数据密集型知识发现的边界与陷阱——以美国大选预测为例

发布时间：2018-11-19 10:03

【摘要】：信息时代数据快速增长,数据密集型知识发现成为科学研究的新途径。它在取得一系列成就的同时,也出现了走向"唯数据论"的极端倾向。数据生成、采集的方式和特点,数据分析处理技术的水平,决定了数据密集型知识发现存在能力边界。对于科学研究尤其是社会科学研究而言,数据的代表性、数据的质量、算法的模糊性等是必须认真考量的问题。数据密集型知识发现的产生,并不意味着"理论的终结"和传统科学方法都已过时,而是在新的基础上使实验、理论、模拟与数据统一起来成为可能,这一发展方向具有更为广阔的前景。
[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of data-intensive knowledge discovery does not mean that the "end of theory" and traditional scientific methods are out of date, but that it is possible to unify experiments, theories, simulations and data on a new basis.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.
【作者单位】： 武汉大学社会发展研究所;武汉大学社会学系;
【基金】：国家社科基金重大项目“大数据时代计算社会科学的产生、现状与发展前景研究”(16ZDA086)的阶段性成果
【分类号】：TP311.13

【参考文献】

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本文编号：2341959