大数据知识论的当代价值

苏玉娟

（中共山西省委党校，山西 太原 030006）

大数据已成为知识新的来源。大数据知识论正是基于大数据知识的发现、确证与应用，重点研究大数据知识的特质、实现条件、实现机理、实现方法、确证和实践应用等。大数据知识论作为当代知识论发展的新成果，对传统知识论、唯物主义认识论、实践论和方法论等具有重大的变革作用。

一、大数据知识论发展了传统知识论

柏拉图、西塞罗、奥古斯丁是西方古代知识论主流的代表人物。他们认为，知识来源于客观、独立、真实和自存的实在，客观实在是可知的，他们的主流是先验主义的，把感官知觉和经验排斥在知识的范畴之外。对于先验主义来讲，知识发现主要侧重逻辑的一致性，其确证和真理性也都是在逻辑基础上实现的。经验主义知识论认为，“一切知识都是‘后验’（a posteriori）的，除了从经验上认识的和从经验上归纳出来的东西之外，其他的知识都不是科学知识，只是思辨的形而上学”。[1]实用主义认识论更关注知识的效。大数据知识来源于对经验世界和网络世界的采集、存储、分析、挖掘和可视化等。从知识发现和应用视角看，大数据知识比传统基于经验的符合论、实用论等更主动、更智能、更全面和更深入。

（一）大数据知识的主体能动性更强

经验主义更强调主客观的相符合，知识的价值侧重于理论价值，而实用主义更强调知识的社会价值。片面追求符合性或实用性，都不能全面反映当代大数据知识发展的主客体统一性、符合性与实用性的辩证统一性。

大数据知识的实现是人类主动认知经验世界和网络世界的过程，主体不仅能动地通过大数据认知客观世界和网络世界，还实现大数据知识符合论与实用论的辩证统一。可“运用巴拉德（K.Bard）的能动者实在论（agential realism），将大数据对人的行为和社会活动的研究视为一种能动的认识过程，即人的自我调节过程。基于大数据的人的行为与社会知识的发现应该视为复杂系统的自适应与自反馈过程，在此过程中，人与其被研究的行为大数据构成了一种相互作用的机制，由此有望通过自我认识而寻求新的变化与动态均衡”。[2]人的主体能动性与大数据构成相互作用的机制。如人类要对环境生态运行的规律进行分析，如果借助大数据，就需要通过传感器、大数据平台采集相应生态环境的大数据，在此基础上分析和提炼大数据知识。因而，大数据知识的发现和应用是人类主动认知经验世界和网络世界的结果，而且这种认知过程中主体与客体的边界往往是相对的，因为人类活动本身就产生巨量的大数据，而人类本身又是认知的主体。所以，随着大数据技术的不断发展，人类会根据不同需要，提取不同类型、不同特征的大数据，一个大数据仓库可能会产生同种类多样的大数据知识。这种主动性还体现在认知主体会积极地验证大数据知识的真理性与实效性，不仅解释世界，而且改造世界。

（二）大数据知识实现所依靠的客体更广泛

“传统的认识论所涉及的认识对象是客观存在，而大数据认识论中的认识对象就是所谓‘大数据’。”[3]无论是经验论还是实用论，都是对经验世界的认知。大数据知识论研究的客体不仅包括传统的经验世界，还包括虚拟的网络世界，同时还可以分析主体的精神世界。“人类社会的各种社交网络、人际互动、经济活动都被客观记录下来，留下‘数字痕迹’，形成海量的大数据。”[4]正是巨量的大数据使大数据知识具有更广泛的认知基础。

大数据知识的发现过程是以客观实在和网络世界的大数据为基础。经验世界和网络世界以结构性和非结构性大数据形态展现，分析的形态和结构更复杂。从发现知识的程度看，大数据知识更具有潜力和应用空间。可以说，知识论与科学技术具有正相关性，知识论体现当代大数据技术的特质。

（三）大数据知识所依赖的技术解蔽能力更强

来源于经验世界的传统知识多通过抽样调查来认识客观实在，因而这种知识也只是相对的符合。科技革命促进知识论的变革，实验科学、计算机科学成就了知识发现的实验范式和计算范式。可以说，科学技术作为解蔽工具，成为实现经验世界从遮蔽到解蔽、去蔽的重要工具。

