数据密集型、大数据与“第四范式”

基于概念的起源和演变,区分了"数据密集型"和"大数据"两个相互联系的概念;结合库恩的"范式"理论,分析了将"数据密集型"研究方法作为"第四范式"、并将其与"大数据研究方式"混用的逻辑矛盾以及由此带来的相关问题;最后从库恩的"范式"和"不可通约"两个概念出发,分析了"大数据"与"小数据"的关系,并且从"范式"的认识论意义和纲领意义两个方面,阐述了将大数据作为与小数据不同的科学范式所具有的积极意义。     

对立抑或融合的选择——也论确证的内在主义与外在主义

当代知识论中,内在主义与外在主义一直被视为对立的两个范畴,事实上,它们确定两种认识上的不同进路和视角.一味强调它们的对立性,似乎无形中失去了实现两者后出现新趋势的可能.论文通过概念的扩展、可靠主义解释,以及认识实践进路的消解尝试,认为两者的表面对立中并非只有困境,更有融合的选择.     

人文社会科学领域大数据研究趋势测度:国内外比较

大数据已经成为国内外科学界关注的热点。为全面刻画国内外人文社会科学领域大数据研究的动态景观,论文基于SSCI、CSSCI来源的相关文献数据,采用科学计量学的方法及指标、时间序列模型、共词分析和数据可视化研究方法对其开展趋势测度,并在此基础上揭示近年来国内外人文社会科学领域有关大数据的最新研究现状、研究热点、前沿主题及发展动向,为未来人文社会科学领域的大数据研究提供借鉴。     

“数-数据-大数据”的历史沿革

目前,随着计算机和信息技术的迅猛发展,移动带宽迅速提升,云计算、物联网、传感设备、移动终端技术的应用,使得数据规模和数据使用量超越以往任何时期,大数据时代已然来临。从哲学维度上对大数据追根溯源,可以通过对数、数据、大数据的概念、特征等进行层次性梳理和剖析来获得。     

另一种“科学”——论社会科学的科学本质

社会科学的发展过程面临着自然科学所不曾遇到的三个“科学”困境，即本体论困境、认识论困境和方法论困境。实证主义、解释学和批判理论是社会科学摆脱困境而成为“科学”的三种选择，它们对社会科学的“科学”本质分别持不同观点。由于现代科学方法论的影响，社会科学与自然科学成为“共同”科学呈现出新的可能性。     

电子与货币——社会科学中的倾向本质主义

一般而言,倾向主义自然律观排除了社会科学定律具有和自然科学定律一样必然性的可能。但这一判断的问题在于仅仅把以倾向为本质的性质限于基础形而上学层面的自然类中。事实上,社会科学领域同样存在以倾向为本质的性质:地位功能等倾向性质构成了社会实在类的本质;社会科学的定律是对社会实在类的倾向本质的描述,因而也具有必然性。换言之,社会科学中的定律(尤其是经济学定律)满足弱版本的倾向本质主义。     

“剩余数据”与“销售未来”——论监控资本主义的现在与未来

随着"大数据监控"时代的到来,一种新型的资本主义形式——监控资本主义——悄然出现。这种监控资本主义依靠现有的大数据监控技术,近乎零成本地剥削用户"剩余数据"实现原始积累,再藉助"算法式生产"方式将"剩余数据"转化为"预测性产品",再通过大数据监控系统将"预测性产品"精准地出售给各种广告客户,以此谋取高额"寄生性利润"。监控资本主义巧妙地"寄居"于生产者与消费者之间,它一方面弥合了资本主义体系中的"信息鸿沟",但另一方面它的"寄生性本质"危及到了现有资本主义体系的持存。     

大数据对科学认识论的发展

大数据革命给传统科学认识论既提出了新挑战,又提供了新机遇。大数据使科学从仅追求因果性走向了重视相关性;通过"让数据发声"提出了"科学始于数据"的知识生产新模式,增添了科学发现的逻辑新通道;通过数据规律补充了因果规律,拓宽了科学规律的范围。大数据给传统科学认识论带来了新发展,并由此形成了大数据认识论。     

计算社会科学的方法论挑战

本文首先介绍了计算社会科学的主要研究进路,在此基础上分别探讨了大数据社会分析和社会模拟研究两种不同进路在方法论层面所面临的挑战。大数据社会分析所面临的方法论挑战主要源于其所利用的数据通常并非为特定的研究问题而产生,以及数据的收集和分析方法对很多研究者而言是一个"黑箱",这些都使其难以保证研究结论的可靠性。在社会模拟研究中,无论是将模型视为一种思想实验,还是追求对现实的仿真,抑或兼顾模型的真实性与简洁性,模型的有效性都存在很多问题。本文认为,应对这些挑战的主要途径包括挖掘计算社会科学自身的潜力、加强计算社会科学与传统社会科学的结合以及加强计算社会科学不同进路之间的融合。     

