0引言

　　現象學不僅是哲學而且是方法，現象學從一般意義來說有先驗、解釋、發(fā)生三種，這三種現象學所采用的研究方法一般有先驗研究、解釋學研究以及體驗研究。在大數據背景下，使用者三種方法看待實驗室研究，這三種方法能否成功運用，一要看先驗研究以及解釋學研究中確立的“意向性”，二是這種“意向性”能否成功運用到體驗研究。

1大數據實驗室的現象學先驗研究

　　實驗室研究一般會被誤認為就是實證研究，實驗是使用理性的邏輯作用于具體的實物，研究者會受到具體經驗以及假設觀念理論的影響，并且強調將這些因素“不帶偏見”的面對客觀事實，在實驗室研究中我們必須緊緊地圍繞研究對象。在新時代背景下使用現象學先驗視角審視大數據實驗室研究。

　　何為先驗，康德說:“先驗包含了一切質的可能”，也就是說，先驗就是對具體經驗的超越，它包含了具體經驗的一切。那么在大數據背景下，實驗室的研究是結合世界上所有的數據，包含進了一切的人類知識。大數據下的實驗室研究不僅是少數人參與到實驗室的研究，而是通過全球化的數據連接，將單個實驗室的研究擴展到全球，使實驗室研究社會化，它集中人類的知識、智力以及資源進行最優(yōu)化研究，它囊括了一切人類知識的總量。

　　從另一個方面來說，現象學的先驗研究注重主體性，研究對象要圍繞研究人員轉，研究人員用自己的視角假設去迫使研究對象顯示真相。在大數據背景下，實驗室研究人員首先要構建的自己假設前見，確立自己的研究視角，接著再從海量的信息中，抽取符合自己“意向性”的信息。就像胡塞爾所說的“向來人們都認為，我們的一切知識都必須依照對象;但是在這個假定下，想要通過概念先天地構成有關這些對象的東西以擴展我們的知識的一切嘗試，都失敗了。因此我們不妨試試，當我們假定對象必須依照我們的知識時，我們在形而上學的任務中是否會有更好的進展”。大數據時代背景下，實驗室研究人員可以充分自由的構建自己先驗世界，再根據自己的先驗世界去提取相關的信息，用這些信息去達到對實驗對象本質的暴露。傳統(tǒng)實驗室研究總習慣于根據實驗對象來確立所使用的知識及方法，按照確定的步驟進行相關的操作，正因為此，傳統(tǒng)實驗室研究中總會受到諸多的限制，科研人員的思維以及思想難以有大的突破。現象學中的先驗研究，首先在思維上要求研究人員充分的發(fā)揮思想的作用，實驗室研究中所作的一切都要圍繞這個思想服務，而不是讓科研人員屈服于研究對象，這種新的研究思維及方式在一定程度會促進重大科學的發(fā)生及發(fā)現。就像牛頓研究宇宙，試圖去理解上帝奧妙的時候，它也是充分的構建自己的先驗世界，宇宙構造可能會有多種情況，其發(fā)現萬有引律，就是一個典型的例了，使用新的路徑出發(fā)時總會在意外之中有重大發(fā)現。

2大數據實驗室現象學解釋學研究

　　解釋學現象學重視實驗室研究人員憑借研究自己的主見和前見與信息或文本開展對話，使研究劉象圍繞研究人員轉，但這并不意味著研究人員不顧事實或曲解及歪曲對象甚者編造數據。如果實驗室研究人員在實驗室研究中發(fā)現原有的假設不符合事實，那么實驗室研究人員需要調整原來的假設使其符合事實。當然，當我們的假設與實驗研究對象出現短時問的不符合時，實驗室研究人員不可輕率的拋棄先前的假設和獨特的視角，不可圍繞著實驗對象跑而缺乏主見。

　　解釋學現象學中實驗室研究人員的主見或前見在一定程度上有其適當之處。海德格爾指出，“任何解釋工作之初都必然有這種先入之見，它作為隨著解釋就已經‘設定了的’東西是先行給定的，這就是說，是在先行具有、先行視見和先行掌握中先行給定的”，即實驗室研究人員在進行相關的解釋，是通過這種先行的要素起作用的，把實驗室研究中的某一物解析為另一物時，起主要作用是具有以及掌握先行的視見而確定的。伽達默爾接著指出，“前見其實并不意味著一種錯誤的`判斷，它的概念包含它可以具有肯定的和否定的價值”，他認為前見首先是判斷的方式，它并不因為見解上的錯誤而受到排除，相反，前見是給定于最后考察一切事情中的決定性的要素之前，在胡塞爾和海德格爾那，前見都有其合理性。可以說，前見在大數據下實驗室研究具有重大價值，實驗室研究人員的確使廣大的實驗室研究人員與信息數據對話，具有高度的創(chuàng)造性，可以按照自己的前見進行相關的實驗活動而不必搖擺不定。正是因為實驗室研究人員有了自己的前見，才敢于冒險，不斷的激發(fā)實驗研究人員的創(chuàng)造性，在與數據信息的對話交流中，達到了視界的融合，使研究人員和數據信息兩者都重新獲得理解。

3大數據實驗室的現象學參與式和體驗式研究

　　在大數據時代背景下，實驗室研究人員可以充分地構建自己的先驗世界，進行相對應的先驗研究。但先驗研究因為過于強調研究人員的主體性，在一定程度上會產生唯我中心論，那么此時參與式研究就成為了解決先驗研究中不足的一種方法。

　　大數據時代背景下的實驗室研究，研究人員根據自己的需求挑選所需的數據信息，經過數據技術的分析，得到所需的結果。但這不意味著在大數據下，實驗研究人員僅作為一個旁觀者，或只是對象性研究。在面對海量信息得到實驗結果后，更重要的是要參與到實驗中，根據數據信息所給的步驟結果，真正的動手操作，與實驗對象所接觸，“知覺”實驗劉象，與實驗對象之間建立親密的某種關系。與實驗劉象融為一體，將實驗對象的發(fā)生變化與特定的因素聯(lián)系在一起，去認真思考，以便達到對大數據所給相關知識的理解。參與式的現象學研究實際上已由原來探求知識的認識論轉化為以“知覺”或操作者使用為特點的存在論。

　　不過，現象學當純真非主體的做法是體驗研究。而實證研究則是多數以邏輯概念思辨或以量化的數據統(tǒng)計，是與體驗研究對立的。參與式與體驗式在現象學研究中的差別在于，從主體上說參與式研究是自己，是自己參與到實驗對象中問;體驗式研究則是實驗的對象，相當于實驗對象自己研究自己，研究者不直接參與到研究對象中去，不干涉研究對象，研究者退居幕后，讓實驗對象任其自由自在變化的發(fā)展。比如說，一個實驗研究人員要研究某地人群疾病發(fā)生的致病因數，除了經數據信息分析以及在實驗室檢驗和分析樣本外，實驗研究人員要置身于當地人的生活中去，并對當地人的生活不加以任何形式的干擾，詳細記錄當地人每天的日常飲居;跟當地人不斷的交流情感，傾聽當地人與鄰居、家人以及親人的交往故事;觀察當地人的勞作，詳細了解他們的飲食以及生活的自然環(huán)境，將這些因素的聯(lián)系以及相關的數據數值進行詳細的記錄。體驗式研究不單要求實驗室研究人員傾聽、了解以及記錄實驗對象的事，使實驗對象的思考和言說顯示為“非對象性的言與思”，而且要確使實驗研究人員在記錄和分析實驗報告的過程中盡可能的避免過度的歸納與概括，進而保持記錄的“非對象性的言與思”。