“大数据时代,技术的有效性要比科学的完整性更重要。”[5]大数据对经验世界和网络世界的解蔽能力更强。从人类发展史看，人类对客观世界的认知从来没有离开过数据。只是数据的形式和量在发生变化。小数据时代，人类对世界的认知从直接经验、理性判断到依靠实验分析、社会调查、信息分析等取得的小数据。大数据知识发现借助大数据技术采集的全样本性，能够全面地认知客观世界，进而获得的知识更具有合理性和实用性。全样本大数据是大数据知识发现和应用的基础，也是其优势。“只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。”[6]大数据知识的数据量更全面、更复杂、更能反映客观世界。可以说，大数据技术扩展了人类认识世界的范围，原来遮蔽在事物中的规律通过大数据技术的解蔽，彰显出新的知识。正是技术革命不断地提高人类对客观世界的解蔽能力，使人类对客观世界的认知从宏观世界扩展到宇观世界和渺观世界，从有形的万物扩展到镜像的大数据世界。

（四）大数据知识实现语境化和去语境化的辩证统一

基于经验世界的传统知识论是去语境化的，即对于经验世界的认知，通过多次实验形成认知，为了使这种认知更客观和可靠，往往通过去语境化来彰显知识的客观性、普遍性和可靠性，这个过程忽视个性化知识，而主要发现知识的普遍性。这曾是科学家追求知识和真理最普遍的范式。大数据时代，大数据知识的发现和应用依赖相应语境。语境不同，发现的知识可能不同。这种基于语境的大数据知识似乎将知识论引向相对主义。其实，对于大数据知识来讲，它不仅依赖语境，而且也追求知识的客观性和可靠性。对于同一类经验世界和网络世界而言，即使大数据语境不同，它们所遵循的规律也是相同的。大数据作为对经验世界和网络世界的镜像反映，能够从特殊的语境中提炼出共同的知识，这个过程是去语境化的。如对于城市治理，每个城市甚至一个城市的不同时段，其大数据是不同的。但是，引起拥堵、交通瓶颈等存在共性，通过对不同城市或同一城市不同时段大数据的分析，可以发现共性，并提炼为大数据知识。大数据知识的发现是去语境化的，具有相对的普遍性和可靠性。因此，大数据知识虽然是语境依赖的，但也是追求客观性和可靠性的。大数据技术只是作为一种更能精准地发现客观世界运行规律的工具，并没有改变知识的本质。

二、大数据知识论丰富了马克思主义认识论

受西方传统知识论的影响，我国的认识论最初主要研究“认识主体”“认识客体”“认识过程”“认识评价”和“认识检验”等。随着实践标准讨论的不断深入，我国的社会认识论、决策认识论等从科学认识、科学决策角度研究人类全球问题和个性问题，在对实践批判的基础上，促进认识论与实践论的结合。大数据知识论作为当代知识论发展的重要成果，丰富了唯物主义认识论。

（一）大数据知识彰显认识论的整体性

“马克思主义认识论与其存在论（历史观）、辩证法、价值论、方法论等只是角度、层次的差别，它们是相互渗透、相互结合、相互促进的，在马克思哲学中，它们是一块整钢。……强调在注重马克思主义哲学中认识论的特性和相对独立性的同时，把认识论与存在论（历史观）、辩证法、方法论、价值论等内在地结合起来，才能够完整地体现马克思主义认识论的反思性、批判性、规范性和实践性。”[7]作为人类认识论的重要维度，特别是随着知识经济的发展，知识论研究已不能仅局限于对知识本身的认识，还应彰显知识的存在论、方法论、实践论与价值论之间的内在统一性。

从语境看，大数据知识发现、确证与应用经过历史语境、伦理语境、认知语境、技术语境、语言语境和实践语境等。历史语境彰显大数据知识的客观存在基础，伦理语境彰显大数据知识的价值条件，认知语境彰显大数据知识的认识过程，技术语境彰显大数据知识的技术支撑，语言语境彰显大数据知识表征的内在逻辑，实践语境彰显大数据知识的功能。所以，大数据知识论融合了存在论、认识论、德性论、技术论、价值论，从一块整钢基础上全方位客观地研究大数据知识发现、确证与应用过程所涉及的哲学问题。

