大数据的哲学意蕴,该文是关于大数据相关在职毕业论文范文跟哲学意蕴和数据和大数据相关论文范文.
大数据论文参考文献：
摘 要：大数据是在这个科技高速发展时代信息爆炸所产生的空前庞大的数据,具有容量大、多样性、速度快、价值高四个特征.从本体论看大数据归根结底就是将世界上所有客观存在的事物通过数据的方式表达出来,使数据变为一个独立的客观反映世界.从方法论层面分析了大数据的相关关系与因果关系,精确性与混乱性,整体性与层次性,主客体之间的关系,全面透彻地解剖了大数据所带来的思维变革,深层次理解了大数据的哲学意蕴,为今后对大数据的认识和利用提供了更好的理论依据.
关键词：大数据；相关关系；哲学内涵
中图分类号：B0 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2018）01-0093-03
现如今,我们进入了科技高速发展的时代,各个领域的数据都在呈爆炸式增长,并且渗透到全球的政治、经济,科技研究等方面,引发了一系列的技术认知观念的变革.此时,数据也成为带有冠有量词属性的“大数据”,人们可以通过大数据去认识新事物、发现新知识,甚至创造新的价值,大数据也逐渐成为人们追求创新的新范畴、新思潮.大数据的重要逐日凸显,大数据的内在哲学意蕴也引起了各界人士的广泛讨论.
一、大数据及其特征
自新世纪以来,数据信息增长速度惊人,随着互联网技术的普及和进化,网络中所存储的数据已是恒河沙数,所谓量变到达一定程度必然导致质变,数据在这个全新的时代成为大数据.大数据本身并没有明确的定义,是一个相对宽泛的概念,各个领域都对它有各自的定义.总体而言大数据是指,在这个科技高速发展时代信息爆炸所产生的空前庞大的数据,并由此引发的一系列技术以及认知观念的变革.这场新的大数据变革声势浩大,我们每个人的日常工作、生活都被其所影响,它以前所未有的广度和深度改变着我们的世界.很多人将大数据片面地理解为一种对数据进行分析和管理的手段,但其实它也是一种知识发现的逻辑,通过对事物进行量化研究和数据化分析,观察结果重新对数据的客观性和真实性进行审视,既为我们提供了认知事物的新途径,又是在创新发现领域的新方法.
“大数据具有4v的特征”[1]分别是容量大、多样性、速度快、价值高.容量大是指数据规模大,它的数据储存规模巨大,堪称海量.多样性是指数据的增长态势成爆发性,这得益于信息技术的发展.随着手机、平板等电子设备被广泛使用,这些设备产生的数据不同于传统数据类型,呈碎片化结构.而速度快则是指数据的产生和传播的速度快,人们可以随时随地地利用通信设备实施数据的交流,这成为衡量大数据的一项重要指标.最后的价值高是说数据当中所包含的价值,大数据是将世界中的客观物体进行量化研究,数据的背后所代表的对象具有相应的立场和价值观,人们对这些数据进行处理时,不只是对其简单的存储与管理,而是通过对这些数据进行整合和研究之后,挖掘其中有价值的信息.将这些信息所代表的物件通过合适的途径,让其得到更有效的利用,提高其资源利用率,避免浪费.大数据的这四个特征促使其深入到了社会的各个领域.这些数据紧密联系着人们的现实生活,更蕴含着许多哲学意蕴.相信通过我们对大数据中的哲学意蕴和内在本质的了解和探讨,将会对大数据技术更加全面深入的认识提供帮助.
二、大数据的哲学内涵
随着互联网技术的普及和发展,大数据使得我们所处的时始转型.大数据为我们提供了一种全新的交往方式,人们可以利用通信工具随时随地地交流沟通.大数据出现之前,数据的重要性被哲学家所忽视,随着21世纪初大数据的悄然兴起,人们的生活方式以及对世界的认知不断被改变,丰富的信息为新发明和新服务提供了导向,并且由此引发了一系列关于大数据的哲学革命和反思,因此哲学家的目光开始向大数据聚焦,大数据的研究成为其最重要的课题之一.本文将从本体论、方法论两个层面,以哲学的角度对大数据进行分析研究,了解大数据背后所蕴含哲学蕴意.
