＂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。
