1、“.....对人和技术与研究行为之间的互相作用进行综合性判断。而其在应用中所面临的困难，方面来自于这种分析方法和方法论倾向本身的局限性，不可能有种万能且没有负面性的研究方法存在另方面，这带来的巨大负面影响是大数据分析商业化过程中不可避免的，但这种不正当手段正在被其恶劣影响所制裁。辩证来看，大数据分析作为种研究方法其本身也脱离不开所处的社会语境，方面是其发展的动力是技术革新和社会需求推动，另方面也处在社会语境之中，受到政治因素经济利益军事目标社会文化等影响和制约。数据操纵产生的负面影响已大数据分析的困境及语境论视域下的解决思路论文原稿的数据如何接受真假难辨的信息。语境论视域下可能的解决思路大数据分析作为种研究方法，其本身是中性的，也具有自身的局限性，需要理性地被看待......”。

2、“.....人的思维可能会体现出来种数据万能论和切皆可数据化的世界观和方法论思维倾向，而这种倾向已经成为当前人类科学语境和社会语境的部分，而在具体的实践和操作中接受非全部的实际情况，但其理想性依然有其他方面的价值存在全数据理想和全数据思维应当被视为种对大数据技术的追求和分析问题时的整体论态度，而涉及具体问题时，数据的非全部也是人的认识能力局限于当前认知语境的种无奈现实，两者之间并不矛盾。相对于传统的认识论来说，大数据分析得到的相关性结论确实不通畅更多的原因是来自于团体企业，甚至国家对数据潜在价值的保护，这种保护随着大数据技术的不断发展而不断加强。全数据概念。首先，完全实现全样分析的全数据理想并不现实，这在上文中已经讨论过，而过于广泛没有限制的全数据概念才是产生这种现实落差的原因。事实上，全只是在思维层面的种追求......”。

3、“.....这种全数据思维下的全样分析，从技术实践的角度来看，也更多的是种理想状态。具体原因有第，受限于当前技术语境，些本应该收集到的数据样本并不能全部收集到。例如在对量子对撞机的微观高能粒子对撞的实验进行数据结果收集时，实际收集到的数据可能只占到产生数据的，方面是由于数据量过于庞大无法全面收集，另方面尺寸小数据背后可能存在的企业资本和组织的操纵行为则产生了深深的反感和焦虑情绪，认为其可能剥夺人类的批判性思考和认识能力。大数据分析当前遇到的困境目前来看，大数据分析继续应用和发展所面临的主要困境来源于理想全数据模式实现困难相关性结果带来的反认识性质和大众对数据操纵的顾虑个方面。大数据分析的出现已经在诸多领域改操纵的顾虑个方面。大数据分析的出现已经在诸多领域改变人们的日常生活和人类认识世界的方式......”。

4、“.....究其源头，大数据分析方法仍然是种统计学方法，而其颠覆传统抽样统计思维的收集和分析全體样本数据以实现全样分析的全数据思维，是大数据分析得以应用的预设思维前提。大数产生数据的，方面是由于数据量过于庞大无法全面收集，另方面尺寸小于个普朗克长度的粒子并不能被当前人类所拥有的观测设备所探测到而无法被收集。第，受限于法律和伦理道德对数据隐私的保护，例如欧盟近来颁布了般数据保护条例来保护互联网用户个人数据隐私，学界对数据隐私的类似问题也直讨论不休。第，数据孤岛的存在。数据孤思维应当被视为种对大数据技术的追求和分析问题时的整体论态度，而涉及具体问题时，数据的非全部也是人的认识能力局限于当前认知语境的种无奈现实，两者之间并不矛盾。相对于传统的认识论来说，大数据分析得到的相关性结论确实不能被称为认识的结果......”。

