摘要：信息时代数据快速增长,数据密集型知识发现成为科学研究的新途径。它在取得一系列成就的同时,也出现了走向＂唯数据论＂的极端倾向。数据生成、采集的方式和特点,数据分析处理技术的水平,决定了数据密集型知识发现存在能力边界。对于科学研究尤其是社会科学研究而言,数据的代表性、数据的质量、算法的模糊性等是必须认真考量的问题。数据密集型知识发现的产生,并不意味着＂理论的终结＂和传统科学方法都已过时,而是在新的基础上使实验、理论、模拟与数据统一起来成为可能,这一发展方向具有更为广阔的前景。

关键词：数据密集型知识 数据驱动 数据代表性 数据质量 大数据 

单位：武汉大学社会发展研究所; 武汉大学社会学系; 湖北武汉430072