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留学申请定量社会科学硕士，如何做到英美通吃？

英语培训 2024-05-09 01:00:14 49

在这里，读懂留学

Know the Cause of Admissions

社会科学中的定量方法：

英美硕士项目分析兼申请思路解读

Eddy Xie

广州摆渡学人留学社会学部

00 前言：摆渡学人相关录取案例

01 “没有纯粹的方法学家”

02 芝大MAPSS课程介绍：13个专业方向，高度自由的选课模式

03 浅析“社会数据科学”兼论MAPSS-QMSA方向的定量课程

04 何谓“计算社会科学”？兼论UC Berkeley MaCSS项目

05 个人陈述写作建议

1.“Mini-RP”式的个人陈述写作

2. 明确自己所采用的研究方法

06 结语：量化社会科学有国界吗？

00 前言

摆渡学人23fall 24fall定量社会科学相关项目录取汇总

•LSE MSc Applied Social Data Science

•Chicago-Master of Arts program in the Social Sciences (MAPSS)

•Chicago-MAPSS:Quantitative Methods and Social Analysis

• UC Berkeley-Master of Computational Social Science (MaCSS)

• UCSD-M.S. in Computational Social Science

• HKU-Master of Social Sciences in the field of Social Data Analytics

• Edinburgh-MSc Social Research

• LSE-MSc Social Research Methods

• UCL-MScSocial Research Methods

以上大部分录取是2024fall，目前还来不及将单篇深度捷报分析见刊于公众号，本文以合集方式呈现给读者。

▲ 摆渡学人23和24fall定量社会科学相关项目offer合集

此前，我们曾专文介绍过LSE方法论系及其开设的具有代表性的“社会研究方法”这类硕士项目（点击阅读：英国高校自成体系的社会研究方法训练：从LSE方法论系谈起）。文中详细地分析了该系的两个项目——“社会研究方法”和“社会数据科学”——有何区别，并从修课内容、研究方法掌握等方面作了说明。

但其中的一大遗憾是，由于彼时我们花了较多篇幅介绍LSE方法论系的历史以及社会研究方法硕士项目的源流，因而未能详细介绍以上两类中的后者，即“社会数据科学”这类项目，只是简单提到，这类项目“更加注重训练计算机编程、机器学习以及大数据分析等新兴技术”，而非传统的统计学手段。

但如此浅尝辄止的“说明”显然是不透彻的，因此，本文出于“填坑”的目的，将结合摆渡学人2024Fall申请季内，所获英美港社会数据科学、计算社会科学的录取案例，来对“社会数据科学”这一概念进行更加深入的解析。

同时，得益于这些案例中包括了多个美国硕士项目的offer，我们得以将讨论的范围延伸扩大到美国高校中广泛存在的“计算社会科学”这类项目。我们将探讨“计算社会科学”与“社会数据科学”的相通之处，以及它们之间细微的差别；同时还将解析这类硕士项目的申请要诀，尤其是文书的写作原则等等。

接下来，我们先从“social data science”和“computational social science”这两个概念谈起，通过这两类硕士项目的课程设置，来探讨其所关注的社会科学议题与所采用的研究方法。本文重点介绍的几个项目如下表所示，以供同学们做个阅读导览。

▲英美定量社会科学硕士项目分类（点击查看大图）

01 “没有纯粹的方法学家”

在上一篇文章介绍LSE方法论系的社会研究方法硕士（MSc Social Research Methods）时，我们曾对其课程设置进行了总结，强调了其授课内容主要包括“研究设计”、“定量方法”和“定性方法”这三大部分。由于我们在后面谈及应用社会数据科学硕士（MSc Applied Social Data Science，简称ASDS）项目时，并未做类似总结，所以或许会使同学们误以为这两个项目之间相去甚远。

因此，为了对“社会数据科学”的范畴建立更加深入的了解，我们不妨来审视一下，LSE方法论系从课程安排的角度给这一概念下了怎样的定义。课程信息同学们可以查看今年更新过的ASDS项目的培养计划。

▲上下滑动查看ASDS项目的课程安排https://www.lse.ac.uk/resources/calendar/programmeRegulations/taughtMasters/2023/MScAppliedSocialDataScience.htm

首先，MSc ASDS也要必修MY400 Fundamentals of Social Science Research Design 这门研究设计课程（见LSE方法论系解读文章）。因此，LSE方法论系的两个硕士项目在“研究设计”这部分内容是完全重合的。

此外，如果我们进一步分析MSc ASDS中的Paper 2这一模块，会发现其中除了包括MY400这门课以外，还涵盖了可选的MY452 Applied Regression Analysis这门课。有趣的是MY452同时也出现在MSc Social Research Methods中的“定量方法”这一部分（如下图所示）。

▲上下滑动查看MY452同样出现在社会研究方法硕士的选修课list中https://www.lse.ac.uk/resources/calendar/programmeRegulations/taughtMasters/2023/MScSocialResearchMethods.htm

