以自然科学的方法来研究社会科学和社会现象，这样的方式是否可行？
社会，如同一个庞大而复杂的生命体，由无数个体交互而成，其脉络错综，变幻莫测。千百年来，人们试图理解和解读它，从哲学的沉思到历史的叙述，再到文学的描绘，种种尝试都为我们勾勒出社会的某个侧面。然而，当我们将目光投向现代科学的广袤疆域，一个大胆的设想油然而生：是否可以运用自然科学的严谨方法，来审视和剖析社会现象，从而获得更深刻、更客观的认知？
坦白说，将自然科学的工具箱搬进社会科学的大殿，并非易事。两者在研究对象、研究方法、以及衡量真理的标准上，似乎存在着天然的鸿沟。自然科学，其研究对象往往是客观存在的物质实体，其规律具有普遍性、确定性和可重复性。例如，物理学中的万有引力定律，无论在地球的哪个角落，也无论何时，都能精确预言两个物体间的引力大小。而社会现象，却是由具有思想、情感、自由意志的个体组成，其行为的根源往往是复杂且多变的，受到文化、历史、心理、经济等多种因素的交织影响，并且会随着时间、环境的改变而发生微妙的演化。一个简单的社会决策，可能受到个体情绪的波动，群体舆论的导向，乃至历史事件的深远影响，这与粒子在真空中的运动轨迹，显然是截然不同的。
然而，正是这种“不同”，恰恰激发了科学家们的探索欲。他们并未因此却步，而是审慎地思考，如何将科学精神的精髓——实证、量化、逻辑、可证伪性——嫁接到社会研究的沃土之上。
一、量化的力量：从“感觉”到“数据”的飞跃
自然科学的基石之一便是“量化”。通过测量和计数，我们得以将抽象的概念具象化，建立起精确的数学模型，从而发现隐藏在表象之下的规律。在社会科学领域，这一理念同样具有颠覆性的意义。
统计学与大数据： 传统的社会研究往往依赖于访谈、观察等定性方法，虽然能提供丰富的细节，但在普遍性和精确性上有所欠缺。统计学，特别是现代大数据技术的出现，为社会现象的量化提供了前所未有的可能。从人口普查、经济指标的收集，到社交媒体上的用户行为分析、消费偏好的追踪，海量的数据如同无数的“粒子”，等待被科学家们捕捉和分析。通过对这些数据的统计学处理，我们可以识别出群体行为的模式，量化社会趋势的变化，甚至预测未来可能发生的社会事件。例如，利用经济学家的模型来预测市场走向，或者社会学家利用社交媒体数据分析公众情绪的波动，这些都是量化方法在社会研究中的成功应用。
实验经济学与行为经济学： 实验经济学更是将科学实验的严谨性带入了经济学研究。通过精心设计的实验，研究者可以在受控的环境下，观察个体在面对经济激励时的决策行为。例如，设计一个“信任游戏”，来量化人们的信任程度；或者通过随机对照试验（RCT），来评估某种政策或干预措施的实际效果。这些研究不再停留在理论推演，而是直接从人的行为出发，通过数据来验证和修正理论。行为经济学更是融合了心理学，揭示了经济决策中的非理性因素，这些都是对传统经济学“理性人”假设的修正，而这些修正，正是建立在大量的实证数据和科学分析之上。
二、模式的识别：从“偶然”到“规律”的探索
自然科学致力于发现普遍存在的规律，即使在看似随机的现象中，也能找到其内在的秩序。这一思路同样适用于社会研究。
博弈论与复杂系统： 博弈论，作为一种研究个体间策略互动和决策的数学理论，最初被应用于经济学和军事领域，但其深刻的洞察力使其在社会学、政治学甚至生物学中都产生了广泛影响。它帮助我们理解个体如何在高风险、高回报的环境下做出理性选择，以及群体互动如何产生意想不到的集体行为。例如，纳什均衡的概念，可以用来分析政治谈判的僵局，也可以用来解释某些社会规范的形成。
