EN
PURPOSE/THESIS: The purpose of the paper is twofold: (i) to argue that fundamental ideas are the most important tokens in scientific and engineering endeavours rather than specific methods, procedures, metrics and artefacts; new ideas and concepts are transformative forces of how we understand science, its role in society and how we lead scientific research; and (ii) to identify the challenges and opportunities the emerging concept of big data brings about to information science. APPROACH/METHODS: In order to investigate the impact of the new ideas in science, we follow Thomas Kuhn’s approach presented in his landmark book The Structure of Scientific Revolutions according to which science develops by leaps, which he dubbed paradigm leaps, that are qualitative changes of the ways the world is conceptualised and understood. RESULTS AND CONCLUSIONS: As a result of our investigation we identified four major paradigm leaps. The paper shortly depicts three paradigms that are already a canonical part of the past and contemporary science, and then a budding fourth paradigm that is still in statu nascendi, in its nascent stage, is described. We begin with Plato and Aristotle (first paradigm), and then through Francis Bacon (second paradigm), John von Neumann (third paradigm) we shall arrive at big data and knowledge discovery by means of computer facilities (potentially a fourth paradigm). ORIGINALITY/VALUE: It is believed that the fourth paradigm can help information technology become a partner on a par with humans in scientific and other research endeavours going far beyond its present role of being mainly a mechanism to store, process, and disseminate information. It is argued also that the fourth paradigm is a challenge to information science in both its main dimensions: (i) development of its foundations and methodologies by studying information phenomena reflected in very large datasets, and (ii) providing users with the needed information and knowledge derived from very large datasets.
PL
CEL/TEZA: Cel artykułu jest dwojaki: (i) uzasadnienie tezy, że podstawowe idee są ważniejsze w kształtowaniu przedsięwzięć naukowych i inżynierskich niż określone metody, procedury, miary i artefakty; nowe idee i pojęcia są siłami transformacji naszego rozumienia nauki, jej roli w społeczeństwie i sposobów prowadzenia badań; (ii) wskazanie wyzwań i możliwości, które dla nauki o informacji niesie rozwijające się pojęcie „big data”. KONCEPCJA/METODY BADAŃ: Badając oddziaływanie nowych idei w nauce przyjęliśmy podejście Thomasa Kuhna przedstawione w słynnej książce Struktura rewolucji naukowych, zgodnie z którym nauka rozwija się cyklami, nazwanymi przez niego paradygmatami, które jakościowo zmieniają sposób konceptualizacji i rozumienia świata. WYNIKI I WNIOSKI: Rezultatem badań jest wskazanie czterech głównych paradygmatów. W artykule krótko przedstawiono trzy paradygmaty, które dziś stanowią kanoniczną część przeszłej i współczesnej nauki, a następnie opisano obiecujący paradygmat czwarty, pozostający jeszcze in statu nascendi, w fazie kształtowania się. Rozpoczęliśmy od Platona i Arystotelesa (pierwszy paradygmat), następnie poprzez Francisa Bacona (drugi paradygmat), Johna von Neumanna (trzeci paradygmat), dotarliśmy do „big data” i odkrywania wiedzy za pomocą narzędzi komputerowych (potencjalnie czwarty paradygmat). ORYGINALNOŚĆ/WARTOŚC POZNAWCZA: Wyrażono przekonanie, że czwarty paradygmat może pomóc w przekształceniu technologii informacyjnej w równorzędnego partnera ludzi w przedsięwzięciach naukowych i innych zamierzeniach badawczych, partnera znacznie wykraczającego poza jej obecną rolę – głównie mechanizmu przechowywania, przetwarzania i rozpowszechniania informacji. Uzasadniono także opinię, że czwarty paradygmat stanowi wyzwanie dla nauki o informacji w obu jej podstawowych wymiarach; (i) rozwijania jej podstaw teoretycznych i metodologicznych przez badanie zjawisk informacyjnych uwidaczniających się w wielkich zbiorach danych, i (ii) zapewnianiu użytkownikom potrzebnej im informacji i wiedzy derywowanej z wielkich zbiorów danych.