如此两相对照，我们就会发现，其实上述两个硕士项目在“研究设计”和“定量方法”两部分都可被认为是基本重合的。

再加上考虑到这两个项目的选修课列表也大同小异，因此不太精确地讲，MSc ASDS的差异主要就是将MSc Social Research Methods中的“定性方法”这部分去掉，并替换成了编程、调用数据库、数据可视化等数据科学方法（即该项目Paper 1中的必修课）。

▲ MSc ASDS的Paper 1课程内容

既然如此，我们有必要探讨一下，既然LSE方法论系的两个硕士项目仅有方法“传统”与“现代”的区别，而在其他方面有如此多的共性，那么这种“共性”对我们理解“社会数据科学”这一概念有何帮助？

我们不妨参考一下，作为项目管理者的LSE方法论系如何看待自身所开展的学术研究。在该系的官方网页上，有一个“Research”板块专门介绍本系的研究情况，其中有一条题为“What is the Department of Methodology?”的视频值得我们关注。

大约在1分钟左右，LSE方法论系的博士毕业生Thiago R. Oliveira这样表述他的教育背景：

“I don’t just study methods. I am not a pure methodologist. I don’t think there is any ‘pure methodologist’ in the Department of Methodology. We all come from different disciplines ……”

* Thiago R. Oliveira现任曼彻斯特大学犯罪学讲师。此前，他曾担任萨里大学犯罪学讲师（2022/23）和牛津大学纳菲尔德学院研究员（2021/22）。个人网页：https://www.thiagoroliveira.com/

在2分20秒左右，Aliya Rao教授谈及了她的研究兴趣与当时正在推进的研究项目：

“So my broad interests are in the sociology of gender, sociology of work, and sociology of family. I have started a new project …… This is the kind of project that requires you to have expertise in gender inequality and the labour market ……”

* Aliya Rao任LSE方法论系助理教授。2016年她在宾夕法尼亚大学获得了社会学博士学位，并于 2018 年在斯坦福大学获得博士后资格。Aliya教授致力于使用定性方法来理解可能促进或阻碍工作和家庭不平等产生的社会机制。个人网页：https://www.aliyahamidrao.com/

以上的表述揭示了，所谓“社会研究方法”或“社会数据科学”这类项目，乃至整个方法论系，都是不能够独立存在的。正如上面第一个视频片段中所说，社会科学的学术界内本就不存在所谓“纯粹的方法学家”（pure methodologist）——只掌握方法，是为有“器”而无“用”，有技术手段而无发挥的用武之地。

因此，所谓“社会数据科学”，其本质应理解为“基于数据的社会科学”：没有社会科学的理论素养，研究者就提不出有价值的问题，也不知道自己掌握的数据分析方法应当用于探讨何种社会现象。这就是为什么在第二个视频片段中，Aliya Rao教授强调了自己的研究项目有赖于自己对性别不平等及其在劳动力市场中的具体表现的深入研究。

由此，我们针对研究方法类的项目得出了一个阶段性的结论：在社会科学领域内，数据分析不能脱离理论和研究问题而单独存在。没有指向性地用于分析某种社会现象的数据科学方法，就如同无根之木、无源之水，没有实际的社会价值和意义。

明确这种“本”与“末”之间的关系，对于同学们申请各类研究方法类项目（特别是最前沿、最受学生欢迎的数据科学或计算方法的项目），都有着重要的指导意义。这一点，我们在下文讨论申请文书写作策略时再进行展开。

02 芝大MAPSS课程介绍：13个专业方向，高度自由的选课模式

以上我们说明了，在社会科学的范畴内，量化研究方法应当以服务具体的学科问题和路径为目的。这一点我们曾在LSE方法论系解读文章的第三部分介绍过：布里斯托大学（University of Bristol）的三个“社会科学研究方法”硕士项目，它们的名称完全相同，但在括号内标注了三个不同的学科路径——分别是社会学（sociology）、政治学（politics）与管理学（management）。

▲布大社会学硕士的三个学科路径

这三个项目的课程内容都由“研究方法+学科理论”两方面构成，而学科理论课程的不同恰恰构成了这三个项目的核心差异。这一点恰好可以进一步佐证我们上面谈到的学科理论与研究问题对社会研究方法的重要性。

在这一认识的基础上，我们可以将“研究方法+学科理论”的框架用于分析其他社会研究方法类项目。让我们将目光从英国转向美国，来分析芝加哥大学（The University of Chicago）开设的社会科学硕士Master of Arts program in the Social Sciences（MAPSS）项目。

▲ 芝加哥大学社会科学硕士https://mapss.uchicago.edu/

这个项目作为美国社会研究方法相关项目中的典型，不但符合上面提到的分析框架，而且能够为我们（在具体的方法层面）区分“社会研究方法”、“数据社会科学”、“计算社会科学”等概念提供更多思路。

