简介：基于大数据的知识表征不仅凸显知识的精神特质，而且凸显知识生产特质、实践特质和规范特质。多元的大数据主体使知识更加复杂，数据的主体多元性在客观上要求数据共享，而实现大数据共享是一个复杂的过程；数据的主体多元性使大数据仓库的客观性越来越复杂。关联的网状大数据彰显知识的客观性，基于大数据知识表征的客观性不仅来源于关联的大数据形态，而且来源于经验世界的大数据、主体与经验世界关联的数据、主体问数据的客观实在。强语境依赖的大数据彰显知识的相对性，基于大数据知识表征依赖大数据产生的时空语境，基于大数据知识应用具有应用空间的相对性。大数据知识的实践应用彰显知识的社会规范性，应遵循客观性、公有性和社会性及技术层面、组织层面的制度规范。基于大数据的知识表征不仅彰显大数据工具的个性特征，而且具有普遍知识的本质特征，是对人本主义和外在主义知识论的超越，是关联分析和因果分析的辩证统一，并具有实践意义。

简介：科学表征是用一个人工设计的事物（如模型）描述另一个相关的事物（如自然现象）,其结果是形成科学知识或理论,它蕴含了构成、划界和规范问题,已经成为各种实在论与反实在论争论的焦点。早期的图像论认为表征就是心理图像,后来的相似论主张表征是两个不同事物之间的相似,同构论认为表征是两个不同事物之间具有相同的数学的或者物理的结构,指代论认为表征是一个事物替代另一个事物,推理观认为表征是一种推理力和认知能力。这些观点表现为科学理论的句法观与语义观之争、建模与理想化之争,形成了表征的紧缩观和实质观,以及分析方法和实践方法。

简介：布兰顿认为,我们仅能从人所独具的智识能力出发,以概念作为哲学探究的起点;麦克道尔则试图保证世界的可应答性,挽回经验之于思想和判断的证成和限制作用.两人思想的矛盾在于,布兰顿认为麦克道尔没有必要保留对经验的谈论,麦克道尔则认为布兰顿至多只能获得语义表征,而不能真正地直接谈及对象.强调两人哲学中的实用主义因素,可以实现两人哲学上的可能和解乃至互补.

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：周靖:正如我们看到的那样,自古典实用主义时代以来,人们一直在拒斥大写的表征主义(Representationalism)。但在对《表达主义、实用主义和表征主义》(Expressivism,PragmatismandRepresentationalism)一书的简介中,你这样写道,“实用主义者在哲学传统中一直是表征主义的敌人,但他们是自然主义的友人,这里的自然主义指的是休谟和尼采意义上的自然主义。”我的第一个问题是,当你在说休谟意义上的自然主义时,你指的是哪种自然主义?此外,在著名的文章《无表征主义的自然主义》^①中,你提出了另一个概念,即“哲学自然主义”(philosophicalnaturalism)。这两种自然主义有什么不同?

简介：科学活动本身既包括“表征”（representing），也包括“介入”（interven—ing），介入活动是科学特别是自然科学研究的最为重要和主要的部分，而介入性活动及其成果在科学哲学研究上很少得到体现。以往的科学哲学太过注重表征的研究，而忽略了介入的研究。这被科学实践哲学准确地称为“理论优位”（theory—dominance）的倾向。表征是科学知识传承和交流系统的重要属性，表征及其结果——表象（representation）也是科学知识呈现形态的基本特征和方式，介入是科学实践的重要特性，两者对于科学活动都是重要的特征，是科学活动不可或缺的两个方面。科学哲学不应忽视其中任何一个。我们反对表征主义（representationalism），主要是反对“理论优位”的倾向，希望纠正这种扭曲了科学形象，忽视科学实践的科学哲学研究趋向。

简介：迅猛发展了半个多世纪的科学哲学研究进路．经过科学哲学自身发展逻辑的内在演变，经过科学的人文社会学研究进路的外在冲击，目前正处于转型之中。转型中的科学哲学一方面揭示了标准科学哲学研究进路的局限性，另一方面正在以一种开放的兼收并蓄的态度探索新的研究进路。