我们应全面地研究大数据知识所涉及的哲学问题，而不能仅局限于知识确证的认知领域，这不符合当代大数据知识发展的客观实在。因此，对大数据知识的研究，必须通过多语境彰显其整体性，反映其客观实在性，这是马克思主义认识论所坚持的。而大数据知识发现、确证与应用的多语境融合了马克思主义所坚持的存在论、认识论、方法论和价值论等，丰富了马克思主义认识论。

（二）大数据知识彰显存在论、认识论、实践论的内在统一性

传统意义上，知识论与存在论、认识论、价值论等作为马克思主义认识论的分支，多年来以人为割裂的模式进行研究。我们必须强调在不同分支的特性与相对独立性基础上，研究不同分支之间的结合，这是马克思主义认识论区别于其他认识论的重要特性。

大数据知识的实现机理通过语境转换彰显了存在论、认识论、实践论等之间的内在统一性。大数据知识的实现过程是从历史语境—伦理语境—技术语境—认知语境—语言语境—实践语境的不同转换。从历史语境向伦理语境转换，彰显大数据知识来源的客观性和全样本性，是存在论和德性论的辩证统一，如果大数据不能解决伦理问题，其安全性反过来又会影响大数据的全样本性，很多主体会制造虚假数据或产生数据孤岛而影响大数据知识的发现。大数据知识的认知离不开技术语境，这彰显大数据知识的认识论与技术论的有机统一。大数据知识在实践语境中的检验与应用建立在历史语境、伦理语境、技术语境、认知语境和语言语境基础上，也就是说在实践语境基础上，大数据知识的存在论、德性论、技术论、认识论、实践论实现了有机的统一。

（三）大数据知识是发现、辩护、实践的有机统一

知识论应研究知识发现和辩护，还是主要研究知识的辩护呢？“最先把知识发现和知识辩护加以分割的，当数逻辑经验主义。……知识发现过程，则超出逻辑分析之外，不属于逻辑重组的范域，应让位给社会学、心理学去研究。”[8]知识论应重点研究知识辩护。库恩作为历史主义观点的代表，“反对逻辑经验主义的‘强’分家论……认为在科学史中发现和辩护作为知识进步的两个方面，不能一刀割断，更无区分或分割的必要”。[8]我们应该用历史主义观点去考察。“这是因为科学技术及其理论体系建立过程本来就是发现和辩护的统一，理性和非理性的统一，如果人为地分割为二，那么势必导致科学研究及其实验的失败。”[8]也就是说，历史主义认为，知识论研究应彰显知识发现与辩护的客观过程。

大数据知识的发现与辩护直接来源于社会实践的需要。大数据知识的发现离不开人类对客观世界和网络世界存在的大数据的采集、分析、挖掘、可视化等，这既有技术的支撑，也有人类主动性的发挥。大数据知识的发现虽然主要依靠大数据技术来完成，但是，大数据采集的范围与领域都是人类决策的结果，这个过程涉及个体隐私、企业秘密、国家安全等伦理问题，这需要在哲学层面上进行研究。而对大数据知识的辩护主要确证大数据知识的真、效与善等，这是由大数据知识的价值所决定的，对大数据知识的发掘，人类最主要的目的是要实现对客观世界和网络世界的认知，并提出合理的决策，这就要求大数据知识不仅应与客观世界和网络世界的运行相符合，还具有一定的实践价值，并且不能危害个体、企业和国家的利益，即要做到“善治”，彰显为真、效、善的统一。大数据知识的价值需要在社会实践中得到彰显。这样，大数据知识论的研究应体现为发现、辩护、实践的有机统一，只强调辩护而忽视发现或实践，都不符合大数据知识目前发展的客观事实，当然是不可取的。

可见，大数据知识论通过语境转换彰显存在论、认识论与德性论、技术论、实践论的有机统一性，在语境基础上彰显了认识论与其他分支的内在统一性，是马克思主义认识论的重要体现。