通过研究芝大的MAPSS，我们会发现其课程内容的设计思路与LSE方法论系和Bristol不谋而合。

为了进行直观对比，我们不妨直接审视MAPSS项目的课程设置。这个项目主要包括四个课程模块：一门Perspectives（可理解为社会科学理论通识基础课，跨学科性强），一门研究方法课，七门选修课以及毕业论文。其中，前两个模块的内容无需过多解释，分别对应了上面所说的“学科理论”和“研究方法”这两部分内容。

▲ MAPSS的四个课程模块https://mapss.uchicago.edu/programs-of-study/general-curriculum

那么，在这门跨学科的“Perspectives”课程基础上，MAPSS是否像Bristol的社会研究方法项目一样，也提供具体的学科路径供学生选择呢？答案是肯定的。具体来说，MAPSS项目的同学可以通过七门选修课来确定自己所深入探究的社科领域。

对于这种选修课范围内的自由裁量权，MAPSS项目是这样说明的：大多数同学都会在社会科学学部（Division of Social Sciences）开设的选修课中选择，而也有少数同学在规则允许的情况下跨学院选课，修读商学院、法学院、公共政策学院等其他学院开设的课程。

▲ MAPSS提供跨学院的选修课程

但很显然，由于硕士项目课程容量的限制，以及同学们明确自己研究路径的必要性，试图同时选许多学院和系所的课程并不现实。因此，MAPSS项目将选修课分为了13个专业方向（Areas of Concentration），并且说明，大多数同学在选课时会只专注于一个具体的方向，或通过选择两个方向的课程来深入探索一个明确的跨学科交叉领域。

▲上下滑动查看MAPSS选修课的13个专业方向及介绍https://t.hk.uy/bBYm

以下，我们以其中的 Sociology 这一专业方向为例，来分析一下MAPSS项目有哪些选修课？课程具体内容为何？学生应该如何选课？

如上图所示，“Sociology”方向明确指出，它是有社会科学学部之下的社会学系（Department of Sociology）主导，因而所包含的选修课都是由社会学系开设的。“顺藤摸瓜”，我们再进入到社会学系网站得以看到，该系提供的课程目录（course catalog）列出了本系每学年开设的所有课程，但并非所有课程都对MAPSS项目的同学开放。

▲ 芝加哥大学社会学系及开设的社会学课程https://t.hk.uy/bBY

要了解哪些课程（代码均以“SOCI”开头）是MAPSS项目可选修的，我们需要在每门课程的介绍中找到“Equivalent Course(s)”这一项；如果其中出现了“MAPS”开头的课程代码，就意味着这门课是MAPSS项目的同学可选修的，并且针对这些同学算作以“MAPS”开头的一门选修课。

因此，我们可以看出，芝加哥大学的课程体系中，广泛存在着这种“同一门选修课，面对不同项目的学生具有不同课程代码”的现象。以下我们试举两例说明。

下图中的“SOCI 40264 Education, Culture, and Power”这门课属于教育社会学的范畴，主要讨论的是教育系统与社会权力之间的相互关系，尤其是教育过程如何塑造不平等的权力结构，以及教育系统内的社会分层问题。从“Equivalent Course(s)”当中的“MAPS 31522”这一项我们可以得知，这门课程在MAPSS项目的可选范围内。

▲ SOCI 40264可以作为MAPSS学生的选修课MAPS 31522

显然，这门课属于我们上面谈到的“学科理论”中的进阶部分。如果在MAPSS项目中选择这门课，意味着你对教育社会学理论进行了较为深入的学习，并且准备将项目内习得的社会研究方法用于分析和探讨教育社会学相关的问题。

除了如上述SOCI 40264这样的学科理论课程外，社会学系为MAPSS项目提供的课程中，也包括研究方法课程。如下图所示的“SOCI 40265 In-Depth Interviewing: Talk as Data”（又名MAPS 40165）是一门讲授“深度采访”这一定性研究方法的课程。

▲ SOCI 40265可以作为MAPSS学生的选修课MAPS 40165

不难想象，如果MAPSS项目中一个有志于研究中国“双减”政策及其社会影响的同学，那他可能会同时选修SOCI 40264和SOCI 40265这两门课程。这样，他就可以通过SOCI 40264掌握相关的理论知识，并提出相应的研究问题，例如“双减”政策是加剧了还是减弱了教育不平等？同时通过SOCI 40265掌握扎实的采访技巧，并用深度访谈来搜集数据，以研究自己提出的问题。这种“道”与“器”之间的配合，可以说是所有社会研究方法类项目在课程设置方面的共识。

综上，我们大胆提出，芝加哥大学的MAPSS项目，可以被认为是与LSE方法论系MSc Social Research Methods和Bristol的MSc Social Science Research Methods类似的项目。

而MAPSS项目划定的细分方向，则可以按Bristol的项目编排方式来理解。比如，MAPSS的Sociology方向，可以参考Bristol的命名方式，称作MAPSS（Sociology）。同理，还可以认为存在MAPSS（Anthropology）、MAPSS（History）等许多细分的项目。

