当代，诸科学均表现出数据驱动的特征。学科背景天差地别的科学家们，都需要处理分析大数据开展研究。只有汇聚来自不同国家、地区、科研机构的数据，开展充分合作，才可能揭示不同数据集之间尚未被发现的关联、最大化地挖掘出数据可能蕴含的知识。本期专题选取三篇文章，讨论大数据驱动的科学的上述特征，在不同学科领域内，对传统科学哲学（本体论、认识论、方法论等）与伦理（价值负载）带来的影响。刘伟伟的《大数据时代的科学实在论发展趋向及其特征》，表明大数据要求共享合作、使科研社会化的特征，为在实践中辩护科学实在论和科学合理性打开了新思路。通过大数据分析发现未知关联，则可以为进一步寻找因果性提供帮助。李晓洁和丛亚丽的《健康医疗大数据公平问题研究》，表明健康医疗大数据面临的公平问题，已经由小数据时代风险的公平分配转向机遇（受益）的公平分配：如果生物医学大数据无法覆盖落后地区、弱势群体，其发展可能加剧健康不公，只有克服不同社会群体之间的差异和分歧，进行理性的互动，才可能促进健康公平。陈泓邑和庞聪的文章则以储存健康大数据的“新基建”：生物样本数据库为切入点，考察大数据“汇聚不同来源数据，在未来开展目的不确定研究、发现当下未知关联”这一特征对科研伦理知情同意原则的挑战，并从隐私权、公民参与科学的权利以及伦理中的“公平”原则出发进行分析，讨论生物样本数据库中如何实现知情同意的精神，其主旨与李晓洁和丛亚丽的文章可谓暗合。我们希望这三篇文章能够为科学哲学和伦理学进一步把握大数据时代的“时代精神”抛砖引玉。
（专题策划：陈泓邑）
摘要：进入大数据时代,"数据量化"的大数据"总体性"思维有助于科学实在论关于"可观察"与"不可观察"难题的本体论层面求解;大数据"非精确性"思维有益于维护科学理论的认识论意义与价值,并且拓宽了科学理论的真理问题解决路径,进而丰富了科学实在论的认识论内涵;大数据"相关性"思维对于科学理论构造的因果机制起到了补充和完善的作用,从而使得科学实在论所坚持的科学理论的合法性地位得到了巩固;大数据时代以数据化思维作为基础的"科学-技术"相融合的方法论路径以及"科学社会化"与"社会化科学"的方法论趋向使得人们对于科学的本质、功能及其特征有了更加全面的认识,为科学实在论的方法论辩护提供了更加广阔的空间。
关键词：科学实在论;大数据;总体性;相关性;非精确性
摘要：健康医疗大数据指代当前出现的技术驱动分析大数据集,从而增加医疗知识,提高治疗水平的现象。在健康医疗大数据时代需要建立健康医疗大数据各伦理主体都能接受的价值体系。健康医疗大数据面临的公平问题,已经由小数据时代风险的公正分配转向机遇(受益)的公正分配。因而,在个体权利和共同善的权衡中,公共健康发展的共同利益具有优势地位,但同时也要注重个体隐私权、知情同意权的保护;共识的制定需要克服不同社会群体之间的差异和分歧,进行理性的互动,在价值和观念层面达到一致;对于发展中国家来说,应当积极参与发达国际的合作。通过合作提升技术水平,培养技术人才。
关键词：健康医疗大数据;公平;个体;公共
摘要：生物样本数据库研究难以满足传统知情同意在开展前就告知研究具体目的要求。为了解决该问题,出现了多种不同的同意模式,并发生了"何种同意模式更好?"这一"生物样本数据库同意模式之争"。当下的争论主要发生在宽泛同意-同意治理模式与元同意(meta consent)模式之间。元同意向参与者提供依据自身偏好选择不同同意类型的权利。批评者认为该权利不存在,且赋予参与者依据个人偏好选择的权利会导致滑坡。本文论证参与者有选择同意类型的权利,设置这一权利可以保护参与者的正当偏好,不会导致滑坡。该权利可以从隐私权,以及公民参与科学研究的权利中演绎出。元同意能够以道德物化的形式实现对该权利的保护,但该权利也可以通过诉诸可靠治理实现。因而参与者有选择同意类型的权利,并不意味着元同意模式比宽泛同意-同意治理模式好。可靠的治理要求作为道德行动者的科研人员不完全依靠元同意模式。
关键词：元同意;宽泛同意;同意治理;道德物化
