【摘要】：脑科学与大数据的联结成为一个重要的标志，标志着研究方法进入到数据分析的时代。神经影像代表了大数据的前沿领域。作者在文章中主要讨论了现代神经影像代表了一种多元因素的、广泛的数据挑战，包括获得数据的极具增长，社会学的和逻辑学分享的问题；多点、多数据类型的框架挑战；数据挖掘的方法；等等。[49]另外，脑科学逐渐进入到测绘的领域，所以可以想见，这逐渐为数据分析提出了很高的要求。
脑科学与大数据的联结成为一个重要的标志，标志着研究方法进入到数据分析的时代。在一篇名为《作为大数据科学的人类神经影像》（Human neuroimaging as a“Big Data”science）中，作者约翰·达威尔·凡·霍恩（John Darrell Van Horn），阿瑟·W·托戈（Arthur W．Toga）指出，神经图像技术的发展带来了大量的关于人类大脑的信息。神经影像代表了大数据的前沿领域。作者在文章中主要讨论了现代神经影像代表了一种多元因素的、广泛的数据挑战，包括获得数据的极具增长，社会学的和逻辑学分享的问题；多点、多数据类型的框架挑战；数据挖掘的方法；等等。“大数据可能会变成大的脑科学”。[49]另外，脑科学逐渐进入到测绘的领域，所以可以想见，这逐渐为数据分析提出了很高的要求。
在一些学者看来，可以从神经影像数据中推演出因果关系。如英国科学家安德拉·格里夫（Aandra Greve）[50]指出：“关闭循环，从神经影像中推演因果关系……脑活动的测量和行为测量（如精确度或者速度）是同样神经／认知系统的测量……无需介入到哲学争论中，最近朝着从神经影像体验因果关系的一部开始由余（Yoo等，2012）迈出……他们使用即时的f MRI测量海马体旁区位置的在线活动（PPA），然后当PPA活动与好的或者坏的状态对应时，呈现出视觉图景。在这里这些状态通过先前实验来定义，PPA活动与接下来的记忆场景有关”。[51]作者还专门阐述了余文章中的观点。(www.xing528.com)
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