本部分提及的这类项目可被认为主要关注的是较传统的“社会研究方法”。计划申请Master of Social Science的同学，在判断哪些属于传统的社会研究方法项目时，可以抓住项目课程覆盖的具体方法——如果像MAPSS（Sociology）一样提供多门定性方法（如访谈法、民族志等等）的可选课程，则大概率属于这类项目。因此，这类项目也更适合希望采用定性方法开展研究的同学们申请。

03 浅析“社会数据科学”兼论MAPSS-QMSA方向的定量课程

我们说芝大MAPSS（Sociology）可以被认为是接近布大MSc Social Science Research Methods（Sociology）的项目，一方面是由于二者都遵循“研究方法+学科理论”这一课程结构，另一方面也有具体的研究方法层面的考量。

同学们如有兴趣，可以比较一下两个项目的具体课程，就会发现这二者的方法论训练都没有脱离传统的“定量方法+定性方法”的模式，而其中的定量方法又没有超出经典统计学（如线性回归、参数检验等）的范畴。正因为如此，我们才将二者与LSE的MSc Social Research Methods也归为同类项目。

既然如此，是否存在与LSE的MSc Applied Social Data Science接近的项目？我们认为，芝加哥大学的MAPSS项目中，有一个较特殊的分支方向或许恰好扮演了这个角色，这便是MAPSS-Quantitative Methods and Social Analysis （定量方法与社会分析，简称QMSA）方向。

▲ MAPSS的定量方法与社会分析QMSA方向https://mapss.uchicago.edu/mapss-qmsa

QMSA这个方向由芝大Committee on Quantitative Methods in Social, Behavioral, and Health Sciences（社会、行为与健康科学中的定量方法委员会）领导。这个机构虽然开设在社会科学学部之下，但其成员还包括了来自生物科学、公共政策、统计学等领域的教员。

从项目名称中的“Quantitative Methods”两个字可以看出，QMSA方向的教员虽然各自研究的学科领域不同，但在方法上均采用定量分析手段，尤其是一些进阶的统计学、计量经济学、机器学习等方法，而并不使用定性方法（如采访、参与式观察、民族志等）。

因此，我们可以预见的是，QMSA这一方向的选修课不会如Sociology方向那样包含许多定性方法的课程。并且QMSA方向的课程设置做了更加精细的安排。在Program Requirements的说明当中，我们能够清楚地看到QMSA方向对统计学理论与方法（statistical theory and methods）的高度重视和强调。

▲上下滑动查看MAPSS-QMSA方向的课程要求https://voices.uchicago.edu/qrmeth/mapss-qmsa/qmsa-program-requirements/

首先，在开学前，所有同学需要完成一个“数学夏令营”（Summer Math Camp）以掌握基础的数学和统计学知识（线性代数、微积分、概率论等等），并且在夏令营结尾需要参加分班考试，以确定学生后续需要选修基础的还是进阶的定量方法课程。

▲ MAPSS-QMSA方向的数学夏令营

其次，QMSA方向会要求学生先完成“统计学理论模块”（Course Sequence in Statistical Theory）的内容——此处的“Sequence”可以认为与英国LSE、牛津等学校所使用的“Paper”一词类似。再根据分班考试的成绩和过往的教育背景，同学们可以选择“Beginning Series”、“Intermediate Series”或“Advanced Series”来完成这个模块的两门课程。

▲ MAPSS-QMSA方向的统计学理论模块

在“统计学理论模块”之上，QMSA方向还要求学生以两门选修课的形式完成“进阶定量方法”（Advanced Quantitative Methods）的内容。

▲ MAPSS-QMSA方向的进阶定量方法课程

正如我们上面所说，这些课程是纯粹的定量方法课，不会像MAPSS的其他方向那样提供定性方法的训练。这部分具体的选课列表也在QMSA相关的页面中列出了，同学们可以自行查看。

▲上下滑动查看MAPSS-QMSA的定量方法课程https://voices.uchicago.edu/qrmeth/appendix-b/

具体说来，这一选修课名单的构成，大致与LSE的MSc Applied Social Data Science所提供的选修课是较为类似的，都以进阶的统计分析和计量经济学分析为主，辅以少量的机器学习、社会网络分析等课程。这也是我们上文说到QMSA方向与“Social Data Science”性质接近的原因，同学们可以自行做个对比。

▲上下滑动查看ASDS项目的课程安排

https://www.lse.ac.uk/resources/calendar/programmeRegulations/taughtMasters/2023/MScAppliedSocialDataScience.htm

从上述课程的设置，我们可以反过来判断，如果同学们在过往的经历中大量使用回归分析、假设检验、时间序列分析等统计学和计量经济学方法（或频繁使用R、STATA、SPSS等统计软件），大概率会更适合以芝大MAPSS-QMSA方向为代表的这类项目。同学们可以通过关注这类项目中的“统计推断”（statistical inference）、“回归分析”（regression analysis）等课程，来判断自己是否适合申请。

