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。

　　预测性研究的常见问题与挑战

　　社会科学预测性研究经历了长期发展，但在数据基础、预测方法和理论范式等方面仍面临诸多挑战。

　　（一）预测性研究的数据困境。首先，数据稀缺限制了预测模型精度。例如，由于缺乏家庭户的基础数据，对家庭规模和家庭结构进行概率预测一直是家庭户人口预测的难点。许多深度学习模型也面临训练数据不足的问题，从而影响预测的准确性。其次，数据收集过程受到样本选择偏差、调查设计偏差以及数据录入偏差等的影响，导致数据失真。最后，数据的时效性和代表性不足。调查数据的收集、处理和发布需经历多年时间，使得数据无法及时反映最新的社会现象。大数据往往来源于特定的平台或渠道，可能偏向于某些用户群体或行为模式，忽视了其他非数字化或较少使用数字技术的群体。

　　（二）预测方法存在局限。预测性研究的方法仍然存在诸多不足，制约预测精度。首先，预测性研究常常受到方法论上的“黑箱”问题困扰。为简化计算和提高预测效率，很多预测模型会忽略部分中间环节和过程变量，削弱模型解释力和预测准确性。其次，预测模型如何准确识别和纳入所有相关变量是研究难点。一个典型的例子是，在预测选举结果时，选民情绪、社会舆论和突发事件均可能产生重要影响，但这些因素通常难以量化。最后，由于伦理、法律及实际操作上的限制，社会科学研究往往难以达到自然实验的理想条件，很难进行严格的实验控制，致使预测结果存在偏误。

　　（三）理论模型应用的局限与挑战。对预测结果进行解读与实际应用方面仍存在较多困难。首先，许多理论模型都是基于特定假设和条件构建的，在现实中可能并不成立，因此，当这些模型应用于预测时会出现偏误与偏差。例如，某些经济学模型假设市场是完全竞争的，但现实市场会受到信息不对称、垄断力量、政府干预等因素影响，使得模型预测结果与现实情况存在差距。其次，理论模型的适用范围有限。现有的理论模型无法涵盖所有领域和现象，尤其在面对新问题时可能缺乏有效的理论支持。最后，理论模型的更新迭代速度较慢，部分模型不适用于解释新的社会现象。如传统的经济学模型可能难以捕捉数字经济发展对传统经济结构的影响，导致预测结果与实际发展轨迹不符。

　　预测性研究的发展趋势与未来展望

　　预测数据、预测技术与研究范式在近年来飞速发展，为提升预测精度和预测能力注入动力。

　　（一）预测数据不断优化。随着数据科学的快速发展，预测数据日趋海量、多源、即时。其一，大数据提供了海量的数据资源。大数据具有数据体量巨大、类型多样、处理速度快等特点，可以缓解研究数据匮乏问题。数据驱动的预测性研究范式，可以与基于理论假设和专家经验的预测方法相互补充。其二，数据来源更加丰富。物联网、互联网和移动设备的普及为预测性研究提供了多种类型的数据，可实现不同来源数据集的整合，使多源数据融合形成的预测能力呈指数级跃升。其三，数据即时性得以提高。新一代通信技术的高速率、低时延特性，可以快速实时整合多源数据；数据整合工具也更加智能，不同数据源的数据可实现快速清洗与转换。

　　（二）预测技术创新突破。新型预测技术飞速发展，使预测研究方法达到了全新高度。其一，深度学习为预测性研究带来了革命性的变化。深度学习可以处理和分析海量数据，识别复杂社会现象中的模式和趋势，实现对社会现象更深层次的理解和预测。深度学习的模型结构和算法不断优化，可以提高预测精度、加快模型训练速度、增强模型的泛化能力，适应不同类型的数据和任务。其二，多模态数据融合技术快速发展。图像、文本、音频、传感器数据等多模态数据融合的技术不断深化，与深度学习、数字孪生技术等相互结合，为预测技术的发展提供了崭新前景。多模态数据融合不仅能使数据集互相补充，还能弥补单一模态数据存在的信息不充分问题。其三，量子计算突破算力瓶颈。量子计算帮助实现对大规模数据的处理和复杂模型的求解，可以在金融风险预测等领域带来突破。此外，量子计算能够挖掘图像和语音识别等领域中的特征和模式，提高预测的准确率。

　　（三）跨学科研究推动预测性研究范式变革。当今社会展现出前所未有的复杂性与动态性，单一学科的研究方法已经难以全面解释和预测社会现象，跨学科研究成为预测性研究的重要发展方向。跨学科研究打破了传统学科界限，如一些研究结合经济学、政治学、心理学等多学科的理论和方法，深入理解社会现象的成因和演变规律；结合计算机科学、数学、统计学等学科的理论和技术，为预测性研究提供了强大的算法支持。跨学科的研究范式不仅有助于提高预测的准确性，还可以推动社会科学的创新和发展。

　　总之，社会科学领域的预测性研究在近年来取得了显著进展，未来需进一步完善预测性研究的数据基础、分析方法和方法论，以确保研究的科学性、准确性和可持续性，为社会发展与宏观战略提供有力的科学支撑。

　　（作者系首都经济贸易大学劳动经济学院教授）