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第四范式:语言研究的新理念
2017年10月19日 09:18 来源:《英语研究——文字与文化研究》 作者:徐盛桓 字号

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  1.2 大数据与信息模拟化、数码化

  信息大数据化只是在近20年才完成的。这里所说“数据化”就是将各领域、各行各业、各学科以及各个时段、不同空间的公众或私人的各种信息,包括以各种载体承载或传播的以语言文字、声音、图表、图像或其他形式符号表征的动态或静态的信息,转换为二进位形式的数码储存起来,通过分析处理,形成结构化、半结构化或离散形式的数据集合。据有关的报告说,在刚进入21世纪时,大多数数据是模拟式的,只是过了十来年,人类就完成了从模拟信号世界到数码世界的转变。(Mayer-,2012:9-11,15)所谓模拟信号(analog signal),是指用输传信息的载体所能够提供的连续变化的物理量,如无线电与电视广播中的电磁波,或电压信号如电话传输中的音频电压信号所模拟的声音信号或图像信号。数码数据则采用数字信号(digital signal),如用一系列断续变化的电压脉冲的正负电压分别表示二进制数的1和0。

  1.3 大数据与实证思维

  大数据使我们对事物有了新的观察和体验,这就是大数据时代所赋予我们的新的洞察力。这样的洞察力反映在科学研究上,就是进行研究时的思维形态和研究方法。人类自从在地球上出现,为了求得自身的生存,就要不断改造自然条件,以求得改善生存条件。改造自然,就要开展研究;进行研究就要进行思考,这就要用到思维。在原始社会人们用到的是神话思维,用神的力量和智慧的人的活动来谋划和总结改造自然的活动,例如我国上古时期流传下来的神话故事,如后羿射日、精卫填海、神农尝百草、愚公移山等,就反映了当时人们对自然进行改造所运用的思维;古代社会人们运用的是史鉴思维,总结历史上出现过的事件的得和失来更好地进行自然活动。大禹治水就汲取了他的父亲鲧所采用堵的方法失败的教训,改用了疏通河道的方法,取得了成功。这两种思维形态,可以概括为经验思维。人们在经验的基础上,经过对自然和社会以及自身各种现象的归纳、概括、类比、抽象、推演等的思考过程,对这些现象逐渐建立起规律性的认识,这就形成了理性思维。理性思维是建立在证据和逻辑推理基础上的思维方式,注重规范性、规律性、逻辑性、精密性、因果性。进入近代以来,理性思维在科学技术的研究中,在发现、发明、验证等方面发挥了巨大的思维力量,是认识世界、改造世界的有力的思维工具。随着科学技术活动的发展,到了现当代,人们总结了更为有效的实证思维。现当代的思维不但重视逻辑与规律,而且更看重理论与实践的结合,重视实证,并且充分运用现代科学技术记录下一切可供实证的数据以供验证。上述的四种总结,就是人类进行科学技术研究时运用思维的发展轨迹:从经验思维到思辨思维再到实证思维。这是一个人类世代积累的过程,是深化和发展的结果,后者并不否定和完全取代前者;相反,后者需要前者作为基底,并利用之前创造出来的思维成果和物质成果使发展出来的新思维形态更充实、更丰满、更贴近科学现实、更有实在性。因此,现当代科学研究的思维形态是前沿的,又是综合的、兼容的,它体现了人类历史全部的精神成果,又为创造出新的成果提供思维工具。

  1.4 大数据与研究范式

  所谓研究,就是研究工作者运用一定的思维工具或/和在一定物质工具的协同下,对研究对象进行分析、解剖和解释的过程,这个认识过程是一个去伪存真、厘清表象和实质、分清个性和共性、分清个别现象和普遍特征的过程,形成对对象系统的、概括性的、规律性并带理论形态的认识。这个认识过程是同一定的思维水平相匹配的:有什么思维水平就可能主要采用什么研究方法。这样的研究方法被科学研究工作者概括成为研究范式。美国信息科学家Jim Grey于2007年1月在美国加州山景城(Mountain View City)美国计算机科学与通信委员会全国研究理事会(Computer Science and Telecommunication Board,National Research Council)上作报告,将有史以来的科学研究范式作了总结,归结为四个范式:第一范式是经验范式,产生于几千年前,以观察和简单的实验为手段,以了解、描述自然现象为主要目的;第二范式是理论范式,产生于几百年前,在过去几千年积累下来的认识基础上,以归纳或演绎的手段得到对对象带理论性和概括性的认识;第三范式是模拟范式,产生于几十年前,以模拟复杂现象作为基础的计算科学范式;第四范式是数据密集型范式,就是今天才出现的范式,以考查数据为主,综合运用以前的各种范式进行研究。(Hey,2009:xviii)随着数据量的高速增长和计算机技术的发展,计算机将不仅能做模拟、仿真的事,还能进行学习、归纳、分析、推理、总结,并且得到理论;也就是说,过去由牛顿、爱因斯坦等科学家从事的工作,未来可以由计算机来做,这开辟了科学研究的广阔前景。这就是数据密集型时代的到来对科学研究的启示。

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