本文选择两个大数据应用的领域计算史学和计算政治学作为案例切入点,通过实证分析,探寻计算社会科学在认知方式、研究对象和方法引起了怎样的变革?进而揭示其哲学意义。研究认为,计算史学相对于传统的计量史学在研究认知观念上由静态化转变成了动态性,并且在对内容数据的非设定性有效编码的同时,很好地解决了传统史学家们对于研究内容的中心预设,从而扩展延伸了可研究内容的图景;基于逻辑算法内核之上内敛有序并且是可进化的数据库方法有效推进了社会科学中量化的研究方式,开辟了史学研究方法的全新路径,建构了历史研究的多维图景;计算史学的研究对象从原有的代表性选择文本转变成了历史文献全覆盖,实现了全集数据样本的最大化利用。通过分析可见计算政治学运用数据分析工具来解释和处理政治现象和公民政治行为,计算政治学所扩大了的是一种“去中心化”的更加开放共享的公共政治研究领域;将认知研究内容延伸至公民的政治倾向预测、政府治理行为的反馈等诸多方面,其中通过数据挖掘而获得的数据规律相比因果规律来说可能具有偶然性,但后续用经验数据库的方法去检验求证,双重发展下的规律俨然可以诠释过去猜测未来,延伸了认知领域。基于上述分析,本文从三个维度阐释计算社会科学的哲学意义。首先是认知方式的转变:计算社会科学重视对相关性探求,这种“非设定性”获得的新洞见,在科学“始于问题”外有了科学始于“数据”的新进路,实现了新的研究范式的转变。其次是在研究方法上的突破,计算社会科学的产生提供了定性与量化的良性互动模式与可行性空间,达到两者的多元融合。提高量化的逻辑严谨性的同时也为其研究过程中的复杂性说明提供定性的理论保证与解释说明。最后大数据时代,人类个体本身的行为或是其连接的社会网络活动都成了可以编码的存在,提供了全新的研究领域,从而实现了研究对象的嬗变。因此从哲学意义上来看,刚刚产生10年的计算社会科学是社会科学发展历史的转折点。