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在研究领域，有一种明显的相反趋势，即人们开始怀疑理论的价值。尽管几十年来理论在许多领域一直享有神圣的地位（Mueller 和 Urbach 2017；Straub 等人 1994），但有两种质疑越来越多。一些人质疑，在大数据和机器学习时代，研究人员是否需要理论。根据这种观点，高度预测的算法可能就足够了；理论可能不是必需的（Anderson 2008；Kitchin 2014；Steadman 2013）。另一些人问我们为什么如此想要理论。从这个角度来看，太多的研究人员患有理论迷恋（Avison 和 Malaurent 2014）、固着（Hirschheim 2019）或痴迷（Dennis 2019），并贬低其他贡献（Ågerfalk 2014）。其他领域也提出了类似的批评（Hambrick 2007），一些人认为对理论的痴迷会危及他们领域的未来（Tourish 2020）。
下一代信息系统理论：...
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