简析大数据时代下科研方法的新特征及其影响

发表时间:2018/5/30   来源:《中国教师》2018年6月刊   作者:吴天福
[导读] 在大数据时代背景下,科学研究面临全新的机遇和挑战。受到大数据的影响,科学不单单只重视追求因果关系,而是彻底打破了传统的思维模式。

吴天福    辽宁省铁岭市昌图县第二高级中学    112500
【摘要】在大数据时代背景下,科学研究面临全新的机遇和挑战。受到大数据的影响,科学不单单只重视追求因果关系,而是彻底打破了传统的思维模式。新技术与新理念有机融合,为科研方式提供崭新道路。经过研究大数据时代下的科研方式改变和发展的必然性,体现科研方式在大数据时代下的创新特点,并阐述科研创新方式应用对科研活动的影响。
【关键词】科研方法;大数据时代;新特征;影响
中图分类号:G633.6   文献标识码:A   文章编号:ISSN1672-2051 (2018)06-099-01

        21世纪以来,数据飞速增长,各行各业迎来了“大数据”时代。其作为一种全新的技术和手段,不只在商业界、社会界等掀起一阵热潮,还给科研方式带来严峻机遇和挑战,从不同视角带给我们不同的技术方式和科研手段。
        一、简述科研方式在大数据时代背景下的新特征
        (一)面向大众化的数据
        在信息技术高速发展的今天,数据的采集、记录、储存和处理已经不再困难。面对复杂多变的研究对象,不用过多简化,而是采用大量数据对研究对象完整、全面性的进行描述,同时对大量数据进行探究与处理,观察研究对象的本质或规律。以往的数据挖掘技术和方式在大数据时代下,已经不能满足海量数据的实时分析和处理。传统学科将数据作为核心内容,比如高能物理学、天文学和生物信息学等,采用辅助方式完善模拟方式和计算机设施呈现的数据不断增多。而大数据主要来源于模拟方式和计算机设施。此外,为了满足采集全体数据的要求,需要建立大数据处理系统,其必须具备更大的临时储存共建、更高的带宽以及可应用的计算环境。为此,大数据时代为科研方式的改变提供有效的技术渠道。
        (二)接受多样化
        在大数据时代的今天,科学研究呈现出形式多样的大量数据,特别是在跨学科领域,数据未严格根据标准化数据类型处理分析所收集、记录的数据,将不同种类的数据共同存储,比如科学研究数据中含有的图片、视频和地理位置等数据内容。据有关研究资料显示[1],现阶段采集的数据,半结构化和非结构化数据占比超过85%,采用以往的数据技术已经无法满足其要求,因为系统数据库的起点是追求数据的容错性和一致性。因为将容错的标准放宽,人们采集、掌握的数据不断增多,且运用这些数据将更多的科学活动完成。大数据技术的出现打破了一致性特征,为了使大数据模式接受多样性,采用高效的软件和快速的算法,获取以往无法重视的细节和创新之处。为此,在大数据时代下,科研方式的第三个创新特征及时接受多样化,确保在科研活动中多样化的知识和数据占据一席之地。
        (三)提升预测性
        大数据时代预测结果不存在必然性,评估收集的大数据建模,会是一个良好的预测。在大数据的不断更新下,数据建模也得到明确改变,而对应的问题也就随之变化。站在另一个角度上讲,大数据模型主要来源大量数据信息,而数据量的不断增加意味着经验信息会更多,在模型中运用各种信息,则预测结果也就越精准。大数据为科学研究新方式提供了数据形式的经验,讲过高复杂性、超计算量的算法对知识进行挖掘,在大量的数据中建立科研的重点,并辅助理论和概念只是。科研创新方式提供的延伸性数据实在经验和理论的基础上得到的,为科学研究提供一条创新形式的研究渠道,以便良好、稳定发展。



        二、阐述科研活动在科研新方式下的影响
        (一)使科学发现率提升
        目前,科学家在感知、观察、仿真、计算、模拟自然界等科研活动十分普遍,产生了大规模数据,且种类繁多。在新方式的应用下,以往的无法接受的数据已经不断融入到科研活动中,且在大数据下的推广下,将大量的科学新发现挖掘出来,为科研领域贡献一份力量。比如,基于大数据背景下的科学实验,寻找寻希格斯粒子的大型强子对撞机(LHC)实验,其在1万亿事例中找寻1个希格斯粒子。该实验中需要对采集的所有实验数据进行分析,方可得出结论,若采用以往的检测方式,则会明显降低科学发现率。在2012年7月4日,美国能源部将希格斯粒子的存在公布于世,为2013年荣获年诺贝尔物理学奖提供了有力验证基础。其与软件和较高存储能力、大规模计算机能力的计算机也密不可分,经过对巨大的数据高效处理和分析获得验证结果。大数据模型经过评估具备明显的预测能力,大量数据作为模型的重要来源,在数据不断更新状况下,大量信息在模型中呈现,此时的预测则可精确度明显提高,进而提升科学发现率[2]。
        (二)开阔科学研究视野
        大数据技术的应用将以前不能观测的对象转变为可观测对象,并将以往摒弃或忽略的数据重新重视,并送往实验室进行分析采纳,寻找出数据间存在的关联性,丰富科研经验,开拓科研视野。比如,讲过研究地质学气候数据,采用有关数据处理方式,预测某海岸的气候变暖状况,了解周围水域的鱼类栖息状况。要想享受自然界带给我们的无限惊喜和乐趣,就必须采用创新的科研方式,站在全新角度审视自然,其不单纯局限在简单的研究对象上,更是朝着复杂多变的研究对象迈进。数据即知识,在面对不健全的理论知识时,大量数据则为知识。站在某种意义上而言,科研创新方式开拓了科学研究的范围和视野,让科研人员由简单的模型转变为真实且复杂的世界[3]。
        (三)凝集科学共同体
        科学研究对象经过接受多样化得到明显变化,与此同时推动了科学共同体的凝集。在大数据时代背景下,科研工作者不断将经验范围扩大,而且确保大量经验数据得到有效共享,为科研活动带来显著改变。科研数据不单纯局限在学术团体上,还能够从实验室和其他科研工作者中获得。科研不再是单个领域开展,而是不同领域、学科领域接受多样化组数,进而获得新知识。另外,凝集不单纯是数据的凝集,更重要的是科学共同体的凝集。为此,在科研新方式下,既给科学共同体带来全新知识,还吸引广大研究者参与科研工作,凝集更大的包容力和凝聚力,让科研由单独走向凝集。
        三、结束语
        综上而言,在大数据时代背景下,科研方式的改革不仅有自身的生产动力,也有外界的支持和推力。思维方式的改变给科研方式的创新为内部带来动力,而科研信息为其改变提供良好前提。两者有机联合,在大数据时代背景下,科研方式以崭新特征呈现:面性大众化的数据、拓展实验结果、接受多样化。显而易见,科研方式的新特征影响了活动的生产。
参考文献
[1] 陈玮. 大数据时代下的相关分析方法变革[J]. 无锡职业技术学院学报, 2017(1):50-52.
[2] 何明举. 大数据时代下科技查新推动科研创新研究[J]. 现代情报, 2016, 36(8):109-112.
[3] 李先涛. 大数据时代定量与定性研究方法的对立与统合[J]. 齐鲁师范学院学报, 2016, 31(1):106-110.

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