预测性研究通过分析历史数据和推演未来趋势，为政策和决策提供支持，是了解社会动态、制定政策的重要工具。尽管在许多领域取得了进展，但由于社会经济现象的复杂性，部分预测结果难免与实际发展存在偏差。这使得一些学者质疑预测性研究的价值，尤其当预测与现实差距较大时，批评声更为强烈。有些人认为预测性研究不准确，无法有效支持实践，因此它“无用”。然而，这种观点忽略了预测性研究的深层价值，是对预测性研究的误解。实际上，预测性研究并非追求完美的准确性，而是通过揭示潜在的趋势与风险，提供应对不确定性的框架，帮助决策者制定更加科学的策略，并推动学术与实践的进步。

　　阅读原文：https://www.cssn.cn/skgz/bwyc/202502/t20250206_5843215.shtml

　　由于预测性研究是基于以往材料推断未来发展，受各类因素的干扰较多，存在一定的偶然性和复杂性，在实践和应用中常常面临一些认识误区。第一，孤立地看待范式间关系与静态地看待预测结果；第二，以预测为预言或断言，忽视研究的概率性，泛化预测结果；第三，过度依赖乃至迷信新工具和新技术，以工具代替主体思考；“信息茧房”效应导致预测结果被误读。这些误区在理论、方法论和实践层面均有体现，值得引起高度重视。

　　阅读原文：https://www.cssn.cn/skgz/bwyc/202502/t20250206_5843216.shtml

　　在社会科学研究领域，预测性研究通过对各种社会现象和数据进行分析，揭示其未来发展的趋势和可能性，为制定政策、战略规划以及社会管理等提供科学依据。预测性研究作为在特定情境下对不同政策方案的反映或模拟，帮助人们提前了解各种可能性和趋势，以便提高政策拟定的前瞻性、妥善应对未来变化，而非追求结果与现实数据的绝对一致。传统的预测性研究在数据、方法与模型方面面临着诸多挑战与困境，但是近年来数据科学的飞速发展，使得预测性研究的未来呈现出广阔前景。