04 何谓“计算社会科学”？兼论UC Berkeley MaCSS项目

以上我们说明了芝加哥大学MAPSS项目及其QMSA方向与LSE方法论系硕士项目之间的对应关系。同学们不难发现，这些项目所重点关注的研究方法主要是传统的定性与定量方法，即使是“量化程度”较高的MSc Applied Social Data Science和MAPSS-QMSA两个项目，也主要涉及传统的统计学和计量经济学方法，而对真正的“计算方法”（如机器学习、社会网络分析等）着墨不多。

那么这些项目与真正的“computational methods”一类的项目有何区别？又或者说，从方法论的角度来看，用“计算方法”开展的研究与传统的定量研究有什么不同？

对此，芝大MAPSS-QMSA项目特意给出了官方说明，以帮助同学们根据自己的研究兴趣更准确地选择项目。在该项目的FAQ页面上，有数个与项目区分有关的问题，其中一条是：“MAPSS-QMSA和Master’s in Computational Social Science（计算社会科学硕士，简称MACSS）之间应该如何选择？”针对这一问题，QMSA从课程设置和研究模式两个角度进行了解答，原文如下：

▲ 芝大MAPSS-QMSA和MACSS在课程设置和研究模式上的区别https://voices.uchicago.edu/qrmeth/faq-about-qmsa/

在课程设置方面，QMSA强调自己更专注于统计学理论基础的夯实，而MACSS项目提供的编程方面的训练要更多。而在研究路径上，QMSA认为其开展的是“理论驱动的、由数据告知的研究”（theory-driven and data-informed research），而MACSS项目开展的是“数据驱动的研究”（data-driven inquiry）。其中，“theory-driven”和“data-driven”两个词之间的微妙区别值得我们研究。

具体来说，“理论驱动”意味着整个研究是基于社会科学领域内的某一具体理论的，并且研究者通常会基于其引用和参考的理论提出自己的理论框架（theoretical framework）和假设（hypothesis）。在这一前提下，数据的作用是检验研究者提出的理论框架和假设是否正确（或曰是否得到了数据的支持），这便是“data-informed”这个词的含义。

与此相对应的是，“数据驱动”意味着整个研究是以数据为直接的出发点，研究者通常不提出任何理论框架，也不做相关的假设，而是通过计算方法直接挖掘数据中的信息及其反映的社会现象，让数据自己说话（let the data speak for itself）。

当然，这并不意味着Computational Social Science这类项目不要求学生学习社会科学理论。尽管计算方法能够直接通过数据挖掘（data mining）发现社会规律（social patterns），但这些方法的合理运用都有赖于研究者根据自己对社会现象的敏感提出有意义的、值得研究的问题。

因此，我们可以说，对于采用计算方法的研究者而言，社会科学理论的意义在于帮助他们发现一些悬而未决的社会问题，并确定应当搜集和分析哪些数据来为这些问题寻找答案。相较于理论驱动学者，他们并不执着于提出严格的假设并对其进行验证，而是给数据更大的发挥空间。

基于以上这些认识，我们来分析加州大学伯克利分校（UC Berkeley）开设的Master of Computational Social Science（计算社会科学硕士，简称MaCSS）项目。

▲ UC Berkeley的MaCSS项目官网

https://live-masters-in-computational-social-science.pantheon.berkeley.edu/

MaCSS将课程分为三个部分：Statistics（统计学）、社会科学（Social Science）和计算方法（Computing）。这依然符合我们上面提到的“研究方法+学科理论”这一框架，以及“计算方法同样不能脱离社会科学理论”这一观点。

▲ UC Berkeley的MaCSS项目课程由三个部分组成

https://live-masters-in-computational-social-science.pantheon.berkeley.edu/curriculum/

如果同学们具体分析该项目的课程，就会发现，在研究方法的部分，computational methods（包括机器学习、数据可视化、自然语言处理等）所占的比例明显要高于我们之前介绍的其他项目，而统计学理论只是作为基础内容进行了浅尝辄止的介绍。

这一点也同样适用于前面提及的芝大的计算社会科学硕士（Master’s in Computational Social Science）。在这个时长为两年的项目中，学生将会接受系统性的计算方法训练，以及以选修课形式呈现的社会科学理论学习（包括组织社会学、文化社会学等等）。同学们可以在该项目的课程介绍页面当中自行探索。

▲上下滑动查看芝加哥大学计算社会科学硕士课程安排

https://macss.uchicago.edu/programs-of-study/courses

相应地，如果想要申请计算方法类项目，同学们应当“扪心自问”，回过头来思考，自己是否已经接受过计算方法的基础训练？比如，是否在某一门课程中学过自然语言处理在Python中的实现？又或者使用过专业的社会网络分析的软件？如果完全没有这方面的经历，申请这类项目将会比较困难，也难以论证自己为何希望进入计算方法领域，又是如何认知到这些方法与传统研究方法之间的区别的。

