为啥现在越来越多人转向做定量研究而不是定性研究，这样会不会陷入一种盲目的数据崇拜？
你这个问题触及到学术界和社会研究领域一个挺有意思的现象，就是定量研究的兴盛，以及随之而来的对“数据崇拜”的担忧。我给你好好说道说道，尽量把那些生硬的学术术语放一放，讲得接地气一些。
为啥现在定量研究越来越吃香？
这事儿吧，得从几个层面看。
1. “科学性”的光环：
历史原因： 西方科学革命以来，特别是自然科学的飞速发展，给人们建立了一种印象：越是能用数字、公式表达的，就越是“科学”、“严谨”。这种思维模式也逐渐渗透到社会科学领域。
可重复性和客观性： 定量研究追求的是通过标准化的工具（问卷、实验设计等）收集数据，然后用统计学方法分析，理论上别人用同样的方法也能得出类似的结果，这就显得比较“客观”，不容易受研究者个人偏见影响（至少理论上是这样）。
可量化的“证据”： 在很多场合，特别是需要做出决策的时候，人们更喜欢看到“硬邦邦”的数据来支撑观点。比如，“某项政策能提高XX%的效率”、“使用我们的产品用户满意度提升了XX倍”，这种量化的证据比一句模糊的“很多人觉得挺好”更有说服力。
2. 技术和工具的进步：
大数据时代： 互联网、社交媒体、智能设备等等，产生了海量的可供分析的数据。这为定量研究提供了前所未有的素材。想做用户行为分析？想预测流行趋势？这些都离不开大规模数据的支撑。
统计软件的普及： SPSS、R、Python等强大的统计分析软件，极大地降低了数据分析的门槛。以前可能需要一群统计学家才能做的事，现在很多研究者都能自己上手。
调查方法的成熟： 抽样技术、问卷设计方法等都经过了多年的发展和完善，使得大规模调查的可行性和可靠性大大提高。
3. 学术评价和资源导向：
发表导向： 很多学术期刊，尤其是顶尖期刊，更倾向于发表具有统计显著性、能够“证伪”或“证实”理论的定量研究。这导致研究者为了发表和获得学术声誉，会更倾向于选择定量研究。
项目申请和资助： 申请科研项目时，那些有着清晰的量化指标、预期成果能够被量化的项目，往往更容易获得资金支持。
跨学科的交流： 很多新兴的交叉学科，如计算社会科学、大数据科学等，天然就偏向于定量分析。
4. 解决“普适性”问题的需求：
很多宏观层面的社会问题，比如贫困、教育不平等、犯罪率等等，需要通过大规模的统计分析来找出其规律和原因。定性研究虽然能深入理解个体经验，但在解释这些普遍性现象上，往往显得力量不足。
但这会不会陷入盲目的数据崇拜？
当然会，而且已经有不少人在担忧了。 这种担忧并非空穴来风，主要体现在以下几个方面：
1. “只看到树木，看不到森林”：
忽视了研究对象的复杂性和独特性： 定量研究为了方便量化和统计，常常会把复杂的社会现象“简化”成变量和指标。比如，用几个问题来衡量“幸福感”，或者用“购买频率”来定义“用户忠诚度”。这样做的好处是便于比较和分析，但很容易丢失掉个体经验中的丰富性、细微之处以及那些难以量化的情感、动机和意义。
“平均值”的陷阱： 定量研究倾向于计算平均数、比例等。但平均数可能掩盖了极大的差异性。一个政策可能对大多数人是积极的，但对少数特定群体却可能带来灾难性的后果，而定量研究可能就因为比例太小而被忽略。
2. “数据成了目的，而非工具”：
“为数据而数据”： 有的研究者可能为了找到一些“统计显著性”的结果，而去搜集大量数据，即使这些数据本身与核心研究问题关联不大，或者分析方法并不真正适合解决那个问题。最终的结果可能是有统计学意义，但对理解现实世界却没什么帮助。
过度依赖统计显著性： 研究者可能过于追求 p 值小于 0.05 这样的统计阈值，而忽视了结果的实际意义（effect size）和研究的理论价值。有时候，微小的统计学差异在现实中可能根本不重要。
3. 误解“客观性”：
数据收集过程中的主观性： 即使是定量研究，数据的收集过程也充满了主观选择。研究者如何定义变量？如何设计问卷？如何选择抽样方法？这些选择都带有研究者的价值观和理论偏好。
数据分析中的主观性： 即使有了数据，如何选择统计模型、如何解释结果，也都需要研究者的判断。不同的分析方法可能得出截然不同的结论。
4. 忽视了“为什么”和“怎么做”的深度洞察：
定性研究的长处被削弱： 定性研究擅长探索现象背后的原因、过程、个体感受和文化意义。例如，一个人为什么会做出某个选择？某种社会现象是如何在特定群体中发生的？这些深层次的“为什么”和“怎么做”，定量研究可能只能提供相关性，却难以解释因果。
