大数据背景下的思维方式嬗变.docx

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大数据背景下的思维方式嬗变

作者：

张帅　张世明

来源：

《理论导刊》2014年第08期

        摘要：

新时代社会诸领域的主要特征是以信息技术发展所带来的数据的规模使用。

数据的规模使用对人类生产生活和思维模式有着重要影响。

定量分析在经历最初的数字符号运算关系阶段后，逐步发展到使用数字符号对应事物特征与事物运动并通过逻辑关系建立数据体系以描述事物及其运动规律阶段，大大提升了认识准确性。

但数据的规模使用与计算方法的更新也使得人们在定量分析上对数据产生了更多迷信，导致一些研究者脱离事物及其运动过程本身，纯粹研究数据之间的抽象计算关系来对应真实社会，反而影响了认识与判断的真实性。

定性分析是人类认识事物的基础，也是对事物认识全面性的保证。

大数据时代，定性分析受到单一流程化与概率方法的影响，其认识事物的角度受到局限，认识事物的全面深刻程度受到影响。

        关键词：

大数据；思维模式；嬗变；定量分析；定性分析

        中图分类号：

B80 文献标志码：

A 文章编号：

1002-7408（2014）08-0106-03

        基金项目：

江苏省教育科学“十二五”规划2013年度课题“江苏高校学生自主创新能力培养机制研究”（C-b/2013/01/025）；2014年南京邮电大学党建与思想政治教育研究校级规划项目“大数据时代信息类高校思想政治教育工作创新研究”阶段性研究成果。

        作者简介：

张帅（1984-），男，北京人，博士研究生，南京邮电大学发展规划处讲师，研究方向：

政治经济学；张世明（1983-），男，哈尔滨人，英国格拉斯哥大学亚当斯密学院博士研究生，研究方向：

管理思维与实践。

        一、 数据及其时代特征

        有记载的数字使用几乎与人类文明同时出现。

数字的使用是人类抽象思维进步的标志，数字使得量的概念有了准确（甚至是精确）的描述与规定，并可以使用这些抽象符号进行逻辑关系的串接，形成可确信的结果。

于是人们掌握了一种工具，可以在逻辑关系内部利用数字对量的变动结果、变化过程、变化的趋势做出可信的结论，这就是数学。

数学成为一门学科后，其突出特征是准确性和逻辑性，对人类的思维方式产生了重要影响。

        而今的数据则大大超越了量的概念，有了独到的特征。

        第一，数据用来描述事物的特征甚至是事物本身。

随着信息技术的发展，事物的特征包括事物本身都成为了信息，事物的运动就是信息的流动。

由于信息运载的便利性，用数字定义的信息，其标识与传输都是最为便利的。

因此，人们有意识、有目的地使用数字对事物特征或事物本身进行抽象规定，使事物的世界变成抽象世界中的数字世界，数字也就转化为了数据。

        第二，数据是逻辑关系中的数字。

数学的准确性是靠逻辑性完成和保证的，因为单个数字只是孤立的量的规定，准确则是要对事物整体的性质特征与运动变化做出一致性描述，实质是用逻辑体系抽象概括事物的系统特征或运动。

事物的系统特征或运动过程由事物的各个特征或运动的每个阶段组成；逻辑体系则是由一个个数据组成。

因此，数据的设置是为了形成有逻辑关系的数据体系，不与别的数据构成逻辑联系的孤立数据是没有存在意义的。

数据的逻辑关系一般有三种样式：

一是明确的数学关系；二是用以描述事物特征体系或事物运动全过程的抽象的数据体系；三是数据间的可能性逻辑关系。

        第三，数据具有网络效应。

数据不仅以逻辑的形式存在，也以网络的形式存在。

网络效应指网络中的事物间交融引发新的事物关系或新事物出现的现象。

事物间的联系构成网络，使用数据与数据逻辑体系对事物进行抽象标识后，事物之间的联系也会通过抽象的数学方法得到一个逻辑体系内的数据与另一个体系内的数据之间或者数据逻辑体系彼此之间的联系，也就是新数据逻辑体系的出现，即数据的网络效应。

