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科学正在进入一个崭新的阶段。在信息与网络技术迅速发展的推动下，大量从宏观到微观、从自然到社会的观察、感知、计算、仿真、模拟、传播等设施和活动，产生出大量科学数据，形成被成为“大数据”(Big Data)的新的科学基础设施。科学家不仅通过对广泛的数据实时、动态地监测与分析来解决难以解决或不可触及的科学问题，更是把数据作为科学研究的对象和工具，基于数据来思考、设计和实施科学研究。数据不再仅仅是科学研究的结果，而且变成科学研究的活的基础；人们不仅关心数据建模、描述、组织、保存、访问、分析、复用和建立科学数据基础设施，更关心如何利用泛在网络及其内在的交互性、开放性、利用海量数据的可知识对象化、可计算化，构造基于数据的、开放协同的研究与创新模式，因此诞生了数据密集型的知识发现，即科学研究的第四范式。 微软公司的《第四范式：数据密集型的科学发现》(The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery)是第一本、也是至今为数不多的从研究模式变化角度来分析“大数据”及其对革命性影响的专著。由Tony Hey等人主编的英文版已于2009年出版。全书以吉姆·格雷提出科学研究第四范式的演讲开篇，邀请国际著名科学家对数据密集型科学发现的理念、应用和影响进行了全面分析。 该书介绍了地球与环境科学、生命与健康科学、数字信息基础设施和数字化学术信息交流等方面基于海量数据的科研活动、过程、方法和基础设施，揭示了在海量数据和无处不在网络上发展起来的与实验科学、理论推演、计算机仿真这三种科研范式相辅相成的科学研究第四范式－数据密集型科学发现。第一部分，Dan Fay等人介绍了地球、环境、海洋、空间等领域的大数据环境与科学应用；第二部分，Simon Mercer等人分析了医学、认知科学、生物系统、医疗服务等领域的数据密集型科学发现。第三部分，Daron Green等人提出了适应大数据时代的科学信息与科学计算基础设施面临的挑战。第四部分，Lee Dirks等人对数据密集型科学发现对学术信息交流带来的深刻变化做了描述。 该书还进一步探讨这种新范式的内涵和内容，包括利用多样化工具不间断采集科研数据、建立系统化工具和设施来管理整个数据生命周期、开发基于科学研究问题的数据分析及可视化工具与方法等。并深入探讨了这种新范式对科学研究、科学教育、学术信息交流、以及对科学家群体的长远影响。 经微软亚洲研究院推荐，中国科学院国家科学图书馆联合中国科学院上海药物研究所、中国科学院上海生命科学信息中心、中国科学院计算机网络信息中心，由潘教峰、张晓林等译的中文版《第四范式：数据密集型的科学发现》已由科学出版社正式出版。 |
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