简介:"大数据"一词在演变过程中逐渐派生出了两种内涵:一种是小写的大数据,另一种是大写的大数据。小写的"大数据"指的是与数据科学相关的活动和方法,而当这些活动和方法向社会各领域渗透并迅速发展时,便产生了大写的大数据。因此,大写的大数据可以看成是小写的大数据的经济和文化转向,它会对社会组织的知识结构产生历史性的变革。为了探讨两种大数据之间的联系以及相关的认识论后果,我们将引入三个核心概念——数据域、深调制以及不透明表征——作为一个理论框架,帮助我们理解大数据在经济和文化维度上——一个是地方性和生成性的,另一个是全球性和涌现性的——如何交互以及在交互过程中产生的一系列后果、问题和机遇。基于信念和可靠性的知识观所建立的"后调制的认识论",对于深入理解和探索机器学习、人工智能等认识论问题将提供有益思路和理论依据。
简介:大数据技术的持续发展与广泛应用将为社会带来彻底转变,大众生活的不同层面将无可避免地受到影响。大数据亦同时在挑战隐私权、知情同意权等固有道德概念的适用性,并为社会带来新的道德争议。由大数据技术发展及其应用所产生的"互联状态"(theconditionofinterconnectedness)及其可能对道德责任带来的根本转化(fundamentaltransformation)是未来大数据伦理的重点;如"个人决定"及"知情同意"这两种行为,它们在大数据技术时代从"涉己行为"(selfregardingacts)转化成"涉他行为"(other-regardingacts),这一转变使它们成为一种新道德责任。
简介:兴起于20世纪初的道德现象学主张采用现象学方法分析道德经验。道德现象学涉及两方面的含义:处于现象学传统中的道德哲学和道德经验的现象学研究。道德现象学的研究目的有二:实践研究目标是为了帮助人们更好地面对和处理道德冲突,而哲学目标则是为达成实践目标的成功而提供道德理论的基础。道德现象学研究必须满足四个标准:关于道德经验的、广泛的、独立的和坚定的。其研究方法分为两类:“内容”的方法和“泛型”的方法,具体研究形式是问卷法和内省法。道德现象学研究已经取得较为丰富成果,为解决道德研究之争论提供了较为新颖的视角,对道德哲学、道德心理学以及道德教育实践具有重启发。当然,它也存在着现象学与道德研究的关系仍存争议等局限。
简介:狩猎呆集民在多民族多文化的国家中,她往往处于周边民族的边缘地带。本文在对于全球范围内的狩猎采集民的研究在人类学的学术定位以及他们目前面临的共同的社会、生态等问题的基础上,选择中国大小兴安岭的狩猎民族——鄂伦春族为研究对象,在人类学田野调查的基础上,分析了鄂伦春族所处地区的自然生态和人口变化,讨论了清朝和伪满洲国时期的近代以来的政策,包括日本殖民主义的意识形态对鄂伦春族的负面影响。重点探讨了1949年以后的森林开发、定居化以及20世纪90年代以来的“荣猎转产”等政策,对于当地生态环境影响的同时,如何使原住民族——鄂伦春人的生计、社会和文化发生了巨大的变化。最后,笔者把此研究提升为对于“进步”和文明的表述问题的讨论。