        数据的规模使用对社会生产与人类活动产生极大的影响。

        从生产的角度，数据所代表的信息技术推动了生产技术和产品全方位的发展与革命性的进步。

一方面，以数据使用为特征的信息技术不仅使信息类产业和生产部门有了超越工业其它部门的发展速度，而且还以极快的速度渗透到几乎每一个传统的生产行业和最终产品中；不仅提升了工业生产的效率和产品的技术水准，而且还加速了技术的新生旧汰与产品的更新换代；另一方面，互联网技术与产品的发展提升了人类社会的交往水平与规模；物联网技术与产品的发展带动了传统工业产品彼此之间的“智慧”连结，提升了人机交互的技术水平；整个产品世界和人类生活世界的联系水平更为发达。

        从人类行为活动的角度看，数据技术的迅速发展改变了人们生产生活的一切行为方式。

相关技术的进步大大改进了人们的交际、交往、交易的条件，交易效率的提升使人们彼此间发生联系的活动规模呈几何级数增长，并在过程中引发依赖交易条件改进的新行为活动模式。

        数据的规模使用与相关技术的发展也对人类的思维方式演变产生重要影响，包括定量分析思维和定性分析思维。

        二、 大数据时代定量分析思维及其嬗变

        量的分析是人类思维能力进步过程中分化出的一类深刻的抽象方法。

以明确的数字符号规范量的规定方式，从而有了固定的量的概念。

这种固定最大的价值在于抽象后的逻辑环节与逻辑路线是明确且反复可检验的。

定量分析因其准确、精确的特征而被大家所普遍接受，其嬗变过程为：

        使用数字符号并进行计算。

使用数字符号对不同的量进行对应规定，并规定计量单位，通过逻辑的计算方法形成数字关系，得出数据结果。

既可以对存在事物进行某些特征的准确概括，也可以对事物的某些发展趋势做出精确推断。

        使用数据系统定义事物特征或复杂事物及其运动。

以数字符号对事物的特征或事物本身进行抽象的对应设定，按照事物特征之间、事物之间的逻辑关系将先前的对应数字进行串联，形成数据逻辑体系，即对应事物及其运动特征的数据系统描述模式。

当量的分析方法超越纯粹的数字计算用来描述更多事物关系时，对知识的传承便有了革命性的意义。

人类知识的传递经过语言和文字概括阶段后，准确性和可储存性已经大为进步，但语言和文字在传递过程一定存在因理解差异而产生的变异。

而对知识体系进行数据关系对应后，因其不可违背的逻辑关系，从而大大增加了传递的准确性和历史一致性。

        数据间的构造性关系抽象。

如前文所述，数据体系是用数字对应事物特征或事物本身，遵照事物运动过程的内在逻辑规定形成的数据逻辑体系，其来源是事物本身。

但随着数学工具的发展，数据间的逻辑计算方式越来越复杂，逐渐出现了单纯数据之间、数据体系之间的构造性逻辑计算关系。

由于其并非来源于真实的事物特征及其运动过程，因而可能影响定量分析的精准度。

        数据体系对事物运动及其特征体系的对应准确性也有瓶颈，表现在事物的所有特征不能被完全数字化标识；对事物及其运动的逻辑关系的认知受到生产力、思想认识水平的制约；外界环境对事物运动过程影响的不确定性等，这些都影响着人们对事物运动及其特征体系的全面准确认知。

数据体系往往只能是对一类相对独立的逻辑关系的准确对应，在更广泛的条件约束下，准确性则会降低。

为此，人们对已知逻辑关系的数据体系构成进行检验，采集更多发生的数据，通过数学计算方法检验描述事物逻辑关系的数据关系，以提高其对应描述的准确性和可靠性。

        定量分析在经历最初的数字符号运算关系阶段后，逐步发展到使用数字符号对应事物特征与事物运动并通过逻辑关系建立数据体系以描述事物及其运动规律阶段，大大提升了认识准确性。

但数据的规模使用与计算方法的更新也使得人们对定量分析对数据产生了准确性迷信。

当下，一切的学科都在使用数学工具，社会科学甚至包括人类的行为、心理、历史变迁都在使用数据进行逻辑概括或计算。

然而，定量分析方法并不完美，一旦迷信数学工具，只追求数据间的某些逻辑计算关系，并套用在真实事物运动关系上，反而会增加人们对事物特征及其运动规律的判断的不准确程度。

        三、大数据时代定性分析思维及其嬗变

        定性分析思维完全立足于现实事物特征及其运动实践，它是人们从事物本身及其运动实践出发，用语言对事物的概念进行概括，对事物的特征进行总结，对事物的运动规律进行归纳所形成的具有一定逻辑关系的判断，并以此为基础，进行相关的分析与推理。