至此我们再次将第2-4小节介绍到的三类定量社会科学硕士项目的分类表提出来，同时补充了每类项目申请者应该匹配的研究经历，帮助同学们判断自己可能有哪些特征与哪些项目更有亲近性。

▲英美定量社会科学硕士项目分类与申请者匹配的研究背景

（点击查看大图）

05 个人陈述写作建议

根据以上对一系列社科研究定量方法项目的分析，再结合摆渡学人本年度的录取案例，我们来总结这类项目文书写作的两条原则。

1.“Mini-RP”式的个人陈述写作

我们在上文反复提到，任何的研究方法都不应脱离其“应用场景”，即这些方法被用于研究的具体社会问题——这一点是所有社会研究方法类项目的共识。因此，许多项目都会以各种形式来明确划分具体的学科路径：

在以上提到的项目中，Bristol的MSc social science research method以括号提示项目分为三个方向；芝加哥大学MAPSS划分了具体的分流方向；LSE的MSc Social Research Methods也提供了“Gender”和“Population”两个选项。这就要求申请者在准备个人陈述时，也需要明确阐述自己关心的研究问题出于哪个学科领域内。

比如，芝大MAPSS在列举细分方向时特意提到，申请者在填写材料时应声明其认为MAPSS的哪一个细分方向与自身的研究兴趣最为接近：

作为申请的一部分，我们要求申请人确定最符合其兴趣的学科或专业方向。

https://mapss.uchicago.edu/programs-of-study/areas-of-concentration

更具体地，MAPSS和有特定要求的MAPSS-QMSA方向都对个人陈述的写作给出了具体要求。MAPSS的表述是：

您必须提交一份 2-4 页的候选人声明，概述您的研究兴趣、相关培训以及您之前的学术成就。您还应该包括2或3名研究兴趣与您的研究兴趣一致的教职人员的姓名。

https://mapss.uchicago.edu/apply/application-requirements

而QMSA方向的要求也差别不大：

他们必须提供一份目的声明，表明对寻求严格的定量培训的强烈兴趣，确定对社会或行为科学有实质性兴趣的领域，概述他们打算进行的研究，并指定两名他们最希望合作的QMSA教员。

https://voices.uchicago.edu/qrmeth/mapss-qmsa/qmsa-admissions-criteria/

此处我们不难看出，无论是MAPSS项目还是QMSA方向，对个人陈述的要求都早已上升到了接近RP（即research proposal，研究计划）的高度。一方面，申请者需要再个人陈述中阐明自己的研究兴趣；同时，他们还需要提出与自己研究兴趣相符的教员。以上这些内容，通常是出现在博士申请所用的RP当中，此处却明确出现在了硕士项目个人陈述的写作要求中，其重要性可见一斑。

正因为如此，我们认为，所有社会研究方法类项目的个人陈述都应当按照“Mini-RP”的标准来写作。在这类项目的申请过程中，同学们无需“动之以情”，只需“晓之以理”，用硬核的研究问题来证明自己的申请动机和竞争力即可。

具体来说，同学们需要完整地回顾自己所做的所有研究（包括课程论文、各类课外竞赛、毕业论文等等），并从中归纳出自己最关注、研究最深入的一个问题。比如，在摆渡学人24fall申请这类项目的同学中，有的同学关心中国的“双减”政策是否会加剧K-12教育体系内的不公平；有的同学则关心金融职场内女性员工受到的隐性歧视（如更低的职业天花板、工作与家庭生活不兼容等问题）。

通过明确这些具体的研究问题，同学们可以较好地做到以下几点：首先，研究问题的提出能够帮助同学们找准自己所在的社会科学细分领域，从而更准确地选择目标项目；其次，明确的研究问题能够帮助大家迅速找到目标系所内与自己兴趣相近的教员；最后，研究问题作为一条主线，可以用来梳理自己之前做过的所有研究、掌握的所有研究方法，同时思考自己在研究生阶段的学习目标是什么。这些思考都是高质量个人陈述必不可少的内容。

具体来说，同学们在回顾自己本科阶段修过的课程、跟老师做过的（寒暑假）专题研究、以及自己接到过的研究项目时，要具体地总结其中的技术细节，如自己使用过什么特定的数据库、采用过何种定量方法或计算方法等等。这样的细节性描述可以在个人陈述（Mini-RP的写法）中留下证据，说明自己“过去已有相关经验”——并且不是说说而已，也不是修修课、或挂名参与某个研究而已，而是真的有实操经验。

如果可以的话，同学们还可以更细致地展现自己对于所使用的dataset（数据集）之性质的理解。如果同学们在本科时期有机会利用某些具有国际知名度的定量资料（如：中国综合社会调查，CGSS），则更应该尽可能详细地陈述自己的使用过程与感悟，会对个人陈述有不少加分作用。

