一、社会工作发展路径的再思考

教育部推进新文科建设，这是社会工作发展的新契机，需要在现有基础之上有所创新，建设社会工作的数据科学是其新文科建设的切入点之一。社会工作教育当前正面临着新的机遇和挑战。国家经济社会发展的战略需求不断发展，无论是乡村振兴、共同富裕，还是基层治理的创新，包括近年正在推进的乡镇社会工作站，都对社会工作提出了新的要求。社会工作要真正实现体系化发展，就需要直面国家的经济社会发展需要，比如，各地都在推进经济、生活和治理的数字化转型，上海的说法是“一网统管、一网通办”“一屏观天下”，那么社会工作在这个框架里吗？如果在，就更有可能获得稳定的财政支持。要进入这个框架，社会工作就要实现数字化转型，而单靠以往的知识和方法，不一定能够支撑起这样的转型，这就需要重新思考社会工作的发展路径。笔者认为，可以从三个方面着手。

第一，重新定位社会工作。要推动社会工作进入基本公共服务体系，从而确立社会工作的体系角色。所谓体系角色，不是“可有可无”，而是“不可或缺”。社会工作要进入体系，就要对标人民美好生活的需要、国家经济发展的重大战略和国家治理体系和治理能力现代化的需求，脱离这个大框架，就很难有体系角色。这就意味着国家的重大战略，社会工作都不能缺席。比如，“十四五”规划指出，共同富裕要有实质性进展，那么社会工作如何促进共同富裕？中央提出要扩大中等收入群体规模，中等收入群体扩大之后，可能对个性化的社会服务有需求，社会工作就应该积极回应，提供市场性服务，这就有可能提高社会工作者的薪酬。美国社会工作其中有一个很强的领域，就是精神健康服务，它其实主要面向中等收入群体，社会工作者在私人执业机构工作，商业保险公司付费。当然，这并不是说扶贫扶弱的社会工作的宗旨不重要，而是说我们要放开思路进行新的定位，扩大专业的影响范围。

第二，重新定义社会工作。美国的同行们过去十年在讨论社会工作科学(science of social work)。笔者认为，在中国语境下，仅仅讲科学还不够，社会工作是科学、艺术与政治的结合，应该寻求建立社会工作学。社会工作学的构想，致力于超越社会工作科学，是基于中国语境的一个学科建设目标。社会工作学是社会科学的一个门类；注重实践性，要有介入；强调改变，这个改变既可以是微观的，也可以是宏观的；有明确的价值观，即公平与正义；既强调个人，又强调社会，从个人与社会的交界面出发。当我们强调科学面向的时候，社会工作学首先应该是数据科学，缺乏数据基础，很难成为科学；缺乏数据基础，也很难推动宏观的改变。当然社会工作的实践仅仅有数据是不够的，需要有理论对数据进行组合，这样才能更好地推动实践，这就要求进一步厚实社会工作的学理基础。

第三，重新定价社会工作。重新定价社会工作的核心议题是谁拥有定价权。现在社会工作还没有定价权，因为社会工作机构主要在做“乙方”，去招投标，去接受政府、企业和基金会的委托服务，主动权并未操之在手。现在国家推进共同富裕，扩大中等收入群体规模，社会工作者首先自己要成为中等收入群体，这就要改变社会工作苦、累、薪酬比较低的职业意象。社会工作不能仅仅是以情动人，更要以数服人。以情动人就是用鲜活的案例或故事撬动受众的情感回应，但就社会整体而言，情感劳动或情感服务的定价比较低。而以数服人就是要用数据证明自己的绩效，体现服务的专业性、科学性和有效性。比如，美国的一项研究显示，在预防青少年犯罪上，投入1美元可以产出的社会效益是16美元，这样的研究就非常有冲击力。有这样的数据，就可以提高我们的议价能力。争取定价权或者改变社会工作的定价机制，需要讲数据、讲科学。

二、社会工作的数字化转型

从上述的重新定位、重新定义和重新定价出发，就需要重新思考社会工作的多元发展路径，特别是形成新的社会工作的能力建设框架，要特别强调数据能力。数据能力，是各个行业未来的核心竞争力。在这个意义上，尝试提出要建设社会工作的数据科学，这就强调社会工作要聚焦数据能力培养，要与新技术结合，加强学科的交叉和融合。

社会工作的数据科学在国际上已经有了一定的发展，在很多国际期刊上已经发表了很多前沿性的论文，包括将人工智能、机器学习、大数据结合的研究。比如用机器学习和电话数据更加精准地进行人道主义的援助；又如，对机构的个案记录进行数据挖掘，然后借助机器学习辨识出哪些是更高风险的儿童福利个案；再如，用卫星的遥感图片和机器学习预测贫困。这些都明显有别于传统的社会工作知识生产的新范式和新方法。如何将这样的研究转化为实践，是社会工作数据科学的重要组成部分，即数据的实践转化。

国际同行已经出版了Digital Social Work一书，数字社会工作的基础，就是数据。英国的社会照顾卓越研究院提出了一个数据能力(digital capacity)框架。美国纽约大学社会工作学院大力发展社会工作的数据科学，“把数据科学带到社会工作”(bringing data science to social work)。南加州大学有一个团队尝试将人工智能带入社会工作，已经出版了Artificial Intelligence and Social Work。应该说，国际上，无论是社会工作的数字化转型，还是社会工作的数据科学，都还只是在起步阶段。

回到国内，数字政府、数字经济、数字社会建设正在快速推进，社会工作不能自外于这样的大趋势。脱离大趋势，就有边缘化的危险。因此，推动社会工作的数字化转型，建设社会工作的数据科学，是必要的，也是迫切的。

如果社会工作的数据科学是我们的发展方向，这就意味着需要考虑新文科建设的新基建，这包括数据库、案例库、实验室、产学研的合作平台。建设社会工作的数据科学，肯定需要跨学科的师资，特别需要数据科学家。与此同时，需要重新思考教学改革，特别是如何将数据能力纳入社会工作的核心能力框架。

当务之急是教材建设。社会工作要做的工作并不一定是由现在的教科书所框定的，我们可以创新，可以跨界，可以拓出新的领域，可以提出新的方法。无论是理论知识还是能力及价值观，都可以有新的表述，这就要体现在教材里。好的教材要立足国际前沿和中国实践前沿，体现两个方面的内容。

因此，社会工作新文科建设的发展方向之一，就是将社会工作建设成为数据科学。当然，这只是其中的一个方向，并不意味着是所有的学校、所有的人都要向这个方向发展。