定性分析思维一直保持从实践中来的逻辑路线，其中不断发展的是逻辑思考的方法。

定性分析的基本特征是：

（1）只在逻辑层次进行抽象，逻辑的起点与节点是对事物特征及其运动环节的语言概括；

（2）对同一事物运动，因所处环境不同，理解的角度、观点、水平的差异，可总结的逻辑线条多，差异性大，无法形成精准的标准；（3）定性分析的工具——逻辑思考方法，没有明确的正确与错误、简单与复杂、低级与高级之分，定性分析的结果自然也如此。

定性分析思维模式的主要价值在于：

（1）定性分析是对事物特征与事物运动本质的基础性分析。

定性分析使用逻辑的方法与观点对事物及其运动的材料进行去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的全面分析和综合，从事物及其运动现象中找出反复出现的规律与本质，并用语言对相关概念给予归纳表述，对认识的结果有积累，有分类；

（2）只有在概念明确的基础上，所分辨出的事物高与低、长与短、大与小等量的概念才能使用相应指标进行定量分析；（3）定量分析的方法、手段并不能达到描述全部的事物及其运动规律的水平，只有定性分析模式才有希望更多的探究一个事物的本质、揭示事物间的相互关系、发现事物运动的规律。

因此，定性思维模式对人们鉴定和判别事物属性具有重要的参考与评估价值。

        大数据时代，定性分析受到单一流程化与概率方法的影响，其认识事物的角度受到局限，认识事物的全面深刻程度受到影响。

        一是受到单一流程化思路的影响，使定性分析的路线与结果受到制约。

人类与生俱来的思维能力是使感性认识必然上升到理性认识，并形成认识论体系。

这是抽象基础上通过逻辑思维实现的。

逻辑思维的步骤与路线就是流程。

因为逻辑思维路线的多样性，流程也是多样的。

数据涌现的时代会使数据逻辑关系的影响不断增加。

数据逻辑关系的主要特征是每一个环节间依靠数学运算关系进行连接，一旦出现错误，计算过程就会停止，逻辑就会中断。

当反映数据逻辑关系路线的流程思路大量进入生产生活活动，就会造成思维领域单一僵化的流程化、程序化，影响着人们的思考与行为活动创新。

定性分析的突出特征是没有确定的标准以检验方法与结果的对错，这不是定性分析的缺陷，恰是其能对事物及其运动过程有更丰富和深度认识的保证。

而定性分析的逻辑路线，用语言描述的概念特征及其组合或排列、排序方式，不同的人与不同的理解角度，其组合与排列方式必有不同，因此定性分析面对大数据时代单一流程化思路，思维效果会受到影响。

        二是受到概率判断思路的影响，使定性分析的创新性受到约束。

概率是通过大量重复，对每种情况出现的频次进行统计从而得出每种情况出现的比例。

一般对发生频率高的事件会认为是必然事件，对发生频率非常低的事件会认为是小概率事件，在概率学范畴小概率事件通常又被认为是不可能发生的事件。

概率是一种数学工具，用来对不确定的事件的发生情况做出一定程度判定，但概率不是精确地必然，大概率事件不是必然发生事件，小概率事件也不是完全不发生事件，其准确程度在单次事件中是无法确认的。

然而大数据时代对数学工具的推崇以及丰富的数据资源使概率判断的思维有了丰厚的土壤，影响着人们的判断习惯，导致人们根据事件在历史上发生过的频次（概率）去推测未来的结果，而不是分析当前事物的特点是不是具有与历史完全不同的新规律，这对人们认知事物和创新分析造成约束。

        结语

        人类的思维活动影响着人类的生产生活活动，同时人类思维自身的发展也受到自然界与社会环境的深刻影响。

当前社会发展的突出特征是数据的广泛使用带来了新的生产生活方式，人的思维方式也受到影响，不仅有方法上、工具上的进步，使人类认知能力与认知准确性大幅提升，也存在对不同思维方式的负面影响。

分析其嬗变过程，有利于人们正确认知与把握数据使用的两面性，在合理范围内发挥其积极作用，规避其不利影响。

        参考文献：

        [1]MichaelMilton.深入浅出数据分析[M].电子工业出版社，2013.

        [2]宋承宪，许强.现代西方经济学（微观经济学）[M].上海：

复旦大学出版社，2005.

        【责任编辑：

孙巍】