“黑箱”问题： 定量研究有时会发现两个变量之间存在很强的相关性，但却不知道它们之间具体是如何相互作用的。比如，教育水平和收入水平高相关，但具体是教育如何转化成收入，有哪些中间环节，这需要定性研究来补充。
5. 技术滥用和伪科学：
“数据炼金术”： 有些人可能掌握了复杂的统计技术，但缺乏对研究问题的深刻理解，用花哨的统计方法来包装一个本不靠谱的研究，制造出貌似严谨的假象。
不恰当的因果推断： 定量研究很容易发现相关性，但从相关性推断因果关系需要非常严谨的设计（如随机对照实验），否则很容易陷入“相关不等于因果”的误区。
那么，我们应该如何看待这个问题？
核心不在于定量还是定性，而在于选择最适合研究问题的研究方法，并且能够理解和扬长避短。
混合研究方法（Mixed Methods Research）是趋势： 很多复杂的问题，单靠一种方法是无法完全解释的。定量研究可以揭示现象的规模、趋势和相关性，而定性研究则可以深入解释原因、过程和意义。将两者结合，可以获得更全面、更深刻的理解。比如，先做个大范围的定量调查，找出一些有趣的关联，然后再用定性访谈去深入理解这些关联背后的原因。
回归研究的初心： 无论是定量还是定性，最终目的都是为了更好地理解世界、解决问题。数据是手段，不是目的。研究者应该时刻问自己：我收集这些数据是为了回答什么问题？我的分析方法能够真正帮助我解答这个问题吗？
批判性思维： 对于任何研究结果，无论它是定量还是定性，都应该抱有批判性思维。要关注研究设计、数据来源、分析方法、研究者的局限性等等。不要轻信任何一个数字，除非你了解它背后的故事。
提升研究素养： 研究者需要不断学习新的研究方法，也要深入理解自己所选择方法的优缺点。同时，社会大众也应该提高对科研的理解能力，不被表面的数字和模型所迷惑。
总而言之，定量研究的兴起是时代发展的必然，它提供了强大的工具来理解规模化、普遍性的问题。但是，过度依赖和盲目崇拜数据，而忽略了研究对象的复杂性、个体经验的价值以及方法本身的局限性，确实可能导致研究的“扁平化”和“肤浅化”，这就是我们常说的“数据崇拜”。最好的方式是保持开放的心态，理解不同方法的价值，并学会灵活运用它们。
为啥现在定量研究越来越吃香？
这事儿吧，得从几个层面看。
1. “科学性”的光环：
历史原因： 西方科学革命以来，特别是自然科学的飞速发展，给人们建立了一种印象：越是能用数字、公式表达的，就越是“科学”、“严谨”。这种思维模式也逐渐渗透到社会科学领域。
可重复性和客观性： 定量研究追求的是通过标准化的工具（问卷、实验设计等）收集数据，然后用统计学方法分析，理论上别人用同样的方法也能得出类似的结果，这就显得比较“客观”，不容易受研究者个人偏见影响（至少理论上是这样）。
可量化的“证据”： 在很多场合，特别是需要做出决策的时候，人们更喜欢看到“硬邦邦”的数据来支撑观点。比如，“某项政策能提高XX%的效率”、“使用我们的产品用户满意度提升了XX倍”，这种量化的证据比一句模糊的“很多人觉得挺好”更有说服力。
2. 技术和工具的进步：
大数据时代： 互联网、社交媒体、智能设备等等，产生了海量的可供分析的数据。这为定量研究提供了前所未有的素材。想做用户行为分析？想预测流行趋势？这些都离不开大规模数据的支撑。
统计软件的普及： SPSS、R、Python等强大的统计分析软件，极大地降低了数据分析的门槛。以前可能需要一群统计学家才能做的事，现在很多研究者都能自己上手。
调查方法的成熟： 抽样技术、问卷设计方法等都经过了多年的发展和完善，使得大规模调查的可行性和可靠性大大提高。
3. 学术评价和资源导向：
发表导向： 很多学术期刊，尤其是顶尖期刊，更倾向于发表具有统计显著性、能够“证伪”或“证实”理论的定量研究。这导致研究者为了发表和获得学术声誉，会更倾向于选择定量研究。
项目申请和资助： 申请科研项目时，那些有着清晰的量化指标、预期成果能够被量化的项目，往往更容易获得资金支持。
跨学科的交流： 很多新兴的交叉学科，如计算社会科学、大数据科学等，天然就偏向于定量分析。
4. 解决“普适性”问题的需求：
很多宏观层面的社会问题，比如贫困、教育不平等、犯罪率等等，需要通过大规模的统计分析来找出其规律和原因。定性研究虽然能深入理解个体经验，但在解释这些普遍性现象上，往往显得力量不足。
但这会不会陷入盲目的数据崇拜？