而复杂系统理论，更是为我们提供了一个审视社会整体的全新视角。社会被看作是一个由无数相互关联的节点（个体、组织、国家等）组成的复杂网络。这些节点之间的互动，即使是简单的局部规则，也可能在整体层面产生涌现（emergence）的复杂模式，如市场泡沫的形成，或者城市扩张的规律。通过模拟和分析这些复杂系统，我们可以发现社会运作的内在逻辑，而这些逻辑，很多时候并非来自某个单一的决策者，而是由系统本身的动力学所驱动。
网络科学与社会结构： 如今，网络科学已经成为理解社会结构的关键工具。从人际关系网络、学术合作网络，到信息传播网络、交通网络，网络科学能够帮助我们量化连接的强度、节点的中心性，以及信息的流动路径。通过分析这些网络结构，我们可以识别出社会中的关键意见领袖，预测谣言的传播速度，甚至理解社会问题的根源可能来自于某些关键节点或连接的失效。
三、可证伪性原则：为社会理论注入严谨
科学研究的核心在于“可证伪性”（falsifiability），即一个科学理论必须能够被经验证据所检验，并且有可能被证明是错误的。在社会科学中，这一原则也至关重要。
理论的检验与修正： 很多社会理论，例如马克斯·韦伯的“理性化”理论，或者马克思的“阶级斗争”理论，都曾对社会发展产生了深远影响。然而，随着时代的发展和社会的变化，这些理论也面临着不断的检验和修正。当理论的预测与实际观察不符时，我们就需要审视理论本身的假设，甚至对其进行修改或推翻，而非固守成见。自然科学的精神，正是鼓励我们不断质疑和挑战现有的认知，从而逼近更真实的规律。
方法的客观性： 采用自然科学的方法，也意味着在研究过程中，要力求方法的客观性和研究者的中立性。这意味着要尽量减少主观偏见对研究结果的影响，通过设计严谨的研究方案，确保数据收集和分析的公正性。例如，在评估一项社会政策的有效性时，应该尽量采用双盲实验，避免研究者和被研究者都知道实验分组情况，从而影响行为和结果。
当然，我们必须清醒地认识到其局限性：
研究对象的独特性： 社会个体的“能动性”和“意识”是自然科学研究的非生物对象所不具备的。我们无法像控制化学反应一样，去“控制”人类的行为。社会实验的伦理限制也更为严格。
“原因”的复杂性： 许多社会现象的“原因”是高度分散和交织的，很难像物理学那样找出单一的、确定的因果关系。我们更多的是在发现“相关性”和“倾向性”。
预测的难度： 即使通过最严谨的量化和模型，对社会现象的精确预测仍然充满挑战。人类行为的自由意志，以及突发事件的不可预测性，都为预测增添了变数。
结论：
用自然科学的方法来研究社会科学和社会现象，绝对是可行且富有成效的。这并非意味着要将社会学变成一门“实验室科学”，而是在尊重社会现象复杂性的前提下，学习和借鉴自然科学的思维方式、研究范式和工具。它倡导的是一种求真务实、数据驱动、逻辑严密的研究态度，以及一种开放包容、不断自我修正的学术精神。
这种跨学科的融合，能够为我们揭示隐藏在社会表象下的深层规律，提供更客观、更可靠的洞察，从而帮助我们更好地理解社会，应对社会挑战。从统计学在人口学和经济学中的应用，到网络科学在社会学和政治学中的勃兴，再到行为经济学对决策过程的深度剖析，我们已经看到了科学精神如何为社会科学注入新的活力，并带来颠覆性的认识。未来的社会研究，定将更加受益于这场源自自然科学的深刻启迪。
网友意见
不可行。
社会科学是研究人的，人具有多样性。
泠姐@赵泠 和 @袁牧 的回答有很多待商榷之处，我只能说：自然科学确实可以有一些方法和动机能够迁移到社会科学上，帮助我们理解社会现象。但是并不能够出于还原论的视角认为社会科学能够归属于自然科学，或者自然科学能够完全统领社会科学。
哪怕有一些方法论存在着共同之处，那也是因为研究对象存在着共通结构故而可以利用同样的研究工具来进行分析，而不是因为某种研究方法有着天然的高级性。复杂系统确实可以在社会科学领域有着广阔的应用前景，但是这并不是自然科学的专利，也并不是自然科学工作者所能独自完成的，其必然要落实到社会科学的研究对象与研究问题上。
