【摘 要】
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传统哲学一直在侧重对因果关系的研究,但在大数据的语境下相关关系的研究显得更为重要,数据挖掘是知识发现的过程,数据挖掘的是相关关系,大数据的相关关系带来了对知识变化的
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传统哲学一直在侧重对因果关系的研究,但在大数据的语境下相关关系的研究显得更为重要,数据挖掘是知识发现的过程,数据挖掘的是相关关系,大数据的相关关系带来了对知识变化的认识。大数据作为一种新的范式,以数据表征世界,以大数据表征世界的复杂性,改变了人类认识世界的方式,同时带来了新的知识变化。论文分为四个部分,第一部分对目前大数据的国内外研究现状以及论文的研究思路进行了说明。第二部分介绍了从小数据到大数据不仅仅是数据量的增加,更是数据质的突破,同时分析了小数据与大数据之间的划界问题,作为第四范式的数据密集型科学带来的是一种思维方式的变革,一种认识论上的转变。第三部分阐述了大数据语境下对因果和相关关系的厘清及带来的知识变化的可能性。大数据依靠数据挖掘进行知识发现,相关关系是知识发现的主要方式。在侧重相关关系的同时应该厘清因果关系和相关关系在不同语境下的侧重以及为什么,这涉及到大数据经验主义者与大数据主义者之间的立场,大数据不以理论模型为前提,并不意味着终结了理论,反而大数据对科学假说的证实扩展了知识的边界。同时也应意识到大数据侧重相关关系也会导致理性的可知论无限扩张进而导致滥用的可能性。第四部分论述了大数据语境下相关关系引起知识的主要变化,知识的载体发生了从记忆态到内在智能集成态,知识的认识主体发生了从“人”到“人—机器”协同以及知识的观念发生了从真信念到可靠性的变化。传统的因果性知识是一种真信念,但是相关性知识用可靠性来代替真信念。大数据知识产生的方式具有不透明表征性,对机器而言是一种透明的表征,动摇了人类作为唯一认识主体的人类中心主义的认识论地位。需要从多维角度正确认识不透明表征带来的问题,并探讨了如何应对不透明表征的可能性。
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