当然会，而且已经有不少人在担忧了。 这种担忧并非空穴来风，主要体现在以下几个方面：
1. “只看到树木，看不到森林”：
忽视了研究对象的复杂性和独特性： 定量研究为了方便量化和统计，常常会把复杂的社会现象“简化”成变量和指标。比如，用几个问题来衡量“幸福感”，或者用“购买频率”来定义“用户忠诚度”。这样做的好处是便于比较和分析，但很容易丢失掉个体经验中的丰富性、细微之处以及那些难以量化的情感、动机和意义。
“平均值”的陷阱： 定量研究倾向于计算平均数、比例等。但平均数可能掩盖了极大的差异性。一个政策可能对大多数人是积极的，但对少数特定群体却可能带来灾难性的后果，而定量研究可能就因为比例太小而被忽略。
2. “数据成了目的，而非工具”：
“为数据而数据”： 有的研究者可能为了找到一些“统计显著性”的结果，而去搜集大量数据，即使这些数据本身与核心研究问题关联不大，或者分析方法并不真正适合解决那个问题。最终的结果可能是有统计学意义，但对理解现实世界却没什么帮助。
过度依赖统计显著性： 研究者可能过于追求 p 值小于 0.05 这样的统计阈值，而忽视了结果的实际意义（effect size）和研究的理论价值。有时候，微小的统计学差异在现实中可能根本不重要。
3. 误解“客观性”：
数据收集过程中的主观性： 即使是定量研究，数据的收集过程也充满了主观选择。研究者如何定义变量？如何设计问卷？如何选择抽样方法？这些选择都带有研究者的价值观和理论偏好。
数据分析中的主观性： 即使有了数据，如何选择统计模型、如何解释结果，也都需要研究者的判断。不同的分析方法可能得出截然不同的结论。
4. 忽视了“为什么”和“怎么做”的深度洞察：
定性研究的长处被削弱： 定性研究擅长探索现象背后的原因、过程、个体感受和文化意义。例如，一个人为什么会做出某个选择？某种社会现象是如何在特定群体中发生的？这些深层次的“为什么”和“怎么做”，定量研究可能只能提供相关性，却难以解释因果。
“黑箱”问题： 定量研究有时会发现两个变量之间存在很强的相关性，但却不知道它们之间具体是如何相互作用的。比如，教育水平和收入水平高相关，但具体是教育如何转化成收入，有哪些中间环节，这需要定性研究来补充。
5. 技术滥用和伪科学：
“数据炼金术”： 有些人可能掌握了复杂的统计技术，但缺乏对研究问题的深刻理解，用花哨的统计方法来包装一个本不靠谱的研究，制造出貌似严谨的假象。
不恰当的因果推断： 定量研究很容易发现相关性，但从相关性推断因果关系需要非常严谨的设计（如随机对照实验），否则很容易陷入“相关不等于因果”的误区。
那么，我们应该如何看待这个问题？
核心不在于定量还是定性，而在于选择最适合研究问题的研究方法，并且能够理解和扬长避短。
混合研究方法（Mixed Methods Research）是趋势： 很多复杂的问题，单靠一种方法是无法完全解释的。定量研究可以揭示现象的规模、趋势和相关性，而定性研究则可以深入解释原因、过程和意义。将两者结合，可以获得更全面、更深刻的理解。比如，先做个大范围的定量调查，找出一些有趣的关联，然后再用定性访谈去深入理解这些关联背后的原因。
回归研究的初心： 无论是定量还是定性，最终目的都是为了更好地理解世界、解决问题。数据是手段，不是目的。研究者应该时刻问自己：我收集这些数据是为了回答什么问题？我的分析方法能够真正帮助我解答这个问题吗？
批判性思维： 对于任何研究结果，无论它是定量还是定性，都应该抱有批判性思维。要关注研究设计、数据来源、分析方法、研究者的局限性等等。不要轻信任何一个数字，除非你了解它背后的故事。
提升研究素养： 研究者需要不断学习新的研究方法，也要深入理解自己所选择方法的优缺点。同时，社会大众也应该提高对科研的理解能力，不被表面的数字和模型所迷惑。
总而言之，定量研究的兴起是时代发展的必然，它提供了强大的工具来理解规模化、普遍性的问题。但是，过度依赖和盲目崇拜数据，而忽略了研究对象的复杂性、个体经验的价值以及方法本身的局限性，确实可能导致研究的“扁平化”和“肤浅化”，这就是我们常说的“数据崇拜”。最好的方式是保持开放的心态，理解不同方法的价值，并学会灵活运用它们。
网友意见
统计学本身也是一直在发展之中。所谓“数据崇拜”实际上可以算是对统计学的误用，而不是这个研究方法本身的问题。
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