论大数据思维的局限性及其超越

在高度重视大数据思维的同时,也要保持理性,认真对待其存在的局限性:全数据模式的错识、量化思维的焦虑和相关性的过度崇拜;需从整体兼顾部分、量化整合质化、因果强调相关的互补中实现大数据思维的超越。     

大科学时代科学家的社会责任

我们所处的时代是大科学时代,科学与社会复杂的互作,使价值中立的纯科学理想的基础已不复存在。这就要求科学家在从事科学活动时,应自觉承担起应有的社会责任：把握研究方向。使科学造福人类;参与科学决策,影响政府行为;普及科学知识,唤醒民众参与科学;加强与新闻界合作．引导社会舆论;弘扬科学精神,反对伪科学;重视科学教育,确保科学可持续发展等。     

宗教与科学的本质对立及其功能关系

宗教和科学关系在现象层面表现为多样性和复杂性的特点，没有一个恒定的模式。从本质上看，宗教和科学则存在世界现和方法论的对立。宗教神学本质上是以信仰超自然方量为核心的信仰主义体系，把一切自然现象和社会现象归结为神的意志和表现，而近代以来的实证科学从世界观和方法论上中断了自然和上帝之间的传统联系，只要科学继续沿着这一道路走下去，那么，宗教与科学之间就会存在一种世界观和方法论的鸿沟。但是，宗教与科学的本质对立，只是就学科之间的关系而作的形式逻辑判断，并非对人所作的价值判断。人是决定宗教价值和科学的价值的主体和关键。无论是宗教还是科学，都是人类的“自我设计”，都有其特定的文化内涵。从认识功能、社会功能、文化功能等方面，我们将发现宗教和科学在一定程度上构成了人的客观需要的两种相互补充的文化力量。     

大数据与当代社会秩序重建——基于历史唯物主义视野

数据是人类对客观世界的认知,人类以数字记录客观事物,通过数学结构探究客观世界的本质及其所蕴含的因果关系。数据在自然界和人类社会中都起到极其重要的作用。现代信息技术的进步,尤其是信息储存技术、信息传播技术以及信息采集技术的进步,产生庞大的数据流,量变引起质变,形成"大数据"。大数据是人类对客观世界整体关系的认知。大数据将改写人类的认知模式、行为方式、社会结构和资源配置的模式,成为一种社会关系的构建力量。人类社会因为大数据而进入新的高速发展阶段。     

试论自然科学通过人文科学到社会科学的一体化

关于现代科学体系的门类结构问题，本文从客观世界的“自然－人－社会”的演化次序提出以人文科学为主体、自然科学和社会科学为两翼的新观点，并从研究对象上揭示了社会科学与人文科学的联系和区别，阐述了自然科学通过人文科学到社会科学的一体化。     

社会科学与自然科学:此科学非彼科学--兼评一个惟科学主义的文本

本文通过论证自然科学与社会科学在对象和方法上的本质不同，得出结论，社会科学不能盲目搬用自然科学的方法。然而，鉴于这一做法绝不是个别现象，本文以一篇公开发表的学术论文为案例，强调肃清这种惟科学主义立场的重要性。     

科学教育中的大概念:指向学生科学观念的获得

科学教育是科学发展的基石,科学大概念的引入源于对当前科学教育陷入学科间割裂化与学科内碎片化状态,并同时降低对科学原则与科学精神教育要求的困境反思。科学大概念是基于科学事实基础的,但同时又超越科学事实将科学方法、科学思想以及科学观念抽象概括并用语言表达出来的观念性认识。研究通过HPS与学习进阶视角对科学大概念进行结构考察,认为科学大概念应包含知识体系、哲学观念与方法原则三个部分,并指出科学大概念可以作为科学教材编写的逻辑基础以及科学教师教学的设计依据。     

论人文、社会科学中的定律解释

定律解释是一切可以被称作是科学的知识体系的基础,是基本的科学解释.它不论在自然科学还是人文、社会科学中都是普遍适用的.针对人文、社会科学中缺乏普遍性定律的反对,可以普遍的"似定律陈述"取代定律解释要求的定律.现实的定律解释不是逻辑实证主义强调的经验定律对被解释项的覆盖或逻辑论证,而是理解与解释关系中的定律解释.后者在逻辑模式上强调解释项对于价值项的包含,它是"人的历史性的生存实践--前理解--理解、解释"的简洁表达.