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数据密集型知识发现的边界与陷阱——以美国大选预测为例
被引量：
15
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作者
罗俊
罗教讲
《学术论坛》
CSSCI
北大核心
2017年第3期1-7,共7页
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...
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。
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关键词
数据密集型知识
数据
驱动
数据
代表性
数据
质量
大
数据
计算社会科学
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题名
数据密集型知识发现的边界与陷阱——以美国大选预测为例
被引量：
15
1
作者
罗俊
罗教讲
机构
武汉大学社会发展研究所
武汉大学社会学系
出处
《学术论坛》
CSSCI
北大核心
2017年第3期1-7,共7页
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
文摘
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。
关键词
数据密集型知识
数据
驱动
数据
代表性
数据
质量
大
数据
计算社会科学
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
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1
数据密集型知识发现的边界与陷阱——以美国大选预测为例
罗俊
罗教讲
《学术论坛》
CSSCI
北大核心
2017
15
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