如何看待現在文科理科化的一些工作？

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現在很多人用理科的方法來解釋文科的東西，看上去非常有文藝氣息，是很受science歡迎的類型。比如，之前有人通過從維基百科中找一些人的出生地和死亡地然後在地圖上的兩點之間畫一條連邊，這樣構成一個隨時間演化的動態網路，我們可以明顯的看到前期人們傾向於往羅馬去，後期人們傾向於去美國。對應了文化的兩個不同的發展時期。文科一旦理科化了是很美妙的事情，做出來的工作也很迷人。

你說的那個工作可不是文科研究者做出來的，作者之一的Barabasi是複雜網路研究的巨擘，純統計物理出生。那篇文章我當時只是粗略的看了一下，裡面用到了很多數據處理的方法，同時想法非常讓人振奮。

通過追蹤名人的出生和死亡地來研究文化的演化，非常棒的想法。

首先名人的出生和死亡一般會有詳細的記載，數據齊全，比較適合分析。

其次他們的遷徙其實和經濟文化的交流在很大程度上是重合的。

這也是目前學科交叉的必然結果。但是想要做出很fancy的成果，好的想法和紮實的理論實踐功底還是必須的。

這應該是題主說的那篇文章：

http://www.barabasilab.com/pubs/CCNR-ALB_Publications/201408-01_Science-CulturalFramework/201408-01_Science-CulturalFramework.pdf

更多工作請追蹤

http://www.barabasilab.com/

這方面影響最廣泛的之一應該是Zipf定律了。Zipf定律原先出自語言學，實際上是一種冪率分布表現。後來在越來越多地領域均發現它的存在，到現在關於它的研究領域反而以物理學、情報學為主。具體可以搜一下文獻，相關文章的數量還是挺大的。這個是屬於文科的工作對理科的影響了。

中文系的其他領域也漸漸受到數學方法的浸染。語言學方面的代表人物一個是馮志偉，用資訊理論等計算機科學的理論來研究語言，工作之一是漢語的熵（王士元的工作和他的相似，也是用經典數理方法研究語言的性質和演變）。另一個代表人物是劉海濤，他的特點是將新的方法和理論運用到語言學的研究里，其中之一就是複雜網路。不能不說複雜網路對語言學研究而言是十分「合身」「般配」的，多數從前用定量方法研究語言所發現的性質和現象，均可用複雜網路理論來解釋，可以說複雜網路是語言學研究的未來。文學方面的，貼一個看看：施建軍, 2011. 基於支持向量機技術的《紅樓夢》作者研究. 紅樓夢學刊, (5), pp.35-52.

下面歸結一下個人的看法，以上工作均指基礎性研究，應用性的諸如自然語言處理，情感計算不應劃入文科範圍內。因此，文科研究的理科化是方法的理科化而非學科本身的理科化，仍然是用定量的方法來得到定性的結論。文科研究的結論是定性的，這由它學科性質所決定。

馬克思：世界上任何一門學科如果沒有發展到能與數學緊密聯繫在一起的程度那就說明該學科還未發展成熟。

當前絕大多數社會科學，論證方式是統計，而且完成度很高，基礎就要會t-test，F-test，學到後面有sampling tech，experiment design（實驗原理），regression analysis，time series，需要大量線代，微積分和數學分析知識（相當於數學系本科大三大四級別數學知識儲備）

量化這些學科的變數早在兩百多年前就開始了，與時俱進啊孩子。

按我對題目的理解及參考其他答案，這個問題或許可以轉化為：社會系統的定量研究。

系統動力學、系統工程等系統科學的子學科，很大一部分的工作就是這方面的，成果也是很多，很豐富的。系統科學的一個目標就是要實現對開放的複雜巨系統——社會的定性到定量的計算、控制等。

但是，局限於非線性數學的發展程度，目前只能夠對一些比較具體的問題，得到精確的結果，一旦提高層次，就只能夠定性，無法定量。

天才們去把他定量

身後跟著一幫根本不懂理論分析，微積分都弄不清楚，拿著這些裝13的文科僧

文科的現狀，跟美國的社會結構如此相似

你說的這個問題可以我認為是資本主義和工業大生產的分工留下的後遺症和反思。文科和理科的分野，乃至文科和理科中各自再細分，是為了滿足工業化生產中分工需要，到如今每個學科都獨立發展出來更多的門類，也產生了各自的專業壁壘。但是隨著互聯網的興起，信息的公開化與知識的易獲取，導致了大量可以打通一到兩個專業壁壘的難度大大降低，也產生很多跨領域學科之間的交叉碰撞與發展。這是一種趨勢，越來越多的工作將出現文科理科化和理科文科化，也對我們個人不斷學習和提高提出了更多的要求。本質上可以理解為需要多角度的思維方式，不要局限在單一學科對於世界的認識。