（一）本体论层面
大数据这一概念的诞生源于我们对数据的研究.大数据溯其根本就是将世界上所有客观存在的事物通过数据的方式表达出来.古希腊哲学家毕达哥拉斯曾说过：“数既是万物始基”.随着大数据时代的发展,数据的意义也变得更加深厚.相对于古时候的文明来说数据是虚幻缥缈的,不具有现实意义.但是过去哲学在不断发展,特别是数据也被纳入科学的研究行列中.人们对于数据的认知变得更加客观.“大数据,更是源于数据的概念”[2]开始逐步变得具体起来.在大数据的观念中,世界上的关系都可以用数据来表示,数据开始慢慢转变成一个独立的客观世界.
对于数的本体论思想,在2000年,孙幕天教授曾经创造性地提出了“世界4”的观念,他认为,所谓的“世界4”是一个符号标码的世界,它可以作为我们所生活的现实世界的某种产物,也是某种需要.这不是人所控制的主观意识形态,数有它自己存在发展的“生命”.它是从“世界3”分化出来的,“世界3”是反映世界的,而“世界4”则是表现世界的.南京师范大学的张之沧教授也对“世界4”观念理论做出了相应的补充解释.张老师的观点认为“世界4”存在于物质精神客观知识世界之后,它借助于电子通讯等设备以及人类自身主观的想象.“将光、电、色、能、数字与信息集于一个整体,对宇宙万物和人类社会的政治经济、科学文化、日常生活模拟缩合,构建起一个与自我紧密结合的新天地.”[3]由此说来,大数据将客观事物与人的主观情感联系起来,构成一个客观的反映世界.
（二）方法论思维的变革
1.因果关系到相关关系,在相关关系中探究因果关系.近代自然科学开始至今,科技以飞快的速度发展起来,这些成就的实现在很大程度上依赖于逻辑推理和分析探究事物之间的因果关系.探究事物之间的因果性本身就是科学哲学的一大热点问题.但是又有与之相悖的观点“相关比因果更重要”[4].此观点认为重视因果关系在大数据时代是不够深入全面的,因为大数据本身具有数据的4v特征,这些特征使得探究事物之间的因果关系变得更加艰难.了解全部的数据,分析它们之间的因果关系其工程量巨大且困难,是毫不实际的.所以我们不能将思维单单局限在因果关系上,要努力去摆脱这种思维限制.大数据所涵盖的全体数据,是对事物比较全面的描述,能将物理世界的某种关联呈现出来,在大数据时代“相关比因果重要”,分析事物之间的相关关系能够为我们的认知和决策带来莫大帮助.由此,这种分析相关关系的大数据思维就显得弥足珍贵.对大数据进行相关性分析与之前对小数据的相关性分析是有很大区别的.其原因在于大数据的信息数据庞大,各个数据之间存在直接相关性和间接弱相关性,并且不论哪种相关性都是可以用来分析问题,找寻对策的.若要探寻事物之间的相关关系,首先,要明确现象中存在关联的事物,建立关联物的相互关系.其次,要分析关联物之间的数据信息,着眼于整体样本数据,这样一来分析的结果更加精准,更加可靠.大数据的相关性分析是非常客观的,不容易受到主观思维个人倾向的限制影响,同时也不存在创建模型,操作性比较强.分析大数据的相关性能够多方面地发散思维,消除主观因素的偏见倾向,更深层次地挖掘出潜在的奥秘,更加精确地进行科学的预测.