或者，至少说明自己参与的研究所使用的资料是哪里来的，如导师在社科基金的支持下所执行的问卷调查、某某机构经申请同意后释出的数据等等。这些细节（如有的话），不仅可以作为Mini-RP的佐证，也比笼统的“课程拿高分”、“校外知名机构实习”、“获得某某助研奖学金”都更具体可感。

中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）始于2003年，是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目。CGSS系统、全面地收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据，总结社会变迁的趋势，探讨具有重大科学和现实意义的议题，推动国内科学研究的开放与共享，为国际比较研究提供数据资料，充当多学科的经济与社会数据采集平台。目前，CGSS数据已成为研究中国社会最主要的数据来源，广泛地应用于科研、教学、政府决策之中。

* 图文摘自CGSS官网：http://cgss.ruc.edu.cn/

2. 明确自己所采用的研究方法

通过上文的分析，大家不难发现，所有社会研究方法类项目对不同类型方法之间的区分都是很敏感的。根据项目的不同名称，我们就能大致判断，这个项目提供的方法训练大致包括哪些内容，而不包括哪些内容。因此，同学们一定要带着清晰的分类标准来审视自己曾使用的和将要学习的研究方法，尤其是至少应当对定量方法、定性方法和计算方法这三类研究方法（包括其优缺点和能够实现的研究目的）有清晰的甄别能力。

从这个研究方法的视角，同学们能够更好地认清，自己在既定的研究领域内利用了怎样的方法，取得了哪些进展，同时又有哪些进一步的问题是之前的方法所难以解决的，并且自己打算采用哪些新的方法。对这些问题的思考，能够清晰地论证自己为何（为了研究哪些社会问题）需要进入特定的项目并学习特定的研究方法。

摆渡学人24fall有一位同学关注的是中国年轻人就业困难的问题（请参阅该学员录取捷报LSE应用社会数据科学硕士：计算技术在态度和刻板印象定量研究中的应用）。在本科阶段的学习中，TA就已突破了传统（统计学）定量研究方法的限制，利用计算方法开展了许多研究。比如，一些简单的自然语言处理的技术，使TA能够将数字媒体平台上的文字转化为可视化的词云，并清晰地呈现出年轻人如何描述和看待当前严峻的就业形势。

在文书中，我们以此为出发点，论证了计算方法相对于传统统计学方法的一大优势，即能够将后者无法处理的文本信息转化为可量化分析的数据点，从而挖掘出新的社会问题及解决方案。在此基础上，我们得以更加充分地说明，TA还希望将更进阶的计算方法应用于中国大学生就业问题的研究当中，从而形成了强有力的申请动机。

在一般情况下，如果同学们（如上面这位同学一样）已有明确的实质研究主题，便可以在mini-RP（个人陈述）之中去设定自己的方法利基（niche），也就是去阐述自己想要采用何种具体的研究方法，并且这种方法与其他研究有什么不同。

举例而言，中国教育双减政策很多定量研究已经采取了CGSS或者大型问卷调查，那么，其他的定量methods有没有可能在这些常见的作法之中脱颖而出？有没有可能存在针对特定群体（例如中学教师、学生家长）所进行的定量调查资料可供使用？或者，针对这些议题的定性资料经过计算方法（例如定量文本分析）而转成能做定量分析的资料？这就可能成为申请者的mini-RP在定量（不论是理论观点、统计技术、计算方法）上脱颖而出的“方法利基”。

另外，在找寻“方法利基”的基础上，我们也建议申请者，试着考虑“创造data”，特别是考虑采取计算方法的同学们。因为以统计为基础的定量方法，大多会受限于一手或二手调查资料的规模。以学生的身份来说，如果没有跟着大教授，不太容易接触到大型的定量资料的统计分析，除非学生自己去申请资料使用而获得授权。

因此，想要在定量方法上有“以小搏大”的机会，就可能要靠计算方法，比如自己学会写程序语言然后将各种开放资料“转换”为可以分析的定量资料。这种“创造data”的思路，可以丰富自己的mini-RP在方法上的特点。

总之，在这一部分，我们希望同学们着力去思考自己是如何游走于不同类型的研究方法中间，从何处来又往何处去，拥抱了哪些方法又远离了哪些方法。通过问自己这样一些问题，同学们就能够写出更加有的放矢的申请文书。

06 结语：量化社会科学有国界吗？

摆渡学人在“社会学留学”公众号创刊词以及牛津社会学硕士录取两篇文章当中谈到，量化社会学在英国的社会学系并不算是主流，我们要在英国社会学系中寻找本文所谈到的相关专业并不容易。这里面就似乎蕴含着一种假设，英国的社会科学界并不注重量化。

经过笔者在过去两年的申请服务经验以及学科研究的洞察来看，这种观点如果用来说明英美两国学术界的一些研究传统的分野是合适的，但要说这种传统将会一直持续，却并不符合英美高校的现今的课程设置情况。

