【摘要】：信息時代數(shù)據(jù)快速增長,數(shù)據(jù)密集型知識發(fā)現(xiàn)成為科學(xué)研究的新途徑。它在取得一系列成就的同時,也出現(xiàn)了走向"唯數(shù)據(jù)論"的極端傾向。數(shù)據(jù)生成、采集的方式和特點,數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的水平,決定了數(shù)據(jù)密集型知識發(fā)現(xiàn)存在能力邊界。對于科學(xué)研究尤其是社會科學(xué)研究而言,數(shù)據(jù)的代表性、數(shù)據(jù)的質(zhì)量、算法的模糊性等是必須認真考量的問題。數(shù)據(jù)密集型知識發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)生,并不意味著"理論的終結(jié)"和傳統(tǒng)科學(xué)方法都已過時,而是在新的基礎(chǔ)上使實驗、理論、模擬與數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來成為可能,這一發(fā)展方向具有更為廣闊的前景。
[Abstract]:With the rapid growth of data in the information age, data-intensive knowledge discovery has become a new approach to scientific research. While it has made a series of achievements, it also appears the extreme tendency of "data-only theory". The ability of data intensive knowledge discovery is determined by the methods and characteristics of data generation and collection, and the level of data analysis and processing technology. For scientific research, especially for social science research, the representation of data, the quality of data, the ambiguity of algorithm and so on must be seriously considered. The emergence of data-intensive knowledge discovery does not mean that the "end of theory" and traditional scientific methods are out of date, but that it is possible to unify experiments, theories, simulations and data on a new basis. This direction of development has a broader prospect.
【作者單位】： 武漢大學(xué)社會發(fā)展研究所;武漢大學(xué)社會學(xué)系;
【基金】：國家社科基金重大項目“大數(shù)據(jù)時代計算社會科學(xué)的產(chǎn)生、現(xiàn)狀與發(fā)展前景研究”(16ZDA086)的階段性成果
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：2341959