以抛币为例,抛的次数足够或越多,硬币正反面出现的频率就更近似于其出现的频率,即1/2,所以大数据规模大就是“大数定理”。但大数据仍是数据,也有局限性。比如对社会现实没有反思和批判性,甚至反向加强(meta分析就有反向加强)。事实上,大数据只和人的行为有关,与人之本性并不相关。近代以来与人的行为相关的数据处理,所用主要工具是统计学。但统计学没有反思性和批判性,它的潜在假说就是大多数=正常,即少数=异常。通过少数=异常被排斥,而使更多的人回到大多数的“怀抱”,从而使后者成了理想的“标准人”,所以大数据应用者的非反思性和非批判性盲目加强了人的偏好和欲望,成了偏好的助者和欲望的帮凶。目前,有些科学家,包括医学家已不直接与真实世界的研究对象打交道,而是通过分析各种数据作为研究来取得科学发现,这叫数据驱动型科学研究。
图灵奖得主吉姆·格瑞指出,科学经历了如下几个时期:①上千年前世界上只有经验科学,只能描述自然现象;②数百年前出现理论科学,运用模型发现各种定律定理;③近几十年出现通过大数据计算出现模拟科学;④现在是把经验、理论、模拟三种范式相整合。