三、大数据知识论拓展了马克思主义实践论

马克思主义实践论强调实践是检验真理的唯一标准，实践是提升认识水平的重要途径，实践、认识、再实践、再认识是人类认识发展的总过程和总规律。大数据知识在实践上彰显为求知性实践与求解性实践的辩证统一，彰显为治理水平的提高，并成为大数据知识真、效、善确证的重要基底。

（一）大数据知识彰显为求知性实践与求解性实践的辩证统一

“从人类的实践史可看到，人类存在两种实践方式可以选择，一种是求知性实践，即运用知识的实践，另一种是求解性实践，即运用知识的知识进行实践，前一种是知识的物化，后一种是知识的知识的物化。”[9]传统知识论关注求知性实践，而大数据知识的发现、确证与应用过程是求知性实践与求解性实践的辩证统一。大数据知识的发现与确证是求知性实践，而大数据知识应用于实践是求解性实践。大数据知识发展了马克思主义实践论，即在求知性实践基础上将大数据知识的知识物化在实践中，彰显大数据知识的实践价值。

（二）大数据知识成为提高治理水平的重要工具

实用主义知识论主要从知识的效方面探讨知识的经济价值、文化价值等。20世纪90年代知识经济的兴起，充分彰显了知识的经济价值。大数据时代，经验世界和网络世界的运行特征可通过对其产生的大数据存储、分析、挖掘和可视化展现出来，并经过确证成为大数据知识。“企业如果能在这些非结构化数据中挖掘出新的知识并与业务融合，不但其决策的依据将会更加全面和准确，而且有可能形成新的核心竞争力，进而在生产模式、商业模式、管理模式等方面发生深刻变革。”[10]目前，大数据知识广泛应用于政府、社会、公共和企业治理中，成为政府、企业和民众作决策的重要依据。

（三）大数据知识的确证问题需要回到实践中进行检验

追求知识的真是知识论研究的重要内容。传统知识多是来源于归纳法，只要有反例存在，其可靠性就受到质疑，这就需要不断地修正甚至推翻旧知识体系以建立新知识体系。大数据知识的真也需要确证。大数据采集边界、采集时间、开放程度等都会影响大数据挖掘、可视化结果。可以说，基于大数据分析产生的大数据知识多是地方性知识，即某一范围内相应的知识。大数据知识的确证问题受大数据的边界、大数据开放程度、分析者的主观因素等方面的影响。由地方性知识转化为普遍性知识，需要更广泛的大数据作支撑。

四、大数据知识论创新了知识实现的方法论

“大数据时代的来临给我们带来了许多观念的变革，更带来了许多科学新方法、新工具，从而改变了人类探索世界的方法。”[11]大数据知识的实现必须依托一定的方法。大数据知识实现方法对人类认识客观世界具有重要的方法论意义。

（一）大数据知识彰显为多种方法的有机统一

大数据知识的实现方法并不单单依靠大数据技术方法，而是多种方法的集成。大数据知识的实现方法包括大数据知识的发现、确证、实践应用等层面的方法。大数据归纳方法主要从技术层面存储、分析、挖掘和可视化发现大数据中的知识。可视化结果未必是知识，还需要通过关联的因果分析方法确证其为真，才能成为知识。大数据知识的效可以通过递归分析方法来实现。从大数据—大数据知识—大数据知识应用的向后递归，彰显大数据知识从发现、确证到实践的历史过程；大数据知识的实践应用通过向前递归，可以发现大数据发现、确证等过程存在的问题。这样，大数据知识的实现方法是大数据归纳方法、基于关联的因果分析方法和递归分析方法的有机统一。这也就是说我们对大数据知识的研究不能仅局限于对大数据知识的辩护，还包括对大数据知识的发现与实践。