在大数据时代,人们发现了因果关系的局限性,关注点也从事物之间的因果关系变为相关关系,甚至有些人认为因果关系可以被相关关系代替,这样的说法无疑是荒谬的.的确,在大数据时代中我们分析关联物之间的相关性是必不可少的,但是因果关系也占很重要的位置,不能被忽视.从哲学角度来看,分析数据的相关性是科学领域比较关注的课题,而对因果性的思考探究是技术领域更加侧重的问题.但是两者之间并不是完全对立,人类的理性行为是基于对事物因果性的分析,人类在分析问题时绝对不能够忽视因果性,人类不能摒弃因果性生存,用关联物的相关关系推论出事物的因果关系才是正确地看待大数据问题的方法.在大数据问题中必定会涉及事物量的研究,所以采取相关性的分析法是必要的,但是若想对事物的本质进行研究,那么单单用相关关系来分析大数据则不可能从根本上探寻大数据的本质.只有对事物的因果不断深入探讨才有可能去发现事物的内在属性,因此因果关系更适合质的研究.但是在事物整体的趋势分析过程中,分析事物的相关性确实比分析事物的因果性更简捷而且有意义.但其实这种意义的来源归根结底又是来自于关联物自身的本质,所以分析的基础仍旧是因果.因为我们所生活的社会不仅仅是一些数据的单一集合,我们不能够被数据的表象所限制,我们要做的是深层次的分析处理,将无序的资料变得有条理性、有逻辑性,做出对未来有价值的预测.去挖掘事物的本质也就是分析出因果关系,换句话说,大数据时代下,对数据的相关性分析只是对因果关系的升华,但是这一切的基础还是因果关系.在维克托的代表作《大数据时代》一书中,他也没有明确否认因果关系的作用.他只是认为在大数据时代下,相关关系更加有价值.但是分析问题时都需要逻辑的思考和支撑,分析事物的因果关系是逻辑的条件基础,所以在关注关联物的相关性关系时,不能够忽略因果关系的存在,追寻事物的本质是人类繁衍生息的理论基础.用相关关系来代替因果关系是不可取的,因果关系更加触及大数据的本质与根基.其实相关关系可以说是因果关系的派生关系,因为有了比对,相关性的分析更加方便理解大数据的因果性.毋庸置疑的是,大数据的思维改变了我们的思考行动方式,很多的习惯慢慢被改变,对生活有着潜移默化的影响.由此可见,大数据并没有放弃对事物本质因果的探讨,而是在基础上的补充发展.相关关系与因果关系都是大数据时代下分析问题的重要方式,二者缺一不可.
2.精确性与混杂性.在一定程度上,大数据自身具有复杂的特点,这使其区别于传统小数据.从小数据方面来看,小数据最重要的是精确绝对与标准统一；而大数据是融合复杂性、多样性为一体的一门方法论.从精确的小数据时代到混杂的大数据时代,“混杂的数据是数据规模增长的逻辑前提.”[5]舍恩伯格认为,传统的科学研究只关注数据的精确性,这是因为信息缺乏和计算机技术的落后.而现今新信息技术不断地更新与发展,这使得数据的生成越来越具有多元化、广泛化的特点,数据类型已朝着多样化、非结构化的方向发展,而多样化、非结构化的特点则引起了数据处理技术的变革.混杂性如果不被认可那么我们就不能对非结构化进行合理解释.事实证明,只有接受这种不确定性,我们才能进入新的数据世界.杂乱的数据并不可怕,精确的数据也不一定就意味着结果的正确性,其实大数据更强调数据的完整性和混杂性,以帮助我们进一步接近事实的真相.我们要探讨的关键不是数据是否精确,而是关乎数据的数量大小,因此,在大数据时代,我们应该把混杂性作为一种指标,而不是尽力去规避.
从哲学的层面来看,混杂性与精确性是辩证统一的,首先我们不能将他们混淆,因为精确性与混杂性都有一定的适用范围,主体的主观目的性与客体的客观规定性决定了这种特点.在小数据时代,我们认识主体的是通过处理、分析研究对象而进行还原的,得到数据信息是精准的.而在大数据时代,主体认识目的内容多样开放、涉及范围广,认识对象本身也具有丰富性,这就使得认识结果有混杂的特点.所有被称为准确的东西在更高的层面上或者更大的广度上是混杂的,但是又必须要在一定范围内,精确性才具有实际意义.同时精确性与混杂性又是能互相调整、互相作用的.一个方面的发展变化要以另一方面的发展变化为基础,精确的作用是除去混杂,而混杂之所以能够影响我们,是因为要得到的答案更精确.换句话说,大数据时代的混杂是其内质,那些表面不准确的信息在实际生活中一定会发生,将这样看上去混杂的数据进行整理,所得的结果反而更具备精确性,这样的混杂是对实际最好的描绘.以否定混杂为基础的精确,精确的作用是去除混杂,去除混杂的目的是获得精确的数据.最后结果的精确性是对事物未来变化的最好依据.
