数据密集型知识发现的边界与陷阱——以美国大选预测为例

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。

“大数据”时代与中医药“知识密集型”数据

“大数据”时代,中医药学面临着重大的发展机遇.本文提出了中医药“全数据”、“知识密集型”数据的概念和特征,并对这些概念及其作用进行了阐述.提出了中医药学在”大数据”时代发展的基本思路,即针对中医药数据的特点,基于“大数据”理念,利用“大数据”相应技术和基于本体的中医药学语言系统来处理中医的“全数据”,从中发现和预测中医药在防治疾病过程中的隐性关联知识,将会突破当今中医药面临的科研困境.

中医药“知识密集型”数据研究思路

中医药数据主要来源于中医药工作者在长期的医疗实践和科学研究过程中所产生的知识和经验的系统总结,其中蕴含着丰富的中医药知识,因此被称为"知识密集型"数据。本文分析中医药"知识密集型"数据的内涵和特点,讨论中医药"知识密集型"数据处理方法学研究的思路。