（二）大数据知识的广义语境确证方法发展了知识的确证方法

从知识论视角看，知识确证的“共同之处在于都是作为某种达到使真理最大化，错误最小化的‘条件’概念”。“有关确证概念的研究至少包含这么两个需要解决的主要问题。一是确证的性质问题，即它是否是规范的、评价的、义务论的、以把握真理为目标的?二是确证需要满足的标准与条件问题,说某命题是得到确证的,其判定的标准是什么?它究竟要满足哪些条件?”[12]目前，知识的确证理论包括基础主义、融贯论、外在主义、德性论、语境论等。基础主义认为，知识的确证需要有一个基本的信念,由它构成确证的基础；融贯论认为，知识的确证就是要在一个信念系统中达到各信念间的一致状态；外在主义认为，知识的确证至少是部分地建立在对可能性的外部考虑之上的，外在主义有两种观点，“可能主义与可信赖主义那里，前者主张信念的确证性在于该信念以及相关信念的可能性，后者则认为这种确证性在于产生信念的认识过程的可信赖性”；[13]153索萨的德性知识论“将认知主体本身所具有的‘理智德性’确定为知识确证的根源”；[14]语境论认为知识确证“包括认识论断的语义环境、社会文化环境等所形成的问题语境等条件”。[12]从目前知识确证的方法看，多是侧重主体的主动性、社会条件、德性等某个确证的条件。知识作为人类认识客观世界的理论性体系，对其真的确证，并不是某个条件就能确证的。

大数据时代，大数据知识来源于客观世界和网络世界的大数据，这样，大数据知识应反映客观世界和网络世界的客观规律，体现为与客观世界和网络世界运行规律的相符合性，即对真的追求；大数据知识直接来源于社会需要，即实现企业、政府、社会等各层面的治理，这是大数据知识对效的追求；大数据知识直接来源于对客观世界、网络世界大数据的采集、分析、挖掘和可视化等，而这些大数据可能存在个人隐私、企业秘密、国家安全等伦理问题，这是大数据知识对善的追求。大数据知识所追求的真、效、善，要求对大数据知识的确证不能仅局限于对大数据知识真的确证，还应包括效与善。从真的确证条件看，大数据知识的确证包括历史语境、认知语境和技术语境。从历史语境看，大数据采集边界应尽量反映客观世界和网络世界的客观运动，即实现全样本化；从认知语境看，大数据采集对象、采集范围等都需要人类认知来决定；从技术语境看，大数据技术应能够对全样本大数据实现技术层面的存储、分析、挖掘和可视化等，彰显大数据知识对客观世界和网络世界的真的反映。从效的确证条件看，大数据知识在科研、社会等语境的广泛应用，应体现人类对客观世界和网络世界治理能力的提升。从善的确证条件看，大数据知识的确证离不开伦理语境，通过技术和语言等手段，实现对个体、企业和国家等不同主体隐私、秘密和安全的保护。

可见，大数据知识的确证问题与其所追求的价值有直接的相关性，大数据知识追求真、效、善，对其确证至少应包括真、效、善三个维度，而这三个维度，包括历史语境、认知语境、技术语境、社会语境和伦理语境。正是大数据知识广义语境的确证方法发展了传统知识的确证方法。其一，大数据知识的广义语境确证方法彰显知识发现、确证与实践的内在统一性。传统意义上知识的确证主要侧重对知识发现结果与客观世界相符合的确证，即对其真的确证，而忽视对知识效与善的确证。追求知识的善一直以来都是人类发现知识和应用知识支持的原则。大科学时代的到来，人类对知识的追求不仅体现为真，还体现为知识的社会功能，所以，我们需要在社会语境中确证知识的效。大数据知识的确证正是在多元价值基础上实现知识发现、确证和实践的内在统一性。其二，大数据知识的广义语境确证方法实现传统确证方法的有机融合。大数据知识的确证可以说其基础信念是大数据本身的全样本性及其包括着大数据知识，否则人类也不会发明大数据技术；大数据知识的确证过程是大数据真、效、善等信念的内在统一，其确证语境不仅包括外在的社会语境，还包括内在的认知语境及技术语境、伦理语境、历史语境，实现基础主义、融贯论、外在主义、德性论、语境论的有机融合。

（三）大数据知识融合了人类认知与机器学习的优势

从科学技术史的发展历程看，每一次科技革命在促进生产力巨大变革的同时，也在解放人类的体力劳动和脑力劳动，使人类有更多的时间实现人的自由全面发展。在西方，知识论的发展与科学技术有紧密的关系。“有什么样的科学观和科学发展，便有什么样的知识论；而有什么样的知识论，也往往决定了科学的发展模式。”[15]大数据技术正在引领一场新的科技革命，机器学习减轻了人类的脑力劳动，这是大数据技术的优势所在。但是，并不是说人类认知就没有用。大数据知识实现过程中人类认知是重要的方面。首先，采集哪些经验世界的大数据，需要人类作出判断。其次，对于可视化结果是否为真，需要人类认知作出客观判断，判断为真的潜在知识才能成为大数据知识，其实践应用的程度与范围也需要人类认知。可以说，大数据知识的实现方法融合人类认知与机器学习各自的优势，更有利于大数据知识的发现、确证与实践。

