检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘伟伟[1] LIU Weiwei(School of Philosophy and Sociology,Shanxi University,Taiyuan,Shanxi,030006)
机构地区:[1]山西大学哲学社会学学院,山西太原030006
出 处:《自然辩证法通讯》2021年第8期1-7,共7页Journal of Dialectics of Nature
基 金:教育部人文社会科学重点研究基地重大招标项目“哲学视阈下的大数据分析方法研究”(项目编号:15JJD720011)。
摘 要:进入大数据时代,"数据量化"的大数据"总体性"思维有助于科学实在论关于"可观察"与"不可观察"难题的本体论层面求解;大数据"非精确性"思维有益于维护科学理论的认识论意义与价值,并且拓宽了科学理论的真理问题解决路径,进而丰富了科学实在论的认识论内涵;大数据"相关性"思维对于科学理论构造的因果机制起到了补充和完善的作用,从而使得科学实在论所坚持的科学理论的合法性地位得到了巩固;大数据时代以数据化思维作为基础的"科学-技术"相融合的方法论路径以及"科学社会化"与"社会化科学"的方法论趋向使得人们对于科学的本质、功能及其特征有了更加全面的认识,为科学实在论的方法论辩护提供了更加广阔的空间。In the era of big data,The totality thinking of big data with "data quantification" characteristics will help to solve the "observable" and "non observable" problem on the level of ontology for scientific realism;The imprecise thinking of big data is conductive to maintain the epistemological significance and value of scientific theory,broaden the path to solve the truth problem of scientific theory,and enrich the epistemological connotation of scientific realism.The relevance thinking of big data supplements and improves the causal thinking mechanism of scientific theory construction,thus consolidates the legitimacy of scientific theory that scientific realism adheres to;The methodology path of "science-technology" integration and the methodology trend of "socialization of science" and "science of socialization" based on data thinking in the era of big data help people to get a more comprehensive understanding of the nature,function and its characteristics of scientific theory,which provides a broader space for the methodological defense of scientific realism.
分 类 号:N0[自然科学总论—科学技术哲学] B085[哲学宗教—哲学理论]
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