与人类科学研究发生整体转型的宏阔背景下，展开对广告学研究旧范式的反思很有必要。 (一)广告学的传统研究范式 依照格雷的说法，“第四范式”之前的三种范式，为实验的、理论的和计算机仿真的。这种说法主要针对自然科学而言。就社会科学研究来说，有学者将其定义为定量、定性与计算机仿真三种[6]。孔德模仿自然科学实验研究所创立的社会学研究的经典实证主义，除量化研究外，还包含观察与实验等[7]。而定性研究，既包括理论分析，也包括事实与经验分析。定性研究较理论研究涵盖面更宽。也就是说，在大数据研究范式之前，社会科学研究主要经历了定性研究、实证研究与计算机仿真研究三种范式阶段。 具体到广告学研究，无论是西方还是中国，极少发现运用计算机仿真技术从事广告学研究的文献，主要是实证研究与定性研究两大范式。前者以美国为代表，后者则以欧洲为代表。 欧洲的广告学研究，是伴随欧洲传播学研究的兴起而兴起的，从某种意义上讲，甚至可以说就是欧洲传播学研究的一个组成部分。它秉承欧洲“哲学思辨式”的学术传统，又明显具有欧洲传播学研究的理论思辨性特征。其重点研究内容，是广告与社会的关系，尤其是广告对社会消费造成的负面影响，与欧洲传播学研究的批判性取向高度一致。20世纪末至21世纪以来，欧洲学者的广告学研究开始受到美国量化与实证研究的影响，但依然保留着较为浓厚的理论思辨特征。欧洲广告学的理论思辨性研究，尽管也作为广告学的一种研究范式而存在，但从世界范围来看，却非广告学研究的主导范式。世界范围的广告学研究，至今占主导地位的范式，依然是以美国为代表的实证研究范式。