五、大数据知识论彰显为一种后现代知识论

科学技术发展的历程与知识的发展具有一定的相关性。“与文艺复兴相伴而生的现代科学转向了实证的研究道路，科学从形而上学意义上对自然的玄想转向了对自然事物的考察，不再单纯依靠思辨，而转向实验和数学来寻求具有客观性的自然规律。”[16]寻求同一性、必然性和确定性，而此时的知识论研究受笛卡尔《方法论》的影响，从专注于本体论转向认识论，关注知识如何被发现及被确证等认识方面的问题。“后现代科学则以有机论、非决定论以及整体论观念为核心，侧重实用性和地方性。”[16]此时的知识论从认识论向价值论转向，如知识经济、德性知识论、后现代知识论等多是从价值维度研究知识。大数据知识作为后现代科学技术与知识论相融合的产物，其具有后现代科学所彰显的有机、生态、整体、非线性、价值关联和地方性等后现代价值的特质。

（一）从发现维度看，大数据知识重视知识实用性特质

现代知识论受现代科学的影响，主要从认识论层面研究主体如何能认识客观规律，即主体通过怎样的认识过程实现对客观规律的认识，知识如何反映与客观规律的相符合性。后现代知识论受后现代科学的影响，追求知识的伦理、社会价值、经济价值等目的性和功能。大数据知识直接来源于对大数据的分析、挖掘与可视化等。没有大数据，就不会有大数据知识，而人类发明大数据技术就是要解决数据的巨量可存储性、可利用性问题。所以，大数据知识本身就来源于大数据技术的功能性需要。但是，大数据知识发现与应用过程涉及大数据的伦理问题、大数据采集范围的选择问题和价值问题等。所以，从发现维度看，大数据知识具有后现代知识的伦理、价值等方面的特质。正是在价值目标的指引下，大数据的存储、分析、挖掘和可视化等才具有价值，否则大数据只能是潜在的知识，而不可能成为大数据知识。

（二）从确证维度看，大数据知识的确证彰显对语境的依赖性

近现代知识观认为知识是从特殊到一般，是一种去语境的知识观，追求知识的普遍必然性和广泛适用性。后现代知识观追求知识意义的多样性，不同的意义是在不同的语境中彰显的。大数据知识产生的过程依赖相关的大数据语境，大数据语境不同，分析、挖掘产生的信息、知识就不同，表征的意义也就不同。大数据知识的确证包括人类认知语境、大数据资源的历史语境、大数据技术语境、社会提供的大数据服务平台、制度、人才、实践等社会语境。正是多语境协同作用下，大数据知识的多样性意义才能更好地彰显。

（三）从价值维度看，大数据知识具有实用性、地方性、生态性、非线性、有机性等多元价值

大数据知识的产生过程是大数据生产者、存储者及大数据知识生产者、使用者等多主体协同作用的结果，也就是民众、企业、政府、大数据服务公司等多主体协同作用的结果。大数据知识目前被广泛应用于社会治理、公共治理、企业治理中，彰显大数据知识的实用性特质。大数据知识来源于大数据仓库中的大数据，大数据边界决定大数据知识实用的边界及其可靠性的边界。如对某个企业生产流程大数据的采集及分析产生的大数据知识，只适用于本企业；对某地区交通大数据的采集及分析产生的大数据只适用于本地区。这样，大数据知识具有地方性特质。通过采集生态环境中的大数据而生成的大数据知识，可以被应用于生态环境的治理中，彰显其生态性特质。而民众、企业、政府、大数据服务公司等的协同过程，彰显大数据知识的复杂性与非线性及多主体的有机统一性。可见，大数据知识作为知识新的形态，具有后现代知识的特质，是后现代知识论发展的典型代表。