如上文所言，虽然布里斯托大学社会学系以政治社会学（公民身份）和文化社会学著称，但是社会研究方法的硕士学位却是开在学校的其它组织。伦敦政经也照样如此，我们在其社会学系难以找到量化纯度如此高的项目，但是却在方法论系（department of methodology）找到这类项目，这些项目也俨然突破了母科（"home" subject）的限制。

所以，哪怕英国的社会学界依然保留极强的马克思主义与文化研究传统，但从学校层面来说，已经在社会学系的外部组织建立起了一套“量化社会科学”的课程体系了。

事实上，本文较少着墨的中国香港地区的学术界情况亦是如此。量化社会科学的学者占据香港学术生态圈的主流，非量化学者的生存空间正在遭受一步步地挤兑。笔者这不是对方法论高低优劣的评价，而是对学术生态的客观观察与陈述。相反，笔者也为此而感到惋惜，方法论上的百家争鸣才是让人欣喜的景象，任何单边的主导都会让学术界少一些多元的色彩。

不管如何，如果非要从学术传统上以及目前可见的项目数量上来说，量化社会科学依然是美国学术界占据统领的地位。正是基于对这种“支配”地位的认证，以上笔者所言的英国和香港所发生的变化，也常常被说成是一种“社会科学美国化”（Americanized Social Science）的现象。不过，笔者不想过多着墨于知识社会学层面上的爬梳以理解两地的量化社会科学的发展，有兴趣的同学可以去查阅相关的文献了解英美两地社会学的起源与发展。

本文主旨更多是从“留学申请实务”的视角出发，通过分析和对比英美两国高校开设的社会研究方法类硕士项目，进一步突破了“social research methods”这一领域的国界壁垒，挖掘出了其一部分内在的学科逻辑和规律。事实上，摆渡学人一直认为，留学研究无国界，按照国家来区分项目只是权宜之计，而真正的“王道”只能是学科路径研究。

笔者可以十分肯定的是，一个学生在英国、香港和美国所学习的量化社会科学、计算社会科学和应用社会数据科学都具有高度统一的知识架构以及研究规范。但不得不说的是，毕竟量化社会科学还是偏重在”社会科学“，既然是应用社会科学，就必然会因为“社会”的不同而产生一些差异。

有三件事情确实有国界之差。

第一，哪里有比较“高效能地给予学生量化社会科学的训练？”。在国内考研，笔者相信应该不可能在中国大学找到一个硕士学位项目叫做“社会研究方法硕士”、“应用社会数据硕士”的名称，那就更加不用说一个大学设置一个系所叫做“department of methodology”，这种教育资源建制的思路目前在中国的高等院校是缺位的。香港的高校或许已经有这个趋势，但建制化的程度和形式未必完全可以等同于英美。

在国内学习量化社会科学，往往是在母科（“home” subject）当中修读几门的研究方法课程，或者是跟随那些做量化社会科学的教授们做项目而习得这种技能。当然，笔者不否认直接在项目研究中学习量化社会研究技术，也是一种高效的方式，但系统性稍有欠缺。从高校的“学位课程设置”的视角出发，无疑是在英美两地可以更为系统和高效地习得量化社会科学的训练资源。

第二，哪里有比较“适合这些量化社会科学用于分析的资料？”。在国内的量化资料建制不够完善、不跟著大牛教授就取得不容易的状况下，学生在国内有时候也是巧妇难为无米之炊。不过，一个新的社会调查数据库发布的时候，其参与调查的学校的学生还是不难获得数据。只不过，这里面有一个先来后到的问题，不会首先对所有大学的研究人员开放。

从历史来看，中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）始于2003年，是中国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目。美国综合社会调查（General Social Survey,GSS）是由美国芝加哥大学的国家民意研究中心负责实施的定期的全国抽样社会调查项目，是自1972年以来对美国成年人进行的具有全国代表性的调查。

谢宇教授在中国主持《中国家庭跟踪调查》和中山大学领衔的《中国劳动力调查》，以及其它领域（教育等）的社会调查让中国的量化社会科学增添了不少色彩。但是相比英美在这些方面的成熟度来说，还有一定的距离。

第三，哪里有个人感兴趣的研究的社会议题。其实不同社会肯定是不太一样的，例如上文提到的双减问题，private tutoring的问题，当然就是使用中国家庭跟踪调查最为合适，又或者说这一类问题属于特定的东亚社会问题。但是，倘若研究性别议题，那么在英美就是家常便饭，开口闭口都无法回避这个话题，自然在这方面得数据的完善程度也会更高，而性别议题却并非是中国学术界的主流关注对象。美国的社会议题，无法回避种族问题，英国的社会议题，也无法回避阶级问题。总之在不同的社会当中，都有属于它们各自特定的经验关怀。

一言以蔽之，量化社会科学的硕士学位选择上问题上，在技术面上是没有国界的，但在社会面以及学校教育资源面上却是有明显国界的。

我们也希望，同学们能从本文的讨论中得到一些启发，建立起清晰的学科分野和发展脉络意识——这不仅针对社会研究方法，更将有益于同学们进入任何新的学科领域。