3.整体性与层次性.大数据是一种具有整体性的思考方式,在这种方式中宏观看待很重要.从古希腊时期开始,科学研究使用还原论思想为主,这是“白箱方法”中的一类,我们打开箱子,搜索其中每一个事物组成的部分,然后直接进行研究或是再分割这些部分.“大数据的整体又离不开各个数据.”[6]究其两个原因：一是当时的研究科学还处于初级阶段,科学家们没有很高要求,只要具备简单的部分就可以得到丰富的研究成果.二是传统的技术对信息、数据的整理能力还无法分析繁乱的整体,科学家们采取了还原的办法,分析部分以期达到整体目的.大数据能够补充这种整体与部分隔阂的缺点,大数据思维是一种整体性的思维,在大数据时代,样本就是总体.大数据技术富含整体思维,从此,整体不再是虚无的想象,而是能够进行实际操作的实验对象.我们通过对它们的研究发现人类整体的行为.在大数据时代,这种思维逻辑活动,就是人类思维的内在活动,是一种自惯性地看待问题的途径和解决问题的方法,它影响着我们对待事物的看法,并因而对我们的行为活动产生直接的作用.
我们的生存环境是一个多层次的环境,相同的是,大数据的组成也是多层次的.大数据来自初级、中级、高级数据,具有各种层次.而这些数据的层次区别是相对的,相对不同的层次数据之间是有一定联系的,不仅是比邻上下层之间的数据有作用和联系,而且层次相差较远之间的数据也进行着各种相互联系、相互作用,与此同时,不同层次之间的数据还有相互的协同作用,比如电商的大数据.搜索行为是简单的,整合成的大数据能够容易地分辨不同消费者自身的消费需要.这是依据其自身特点的大数据组成.我们能将这些群体细分为不同的客户种群加以区别对待,但这些数据的组合体都不是独立的,而是相互影响、相互联系的.这些各种层次的大数据信息、可以使不同的人群,从不同的方面加以使用,从而实现数据使用效率的最大化.
4.主客体关系.大数据对主体的影响,主要体现在对其思考角度的影响上,主体自身所储备的知识体系、积累的经验思想、情感过程以及生活习性等,对主体思维或群体的思维方式具有较大的影响.在小数据时代,由于信息和数据的限制,思维活动的主体很多时候以个人为基础,“主体的个人经验是影响主体思维模式的主要因素.”[7]大数据时代,我们对信息以及数据的获取能力不断增强,超大规模的信息使得主体的思维方式发生变化,主体可以突破过去的思维定式,从联系性而不是因果性、总体性而不是还原性、偶然性而不是确定性的新思维化发展,走向一种多元化多方位的思维方式.大数据很多时候取决于拥有智慧主体的操作者,智慧性主体处于主动位置,其智慧性是引导大数据智慧的翘板,但是我们也需要明白,这种主客体关系不但不可颠覆,还会因其智慧内涵而发展促进.因此,无论大数据是怎样的火热,我们都应该清楚地意识到其中的主客体关系,认识到数据是为主体服务的,这种服务表现在主体对数据的品质需求上,但价值的发挥又是来自于主体视角观察决定的.
三、结语
当下,我们生活在一个数据化的生存时代,纷繁复杂的大数据在不断拓展着个体生命以及社会群体的生存空间.从大数据中发掘的数据规律虽然不能轻易断定完全正确,也不可能坚如磐石永远不会被推翻,但这样的数据规律是在目前科学技术以及环境条件下所能得出的最佳结论,具有相对真理性.并且随着科学技术的不断发展,大数据中所蕴含的规律的这种自我更新、自我组合的性质会起到愈发重要的作用.当然,对大数据的哲学研究是系统化研究及其他指标的导向,例如大数据相关的系统哲学的研究将在某种程度上帮助人类更好地认知和利用大数据.随着互联网技术革命的深入发展,人类利用互联网和云计算在科学、生产、经济、文化的发展和交流等领域取得了重大成果,使得各领域的发展更加具有系统性和全球性.在这其中人们是否具有系统地观察问题和处理问题的世界观和方法论就显得至关重要.大数据是一次全新的技术革命,它必然会对我们现有的科学技术哲学相关研究结果提出挑战,但与此同时,随着大数据革命相关问题的回应,科学技术哲学也将不断丰富和发展.
参考文献：
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[3]张之沧.“第四世界”论[J].学术月刊,2006（1）:5-12.
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[5]鲍春娇.对大数据的哲学认知[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学,2016.
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[7]董艳丽.大数据的哲学研究[D].西安：陕西师范大学,2015.
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