大数据下科学研究影响哲学问题思考

刘杰

(中国人民武装警察部队警官学院，四川 成都 610000)

信息和网络技术广泛普及趋势下，公众需要存储的数据数量倍速增长，大数据已走进人们视线。相关研究显示，大数据时代，科学研究出现了转变，衍生了哲学问题，无论是工具支撑，还是数据活动，均受到了深刻的影响，因此，以哲学角度，研究大数据下科学研究的转变是时代所趋。

一、大数据影响科学研究的体现

从大数据基础来看，工具支撑是数据活动得以实现的前提。所谓工具支撑，主要是实现对数据的采集、共享和分析目标，所谓数据活动，即特指数据采集、存储、共享和分析活动[1]。立足科学研究角度可知，大数据主要影响了科学观察、数据共享和研究等，而作为科学研究的关键，数据活动的影响极为深刻。

基于哲学角度可知，大数据影响科学研究体现于两点，即：经验和方法，经验部分包括数据共享和科学观察，方法部分则指研究分析。

（一）经验部分影响

大数据时代的到来，拓宽了观测对象范围，还可实现数据的即时传播，同时，实现了经验数据的共享，在进行科学研究时，既可直接获取，也可通过其他研究人员间接获取。日前，环境监测系统尚无法构建精准的环境系统模型，而未来则可在传感器网络密集部署的基础上，达成数据高分辨率的目标，帮助科学家更全面的掌握环境参数的动态变化。总之，大数据时代，海量的经验数据皆可实现共享，例如：微软的全球望远镜工具，能够帮助天文学家直观获取夜空图像；在生态科学研究活动中支撑研究的数据，来自多个不同类型的研究机构。

（二）方法部分影响

从大数据对科学研究方法影响来看，主要侧重于方法路径和方法实现。所谓方法路径，指假说驱动方法向数据驱动方法过渡的路径。所谓方法实现，指突破技术后，大数据分析方式的实现成为可能[2]。

立足方法路径可知，科研方法发生了明显变化，不再是假说驱动型方法，而是在数据基础上的探索型方法，科研人员开始考虑“通过数据，发现现象”问题，并旨在通过数据分析活动，探索自然现象背后的机制。

立足方法实现可知，各项关键技术是支撑大数据实现的重要因素，以并行计算为例，可优化数据处理，减少处理时间，在多方领域均有应用，如：应用于基因数据分析活动中，可实现DNA样本与多个DNA序列的匹配；应用于医学数据分析活动，可查找图像异常；应用于环境数据分析活动，可基于雷达时态流，发现异常天气。

总之，日前，大数据处于发展阶段，各项能力稍为落后，但发展速度快，前进空间广，相信假以时日，必将迸发出令人意想不到的活力[3]。

二、科学研究的转变

总结来说，科学研究的转变体现于研究对象、层次和类型三方面。

（一）研究对象

概括来说，研究对象的转变特点为简单向复杂趋近，先进的工具支撑，拓宽了观测对象范围，丰富了经验世界。以神经科学为例，其掌握神经元以突触为媒介，实现信息传递过程的机理，但却无法真正透彻的研究人类的大脑，利用计算显微镜后，人类即可直观感受到数以千计神经元的同步活动，大数据亦是如此，突破了科学研究的局限性，研究对象渐趋复杂。在部分科学领域，依据现有理论，只能构建简单模型，无法研究真实世界，大数据背景下，利用相关技术，可还原复杂的世界，深入了解事物内部机理。

（二）研究层次

概括来说，研究层次的转变特点为独立向聚合趋近，在观测对象范围拓宽的前提下，研究层次也随之变动，不再局限于单一学术团队独立完成，而是更侧重多个学术团队的聚合，从聚合类型来看，又可分为不同学科和同一学科的聚合。以不同学科聚合角度出发，构建实例：在美国西海岸变暖趋势下，利用南加利福尼亚水域历史数据，能否得出北加利福尼亚鱼类栖息场所，由此知悉，该问题的解决，需要调动多学科知识。以同一学科聚合角度出发，基于聚合程度差异，又可细化为数据和本体聚合，所谓数据聚合，即不同的学术团体，能够共同使用经验数据，所谓本体聚合，即不同的学术团体，可共同分享知识本体。总之，数据共享在一定程度上推动了新知识的产生，也使研究层次从独立向聚合过渡。

（三）研究类型

概括来说，研究类型的转变特点为从基础向应用趋近，在数据可分析形势下，研究类型也得以创新。基础研究更侧重于实验和理论工作，旨在得到新知识，应用研究则侧重于某一特定实际目标，旨在通过创造性研究，得到新知识，前者以基本原理新知识获取为核心，后者则以针对实际目标为核心[4]。

从日前大数据学科领域来看，有生态、医学、环境、天文学和海洋科学等，统称为大数据科学。立足学科可知，所有学科均带有应用特点，而立足研究可知，学科又可分为基础和应用研究，在大数据时代下，一种新研究路径应运而生，即：不追求基本原理即可解决实际问题。

结束语

总而言之，大数据浪潮下，科学研究受到了经验和方法的影响，进而在研究对象、层次和类型方面发生了变化，从大数据和科学研究关系来看，大数据使科学研究发生变革，科学研究则对大数据产生推动力。