中国网6月19日讯 近日,由北京大学中国特色社会主义理论大众化与国际传播协同创新中心等12家单位联合主办,华北电力大学大数据与哲学社会科学实验室和华北电力大学马克思主义学院共同承办的“第二届大数据与哲学社会科学研讨会”在河北省保定市召开。与会专家学者就大数据与哲学社会科学进行研讨。

华中科技大学国家治理研究院院长欧阳康认为,应多维度、多层次地理解大数据及其带来的变革与创新。“大数据时代的到来,既为国家治理现代化提供了机遇,也提出了挑战。国家治理研究应自觉在理念、制度、技术和运行方式等方面全面探索创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。”

中山大学教授钟明华表示,大数据在给社会带来巨大便捷的同时也在一定程度上带来问题。对此,要加强风险研判和伦理规制,让大数据更好服务人们美好生活的实现。

中国自然辩证法研究会系统与复杂性科学哲学专业委员会副理事长董春雨指出,探讨以机器为中心的认识论,可以帮助人类理解机器以及人工智能等问题,同时也为人类参照机器来更好认识自身提供了有益视角。

北京外国语大学教授熊文新呼吁,在大数据时代,语言学研究对象与方法应与时俱进。在他看来,网络和大数据的发展给语料库驱动和基于语料库的语言学研究带来了新的挑战和机遇。海量异质语言数据不断涌现,增加了传统语言数据处理的难度,也拓展和丰富了语言学研究的内容。

中国传媒大学高教传播与舆情监测研究中心主任王保华认为,大数据时代的信息传播复杂联动加剧了网络舆情传播的蝴蝶效应以及网络舆情研判难度。他建议,网络舆情研究应以舆情治理为目标,以舆情数据挖掘为前提,以舆情风险研判为关键,从理念、战略、战术三方面加以创新。

华北电力大学英语系主任高霄表示,对数据进行可视化分析为外语学科相关研究提供了客观的研判依据和新的研究视角。研究者可通过挖掘和分析全量的、动态的、能持续的数据,如大量文献数据,从而更为客观高效、全面精准地辅助预判、服务决策。

西安交通大学计算哲学实验室中方主任王小红指出,在大数据时代,通过主题模型用机器阅读的形式,为解决文献增量超出人类理解极限的状况找到了出路。

华北电力大学大数据与哲学社会科学实验室主任王建红认为,大数据的本质特征是“非传统”和“交叉融合”。这两大特征启示人们,大数据与哲学社会科学的交叉研究需从方法、问题和研究主体等多个方面交叉融合,实现创新发展。

与会者表示,大数据在哲学社会科学研究的应用前景广阔。作为新兴的研究工具,需要各学科携手合作、跨界探讨,相互借鉴、彼此启发,不断提高对大数据发展规律的把握能力,增强利用数据推进哲学社会科学繁荣发展的本领。

据介绍,“大数据与哲学社会科学研究联盟第二次年会”成立于2018年6月,致力于打造大数据与哲学社会科学研究的技术创新平台、研究协作平台、成果共享平台,促进形成大数据与哲学社会科学交叉研究创新的合力。(编辑:张艳玲)