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引入数量分析新方法 在大数据时代，党史研究在继续发挥传统研究方法作用的同时，无疑需要采取新举措、引入新技术，实现研究方法革新。引入大数据的关联分析法、预测分析法、非线性分析法和量化比较法等研究方法，已是大势所趋。例如，关联分析法是挖掘存在于大量数据（集）之间的事物相关性，以此找出事物发展的主要矛盾和发展规律，是注重事物相关关系在方法论上的体现，主要包括灰色关联分析、模糊关联分析、矩阵关联分析、系统关联分析、动态关联分析等类型。在大数据时代的党史研究中，这种方法大有可为。一方面，在党史数据库建库和实行库关联时，有许多关联度强的选项适合开展量化研究。如将社会结构、阶级构成与户籍、人口资料数据关联；将党史上的重大决策与地理、气象、水文资料关联；将执政党政策输出、执政方式完善与民众幸福感指标系数关联等。另一方面，通过计算机软件和网络平台，关联分析法还可以提高党史研究者搜寻、筛选和处理资料的智能化程度。 综上所述，在大数据的洪流中，党史研究要真正做到科学化和现代化，必须学会科学运用和处理数据。早在一个多世纪之前，马克思便体悟到：“一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”党史学科的自我发展和完善，不能胸中无“数”。 （摘编自《中国社会科学评价》2016年第3期，原题为《大数据时代的中共党史研究：挑战与变革》） (责任编辑：admin) |