《STS视域下大数据时代的科学知识生产》是烟台大学文学与新闻传播学院丁大尉教授刊发在《科学学研究》上的学术论文，文章在分析大数据时代科学知识生产新范式的思维本质及其方法论纲领的基础上指出，大数据驱动的知识生产方式带来了诸多社会问题，进而基于STS视角从数据科学与科学学研究的新视域、数据资本建构的新的学术权力、新知识生产模式中的利益分配和平衡关系、大数据科学规律的价值负载等几个方面深入反思了这些社会问题产生的根源及其本质。

大数据时代的科学知识生产呈现出以下三个重要变化：一是科研对象从少量数据变为海量数据，二是科研目标从追求数据间的因果性关系转变为强调数据的相关性关系，三是科学发现从绝对精确转变为相对模糊。大数据技术环境在深刻变革既有知识生产方式的同时，也带来了很多新的社会问题，主要表现在以下几个方面。第一，引发了的新的社会公平问题。数据信息的不对称带来了新的大数据鸿沟问题，也导致了数据规律应用和数据价值区隔等方面的不公平。第二，强化了科研资源新的垄断。大数据时代的科学知识生产的“大科学”和“技性科学”特点非常明显,推动了技术与资本的深度结合，形成了学术资源新的垄断。第三，塑造了知识生产新的路径依赖，知识生产的流程也正变得相对程式化。第四，带来了新的科研伦理争议。数据采集是否需要履行告知义务和许可授权、如何保护个人的数据隐私权等问题带来了数据科学研究与个人隐私关系间新的矛盾，也对已有知识产权保护提出了新的挑战。

实际上，大数据技术应用于科学知识生产带来的相关问题本质上仍是技术理性、技术决定论等传统科学学问题的当代追问。

首先，大数据科学知识生产方式拓展了科学学研究的新视域。基于大数据的知识生产过程充满了不确定和不可预见性，也给科学划界、科学说明等传统科学哲学问题提出了新的挑战。大数据知识生产方式放弃了传统的因果性科学解释，大数据规律多是对事物相关关系的描述，不仅知识发现的过程充满了偶然性，数据知识规律也冲击了科学研究的可检验标准和可翻译原则。“科学始于数据”的知识生产主张和“全数据模式”的追求都使得数据挖掘的结果表现出极大的不确定性。

其次，大数据资本将不断建构知识生产场域中新的学术权力。在大数据知识生产的利益相关者、知识资源以及社会网络构成了新的复杂的“科学技术系统”的同时，与大数据相关联的社会资本也不断建构着学术界新的数据权力。拥有数据权力的行动者意味着抢占了知识生产新的制高点，在大数据知识生产尤其是战略性关键科学技术问题的突破中处于优势。同时，数据权力的不断外溢也重建着知识生产场域的新秩序和新规则，处于权力顶端的行动者拥有了更多的话语权。

再次，大数据知识生产中的异质性行动者之间将建立新的利益平衡和分配关系。从STS视角看，科学知识的生产过程是在宏大的社会背景下展开并完成的，经济、社会、文化等因素都是影响科学知识生产的重要因素。大数据知识生产场域中充满了复杂的利益博弈和权力斗争关系，科学共同体、政府、科研资助机构、大学和科研院所、数据企业、社会公众等异质性行动者在此过程中表现出了不同的价值判断和利益诉求。作为科学研究新的战略性资源的大数据的“商品化”建构，正不断刺激着新知识生产场域中异质性行动者之间利益关系的重构。

最后，大数据挖掘得到的科学规律同样是价值负载的。大数据知识生产本质上是对海量数据进行统计分析进而发现数据规律，大数据知识生产的目标之一是实现数据的非语境化设计，但科学家的数据挖掘过程却根本无法脱离具体的社会语境，数据的模型构建和算法设计必然受科学家的个人认知结构、知识水平甚至价值取向的影响，大数据结果的分析也依赖于科学家的知识背景和创造性思维水平。因此，大数据驱动的知识生产并不是不需要理论，只是理论在知识生产中的作用被后置了。从这个角度看，纯粹客观理性的科学研究，不论是小数据时代还是大数据时代，都只能是一种科学理想。

大数据技术建立了科学研究新的逻辑通道，也推动着科学知识生产从经验科学、理论科学、计算科学到数据科学的范式转换，但基于大数据的知识生产是一项机遇与风险并存的事业。大数据在重构科学研究的技术手段、认知模式、组织形式和制度安排的同时，也带来了很多新的社会性问题。一方面，大数据时代知识生产的范式转换对于正处于科学赶超阶段的我国来说，是一次难得的历史性机遇，必须积极推动“国家大数据战略”的实施，助推国家创新体系建设。另一方面，必须厘清大数据知识生产新范式的本质，进一步思考和解决大数据知识生产可能带来的相关社会问题。大数据时代科学知识生产的未来，任重而道远！

[1]丁大尉.STS视域下大数据时代的科学知识生产[J/OL].科学学研究:1-11[2023-06-06].