摘 要：良序科学理论借鉴罗尔斯的良序社会构想，提供了一个现代社会中科学研究的理想组织方式。然而良序科学却超出了其作为理想理论的设定，试图直接指导科学政策的实践，这导致了其论证过程中的自我矛盾。良序科学与良序社会为审视现实的社会正义和科学探究提供了完善的标准，但都无法用来指导制度设计。 关键词：良序科学 良序社会 理想理论

摘　要：当前我国高水平科技自立自强和新型举国体制都要求发展和革新面向未来的基础研究。构建“前瞻性”的基础研究需要处理好：研究方向和重点领域的选择问题、长期稳定的知识供给问题、公共价值的充分代表问题及如何符合人类道德规范的问题。“良序科学”作为科学哲学家所论证的关于现代科学形态的理想模型，提供了一种扩展科学多样性的思路，可以从认知多样性和价值多样性的角度分别回应上述的基础研究的认知需求和价值需求，为解决“前瞻性”基础研究的现实难题提供了启发。

关键词：基础研究  良序科学  科学多样性

弗里克用证词非正义和解释非正义两个概念刻画了人类认知实践中存在的不公正现象。受到她的启发，近十年来社会认识论和伦理学研究提出了诸多类似的认知非正义概念，这些新概念分布在知识生产、传递、接受、评价和分配等各个阶段，构成了一个认知非正义的概念谱系。以弗里克的两个认知非正义概念作为标准，可以将衍生概念划分为：因身份的刻板印象引起的可信度错判和认知者错待，因群体分化导致的对某些群体的认知排斥和（认知资源）分配不公。这个概念谱系还在不断地扩展，逐渐呈现出一种无序泛化的趋势，因此，认知非正义的概念研究需要处理和回应以下四个问题：合理的刻板印象与偏见的界限、认知非正义伤害的认定、认知正义与社会正义之间的关系以及不同情境中的认知非正义如何获得合法性。
关键词：认知非正义  概念谱系  概念泛化

摘　要：基于大数据的社会科学研究中隐藏潜在的偏见与不平等问题。然而，大数据的客观性神话使得当代社会科学产生了“大数据傲慢”的研究倾向，即认为大数据可以代替传统社会科学分析。鉴于社会科学对当代社会集体解释资源的强大塑造作用，忽视大数据偏见会使未被纳入大数据集的弱势群体处于解释上的边缘化地位，从而遭受弗里克所称的解释非正义。为了应对解释非正义，社会科学共同体需要保持认知谦逊，即公开承认和反思大数据方法的局限性，并积极寻求其他认知资源。

关键词：大数据傲慢 解释非正义 认知谦逊