大数据引起的科学转变研究

发布时间：2017-08-28 18:08

  本文关键词：大数据引起的科学转变研究

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【摘要】：随着信息技术与网络技术的发展，人类所产生并存储的数据越来越多。数据的量变产生了质变，形成了“大数据”，被认为是数据的第二次革命。 面对大数据这一新生事物，当前科学界已经予以了足够的重视。那么大数据究竟对科学产生了如何的影响？这种影响使得科学发生了怎样的转变？这种转变究竟意味着什么？应当如何评价这种转变？成为自然科学前沿中的哲学问题。 通过考察，本文将大数据引起的科学转变，划分为三个层面的问题：1.事实层面：科学转变的具体内容；2.意义层面：科学转变的哲学内涵；3.价值层面：如何评价此种转变。本文的研究目的便是，尝试通过这三个层面的分析，对大数据引起的科学转变形成较为系统的认识。 本文具体的研究路径通过四个分问题来展开，即大数据引起的：1.科学研究的转变：2.科学方法的转变；3.转变是否带来了新范式；4.转变是否具有科学合理性。在对前两个分问题的考察中分别以科学研究、科学方法为研究对象，，对科学的转变予以分析总结；在后两个问题的考察中，力图针对当前关于“大数据科学”的争论作出一种回应。 通过如上的系统性考察分析，本文认为： 在事实层面，大数据带来了科学研究中经验层面的转变与方法层面的转变。 在意义层面，科学研究与科学方法的转变在于：1.研究对象的转变：从简单到复杂；2.研究层次的转变：从独立到聚合；3.研究类型的转变：从基础到应用：4.从逻辑维度看，是归纳而非演绎；5.从主体维度看，是模型而非定律；6.从内涵维度看，是相关而非因果；7.从功能维度看，重预测而轻说明。 在价值层面，从库恩的范式理论视角看，当前的大数据科学正在发生着范式的部分转变，在未来即将发生范式的整体转变；继而根据劳丹的科学合理性模型来看，大数据在本体论、方法论以及价值论三个方面的转变均具有科学合理性，因此无论是已发生的转变还是即将发生的转变均具有科学合理性。 大数据带来了科学的转变，这种转变是根本性的，同时也是革命性的。
【关键词】：大数据 因果性 说明 预测 范式
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：G301
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目录6-8
• 第1章 引言8-15
• 1.1 选题背景8-9
• 1.2 研究意义9-10
• 1.3 国内外研究现状10-12
• 1.4 研究思路和方法12-13
• 1.5 创新点13-15
• 第2章 大数据的范畴与特点15-19
• 2.1 大数据的定义15-16
• 2.2 大数据的特点16
• 2.3 大数据的四“维”说16-19
• 第3章 大数据与科学研究的转变19-24
• 3.1 大数据对于科学研究的影响19-21
• 3.1.1 影响机制19-20
• 3.1.2 经验层面的影响20
• 3.1.3 方法层面的影响20-21
• 3.2 大数据引发的科学研究的转变21-23
• 3.2.1 可观测——研究对象的转变：简单走向复杂21-22
• 3.2.2 可共享——研究层次的转变：独立走向聚合22
• 3.2.3 可分析——研究类型的转变：基础走向应用22-23
• 3.3 小结23-24
• 第4章 大数据与科学方法的转变24-35
• 4.1 大数据方法的基本介绍24-25
• 4.2 大数据方法的比较研究25-28
• 4.2.1 大数据模型与传统模型的区别25-26
• 4.2.2 大数据与统计建模的区别26
• 4.2.3 大数据与计算机仿真的区别26-28
• 4.3 大数据方法的哲学反思28-33
• 4.3.1 逻辑维度：演绎 VS 归纳28-30
• 4.3.2 主体维度：定律 VS 模型30-31
• 4.3.3 内涵维度：因果 VS 相关31-32
• 4.3.4 功能维度：说明 VS 预测32-33
• 4.4 小结33-35
• 第5章 转变是否带来了新范式？35-41
• 5.1 库恩的范式理论35-36
• 5.2 转变是否带来了新范式？36-40
• 5.2.1 案例分析37-38
• 5.2.2 理论分析38-39
• 5.2.3 思想实验39-40
• 5.3 小结40-41
• 第6章 转变是否具有科学合理性？41-47
• 6.1 科学合理性41-43
• 6.2 转变是否具有科学合理性？43-46
• 6.2.1 方法论层面的合理性44-45
• 6.2.2 本体论和价值论层面的合理性45-46
• 6.3 小结46-47
• 第7章 结语47-49
• 参考文献49-52
• 致谢52-54
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果54

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 曾国屏;;当代科学与哲学关系的多维性[J];贵州社会科学;2009年02期

2 孟小峰;慈祥;;大数据管理:概念、技术与挑战[J];计算机研究与发展;2013年01期

3 梁娜;曾燕;;推进数据密集科学发现提升科技创新能力:新模式、新方法、新挑战——《第四范式:数据密集型科学发现》译著出版[J];中国科学院院刊;2013年01期

4 曾国屏,吴彤;当代科学技术前沿的几个基本特征及其哲学问题[J];学术研究;2001年09期

5 郦全民;;关于计算的若干哲学思考[J];自然辩证法研究;2006年08期

6 吴彤;论科学哲学研究的方向[J];哲学动态;2003年06期

7 李建会;;科学前沿的计算主义哲学意蕴[J];哲学动态;2012年12期

8 刘红;胡新和;;数据哲学构建的初步探析[J];哲学动态;2012年12期

9 刘红;胡新和;;数据革命:从数到大数据的历史考察[J];自然辩证法通讯;2013年06期

本文编号：748787