4.科學劃界的數據化標準

　　科學劃界一直是科學哲學的重要問題，邏輯經驗主義者認為必須在科學與非科學之間劃出一條分界線，以便拒斥形而上學和其他非科學、偽科學，并且用經驗證實的方法就科學做出區分。波普爾也認為科學與非科學存在界限，并且可以用證偽的方法可以劃分。雖然也有像費耶阿本德這種徹底否定分界的科學哲學家，但大部分學者還是統一存在分界而且必須分界，只是分界標準有所區別罷了。

　　科學哲學家先后用經驗證實、經驗證偽、科學范式、研究綱領等做科學劃界的標準，但好像都不太讓人滿意。大數據時代的來臨，讓數據的地位得到了前所未有的凸顯。數據會不會是科學劃界的新標準呢？自古以來，科學家們就用量化指標來測度事物，而且物理量一旦能夠被測量、量化，那么科學家就可以據此建立模型、構造公式、發現規律，從而將其科學化。馬克思曾說，一門學科只有發展到數學化的程度，才能被稱為真正的科學?？档乱舶蚜?、質、關系、模態四大類范疇看作是建構科學的基本指標。因此，數據化與科學化基本上是同步的。

　　自然界的各種物理量由于可以被量化，自然科學各學科率先進入科學共同體中。但是，人文學科卻由于缺乏量化指標而一直被科學共同體拒之門外。社會科學由于借用自然科學的研究方法而得到了部分指標的量化而初步跨進科學的門檻，但因沒有被全面數據化而沒有被科學共同體全面接納。由此可見，數據化是科學化的一項重要指標，是劃分科學與非科學的重要分水嶺。大數據時代的來臨，我們有可能用數據化做標準來劃分科學與非科學，更為重要的是，隨著大數據技術的發展，原來不能被數據化的人類思想、行為、心理、偏好、情緒等等，如今都可以被數據化，因此人文、社會科學各學科也可以實現數據化的要求，因此也就有資格加入科學共同體，從而成為科學共同體的新成員。[6]這樣一來，科學與非科學的邊界隨著數據化的腳步而不斷移動。大數據有可能讓所有學科都實現數據化，所有學科都加入科學共同體，從而實現科學大同，由此，科學劃界也就成了多余，劃界問題也就成了一個偽問題。

　　隨著大數據時代的來臨以及大數據在各領域的廣泛應用，科學發現的模式將發生重大變化。繼實驗科學、理論科學、計算科學之后出現了被稱為“數據密集型科學”的第四種科學發現新模式，采集、存儲、管理、分析和可視化數據成為科學研究的新手段和新流程。這一科學發現新模式強調數據作為科學發現的基礎，并以數據為中心和驅動、基于對海量數據的處理和分析去發現新知識為基本特征。數據密集型科學發現模式不僅意味著科學研究方法的新變革，而且帶來科學哲學諸多基礎問題發生新變化。[《自然辯證法研究》201511期]