随着信息技术和网络及各类传感设备、海量存储技术的飞速发展，数据的定义和收集方式产生了革命性的变化，大数据应运而生。相比传统分析方法，大数据技术拥有无可比拟的优势，然而大数据技术所引发的一系列关于认知论的哲学难题——大数据的假设及伦理问题——同样不容忽视。
大数据技术
有关大数据的主流文献常常表现出对科学哲学和认知论的不同看法，结论均基于一个假设：大量的数据及通过大数据分析发现的模式是独立于理论基础的。换句话说，很多大数据学者错误地认为数据量越大，分析结果就越可靠，而理论立场可有可无。这种研究大数据而不考虑当代科学哲学的做法既不明智也不可取。大数据的核心在于如何使用大数据技术来捕捉和分析数据，而大数据技术多涉及算法，我们只有充分理解各种算法的局限性和风险，明白这些算法会如何引致以及引致什么样的误差，才能决定到底多大程度可以对这些算法施以信任、加以限制。
我们可以信任大数据技术吗?文章表示，这不仅仅在于软件的开发与修正本身，而更加在于认知对软件的开发—修改—更新这个循环过程的指引作用。大数据技术是科学哲学与社会认识论争辩的产物，在运用时不应脱离科学哲学思想的指引。缺乏认知则会大大限制我们发现错误的能力。
总而言之，大数据技术作为一种工具不可避免地存在局限性。从本质上讲，这些局限性反映了大数据技术背后理论的缺失。更重要的是，这些局限性清晰地表达了大型软件系统的常规误差监测、修正与评估对内在认识论的挑战。