三、數據密集型科學發現的哲學問題

　　數據密集型科學發現模式的興起帶來了科學發現本質的變化。其中最重要的變化是科學研究的邏輯起點是經驗、問題還是數據？對客觀數據世界的挖掘是否滲透了挖掘者的主觀意識？從數據挖掘中得出的數據規律是否具有客觀性？其客觀性又該如何去檢驗？大數據是否將引發科學邊界的移動？這些問題都是數據密集型科學發現模式帶來的哲學新問題，需要我們用科學哲學的相關理論進行回答。

　　1.科學始于數據

　　科學發現的邏輯起點在哪里？這是科學哲學研究的一個核心問題。歷史上也有過“科學始于經驗”和“科學始于問題”的長期爭論，甚至還有“科學始于機會”的說法。[12]大數據時代的來臨以及數據密集型科學發現模式的出現，科學發現的邏輯起點會不會有所變化呢？

　　數據是科學研究的基礎，即使在小數據時代，科學研究也離不開數據。無論科學的出發點是經驗論的經驗還是唯理論的理論或問題，最終都必須能夠轉化為數據觀測和計量，否則都無法轉換成科學問題、科學表述和科學檢驗。以往由于數據獲取比較困難，因此數據屬于稀缺資源。我們的科學研究一般都是預先有了問題和想法，然后才設計實驗方案取得實驗數據以便證實或證偽自己的猜想。在大數據時代，由于數據采集的智能、自動和便捷，往往都是預先采集、存儲了海量數據，這些數據像垃圾或塵埃一樣預先存在著，等待著人們的發掘和利用。在海量的數據中，人們有可能從數據中突然發現一些意外的現象或規律，例如沃爾瑪超市從已有銷售數據中發現，啤酒與尿布片往往呈正相關關系，于是沃爾瑪利用這個規律將兩者堆放一起，以便顧客更方便購買，為超市創造更大的銷售額。還有人發現，美國颶風發生時，蛋撻的銷量往往飆升，于是商家每次天氣預報說颶風要來臨之前都準備好充足的蛋撻。因此，從現有海量數據的挖掘、分析中，我們有可能發現現象背后存在的某些規律。這就是說，在科學發現中，我們既不是從觀察現象開始，也不是從理論假設或問題開始，而是先從數據開始發現某些異?；蜿P聯，從數據中發現問題進而進一步發現科學規律。這是科學發現的一種新途徑，我們可以稱之為“科學始于數據”的科學發現邏輯新路徑。[6]

　　大數據時代的來臨以及數據的海量存在，為“科學始于數據”的發現路徑提供了客觀條件，“科學始于數據”為大數據時代的科學發現邏輯提供了一種可行的發現模式。當然，即使在大數據時代，觀察和問題也是特別重要的，也有可能成為發現的觸發器，因此，“科學始于數據”的出現并不完全否定“科學始于觀察”或“科學始于問題”等邏輯路徑，只是大數據帶來了另一種發現的觸發器，我們有可能在數據的觸發下做出科學知識的新發現。