自然科学与社会科学的研究对象存在着诸多差异，以及由这些对象差异会衍生出不同的问题，这才是自然科学与社会科学存在着分歧的根本。自然科学与社会科学的内部都存在着经验归纳与演绎推理的对立统一关系，而并不单纯能说实证主义是自然科学独享的工作方法，也不能说自然科学和社会科学就是经验科学。
物理学内部就存在着数学传统与实验传统的对立统一（详情见托马斯·库恩《必要的张力》），而金融学内部也有着实验经济学、神经经济学等不同学派，冯诺依曼（与摩根斯坦在1944年）则为博弈论提供了严密的公理化体系。
从此可以向前追溯到英吉利海峡相隔两边的经验主义与理性主义的哲学对垒。我们固然可以引申大卫·休谟对人类知识的讨论，但是在那之后，我们也要从康德和黑格尔出发，讨论人类知识当中可以依托于理性所建构的部分。经验主义与理性主义的对垒，是关于知识元问题的讨论，而不能够归属于社会科学与自然科学的对立统一。
科学本身是存在着结构的，不同的学科领域之间都有着自己的研究对象，并且围绕着研究对象存在着不同的动机、现象、问题、经验规律与方法论乃至科学范式。不同的领域之间需要相互学习，相互激励，共同支撑着社会的前进，这才是科学工作者应有的工作态度。
补充阅读：你对金融物理有什么看法？ - 叶理央的回答 - 知乎
只能说亟待开发，，，许多东西还隐藏在黑暗里无法辨析清楚。如果以后一些基本问题能够得到解决，那就可以大杀特杀了。不过需要的时间一定很长，参考阿西莫夫科幻小说里的那个推出了“社会学方程”的超级文明。
物理学范式的一个核心就是测量，可测量的概念才会成为建立数学化的理论时的基础，而每次理论的突破背后那些实验手段的进步实际上也都可以理解为测量手段的进步。
这一点移植到社会学上会非常令人头秃，定量研究要么依靠爬虫，只能爬取网络上的数据，要么干脆就是发发问卷统计一下。如果只研究互联网本身可能还好，但要是放到那些互联网之外的领域里，这种原始的测量手段带来的误差估计就要上天了……
而且就连这种误差大上天的测量也不是所有概念都能获得的。通过爬取社交网络上的好友信息能获得基础的人际关系网络用于社会网络视角下的研究（虽然会有一堆bug），但作为社会学理论基础的那些“理想型”干脆很多都不可测——我们几乎完全没法测量不同合法性在社会中所占比例，也不知道如何定量描述社会变迁带来的规范的变化（我们甚至不能给出描述这些社会规范的一个坐标系）。如果真要按物理学范式去研究，这些压根没法数学化的概念恐怕是只能被忽略的。
但这些没法数学化的概念又经常能提供有用的洞见，就此而言传统的社会学范式相比于物理学范式仍然有着可观的优势。用定量的思路把传统的概念重新理一遍固然是条有潜力的路线，不过现在看来还有很长的路要走。
可行，实证主义的社会科学家本来就在使用自然科学的方法搞研究。但“可行”不代表“是个社会科学的问题就一定行”。
自然科学与社会科学是经验科学，它们的知识建立在经验证据的基础上，理想情况下任何人都可以在相同条件下检验其成立。显然，这个“相同条件”在人类社会里是很难做到的。特定时期的社会条件是难以复现的。个体差异、细微事件的差异难以控制。各自对大规模人群进行考察得到的结果差异可能归因于调查对象，也可能归因于你没有注意到的各种因素。违反伦理道德、违反法律法规的课题是不适合进行实验的。
你能看到讽刺笑话说“共产主义如果是科学，他们应该先在狗身上做实验”，但狗显然没有能力做为这种实验的实验动物。共产主义要求的前提条件十分特异，拉出一小群人或蚂蚁之类社会性昆虫做实验是很难发挥什么作用的。
解释主义的社会科学家更多地使用形式科学或哲学的方法。现在的社会科学研究经常结合定性研究与定量研究，对统计数据的要求也不是特别严格。
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