5、“.....但从语境实在论的科学大数据分析的困境及语境论视域下的解决思路论文原稿人们的日常生活和人类认识世界的方式，用数据来说话也已经成为人们在研究分析问题时最常用的口号。究其源头，大数据分析方法仍然是种统计学方法，而其颠覆传统抽样统计思维的收集和分析全體样本数据以实现全样分析的全数据思维，是大数据分析得以应用的预设思维前提。大数据分析的困境及语境论视域下的解决思路论文原稿。，但质疑所谓基于大数据分析的第范式和数据驱动研究模型能否对目前的科学研究，特别是理论向的自然科学研究提供支持。这种认识论上的质疑，可能是大数据分析当前面临的最大困境。这种大众焦虑来自于大数据分析的过度商业化。用数据来说话的口号已经耳熟能详，大数据的连串相关术语伴随着其商业化迅速被大众熟知。与此同时，大众层面上的指导......”。

6、“.....首先，完全实现全样分析的全数据理想并不现实，这在上文中已经讨论过，而过于广泛没有限制的全数据概念才是产生这种现实落差的原因。事实上，全只是在思维层面的种追求，是对增加收集数据量的技术进步的要求，同时这也是提升分析精确性的重要途径，并不是实现大数据分析的必要条件。然后，不论是何种分析的困境及语境论视域下的解决思路论文原稿。齐磊磊回应了这种大数据经验主义者的极端观点，他认为消除因果关系的想法是片面的，相关性的结果中隐含了因果性的解释，只不过是我们先通过大数据分析知道了是什么。很多学者也持类似意见，例如贾向桐批评大数据经验主义者的极端观点，虽然对大数据分析本身持种实用和可用的态的产生方面是信息共享意识的不普及，数据信息之间的共享不及时不通畅更多的原因是来自于团体企业，甚至国家对数据潜在价值的保护......”。

7、“.....大数据分析当前遇到的困境目前来看，大数据分析继续应用和发展所面临的主要困境来源于理想全数据模式实现困难相关性结果带来的反认识性质和大众对数观来看，知识是种语境关系，也随着语境层次递进而展现出不同的形态。然而，这种全数据思维下的全样分析，从技术实践的角度来看，也更多的是种理想状态。具体原因有第，受限于当前技术语境，些本应该收集到的数据样本并不能全部收集到。例如在对量子对撞机的微观高能粒子对撞的实验进行数据结果收集时，实际收集到的数据可能只占究方法，对个具体问题的分析总是会在个相对确定的语境中进行，而分析的结果在这个语境中也是能达到相对的确定性的，而这种相对的确定性显然不是能够质疑大数据分析科学性的充足理由。最后，虽然我们否定实现全数据理想的可能性，在具体的实践和操作中接受非全部的实际情况......”。

8、“.....其本身是中性的，也具有自身的局限性，需要理性地被看待。在使用大数据分析作为方法的研究行为中，人的思维可能会体现出来种数据万能论和切皆可数据化的世界观和方法论思维倾向，而这种倾向已经成为当前人类科学语境和社会语境的部分，而在此语境概念上对大数据分析的理性审视将为解决大数据分析当前遇到的困境提供从哲已发现的困难也会促进大数据分析这新兴研究方法的良性发展。参考文献英维克托迈尔舍恩伯格，肯尼斯库克耶大数据时代生活工作与思维的大变革盛杨燕，周涛，译杭州浙江人民出版社，齐磊磊大数据经验主义如何看待理论因果与规律哲学动态，贾向桐大数据背景下第范式的双重逻辑及其问题江苏行政学院学报，殷杰语境主义世界经反馈到了其所处的社会语境之中，投机者自食恶果......”。

9、“.....社会语境的影响和制约反倒会减少对数据的盲目追捧，有利于大数据分析作为种研究方法的良性发展。对于处于数据劣势方的个人来说，适应当前的社会环境也是必要的，方面不能掉入唯数据论的舆论陷阱，另方面学会用批判性思维来审视包含数据在内语境概念上对大数据分析的理性审视将为解决大数据分析当前遇到的困境提供从哲学层面上的指导。大数据分析的困境及语境论视域下的解决思路论文原稿。我们需要在当下的大数据思维热潮中保持理性，辩证看待其带来的思维转变，认真对待其存在的局限性，探寻互补之道，从而在思维层面上更好地适应大数据时代的生存和发展。数据操被称为认识的结果，因为抛弃了确定性的大数据知识并不具有解释事实的功能。但从语境实在论的科学观来看，知识是种语境关系，也随着语境层次递进而展现出不同的形态......”。