六、大数据知识论为当代知识论研究提供一种新的范式

哲学知识论不是一种事实科学，而是致力于一种特定信念的辩护和证明。“西方传统知识论的研究主要是在做两件事情。第一，寻求和确定一个绝对的知识标准，从而把知识与意见、谬误和未曾经受科学批判的常识等区别开来；第二，为符合这种标准的科学知识的可能性寻找理论根据、理由和基础，从而达到论证和辩护此种知识标准及与此相关连的科学知识观的目的。”[17]知识论研究必须有一个探究的问题域，并认为，“随着对传统哲学知识论研究的放弃，也就不再存在需要探究的问题域。因为，首先，知识论没有一个与其相对应的对象域……其次，知识论问题的存在是以知识与意见、表象与实在、语言与实在、客观与主观等二元论的形而上学假定为基础和前提的，如果我们撤除这些非自明性的和理论上无法证明的假设，那么我们就很难想象这些问题还有提出和存在的可能”。[18]当然，“我们之所以放弃传统知识论，并不是因为它致力于反思科学知识，而是因为知识论的理论取向和理论范式限制了哲学反思的视野，是因为知识论不能承担起全面、深刻、切实地理解和反思科学知识和科学技术的理论任务”。[17]大数据时代，大数据知识作为当代知识新的表征形态，为当代知识论研究提供了一种新的范式。

（一）当代知识论研究应彰显知识发现、辩护和实践的有机统一

有专家认为，当代知识发现由心理学、认知科学等学科在研究，知识论应重点研究知识的辩护问题，确证知识的真。但是，从当代知识发展的现状看，当代知识发展过程是发现、确证与实践的有机统一，人为地割裂当代知识的发展领域，不能满足当代知识发展的需要。从哲学层面看，我们需要研究当代知识在发现、辩护、实践等层面的规律性问题和共性问题，包括当代知识的标准及其确证的理论根据、理由和基础，而不研究具体的技术问题，否则就不是哲学问题，而成为技术问题或科学问题。

（二）当代知识论研究应彰显当代知识的真、效、善等多元确证理论

大科学时代，知识的价值不仅仅在于追求对客观世界的认识，更多地体现为一种社会功能，即在追求真的基础上，彰显为经济、生态、安全、环保等多元价值，同时追求善的原则。正是当代知识价值的多元性，客观要求我们对知识的确证不能仅局限于真，还应具有效和善的维度。

（三）当代知识论研究要求研究者具有哲学、科学等多学科知识

当代科学技术的发展成为当代知识的主要来源，直接影响了知识论的发展。当代科学技术从大数据走向人工智能，当代知识的发现、确证与实践越来越走向智能化。当代知识论应研究智能化背景下知识的发现、确证、实践等层面的哲学问题。这要求知识论研究者对智能技术具有一定的理解和认知。

（四）当代知识论研究体现为广义语境的有机统一

随着大科学时代的到来，科学活动已成为科学共同体、政府、企业等多主体协同的过程，当代知识的发现、确证和实践是历史语境、认知语境、科学技术语境、社会语境、语言语境和伦理语境等协同的过程，我们不能分割地仅从认知语境或科学技术语境或社会语境，研究当代知识发现或确证或实践某个维度的哲学问题。

总之，大数据知识论作为当代知识论发展的重要成果，研究大数据知识如何发现、确证和实践的问题。从知识论视角看，大数据知识论发展了传统知识论，丰富了马克思主义认识论，拓展了马克思主义实践论，创新了实现知识的方法论。研究大数据知识论不仅对发展知识论具有重要意义，而且对认识论、实践论和方法论等具有重要的意义。但是，我们必须将其放入知识论研究的长河中进行审视，理性地看待大数据知识论，其价值更明显。当然，大数据知识论也存在一些缺陷，如对大数据的过度依赖，“主张测量一切，实质上是用一种科学主义简化论的世界观来看待社会生活”，[19]会抵制人的主动性的发挥，同时，大数据知识实现过程需要很高的运行成本，并且大数据本身价值的低密度性，会使很多大数据成为无效的，等等。为此，我们需要辩证理性地看待大数据知识的当代价值，既不能盲从，也不能悲观，需要客观地看待。