大数据时代的思维变革_黄欣荣
元宇宙的哲学探索——从信息社会到宇宙大脑
元宇宙的哲学探索——从信息社会到宇宙大脑
黄欣荣
【期刊名称】《理论探索》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】元宇宙的提出迅速掀起了一场热潮,它不完全是一场商业炒作,也不完全是新瓶装旧酒,而是一系列信息新技术的综合统一。
元宇宙将20世纪中叶以来各种信息技术对信息社会的盲人摸象式局部描述进行了系统的综合集成,刻画了信息社会的统一生态图景。
元宇宙试图用数据语言建构一个自然实在宇宙的数据投影,生成一个新的数据虚拟宇宙,在超越自然宇宙之“身”基础上建构一个宇宙之“心”。
在元宇宙时代,人类将成为新“造物主”,用数据创造一个全新的虚拟世界,并在这个数字虚拟世界中自由发挥人类的创造力。
【总页数】7页(P5-11)
【作者】黄欣荣
【作者单位】江西财经大学马克思主义学院
【正文语种】中文
【中图分类】N02
【相关文献】
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宙观的逻辑矛盾3.宇宙的哲学与哲学的宇宙4.多宇宙与平行宇宙\r——论漫威宇宙电影的时间哲学逻辑
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数据密集型科学发现及其哲学问题_黄欣荣
格雷所说的第二种科研范式是理论范式。 欧洲 近代哲学从古希腊的侧重本体论走向了重点探讨 认识论，实现了哲学研究重点的认识论转向。 近代 西方哲学的认识论主要有两条认识路线，一条叫经 验论，一条叫唯理论。 经验论是上述第一种科研范 式的哲学基础，认为一切科学认识都建基于人类经
数据密集型科学发现及其哲学问题
大数据时代的来临，对科学研究带来的最大变 化是数据规模及其采集方式的不同，并且由此带来 了数据性质的变化。 过去所说的数据，是一种狭义 的数据，它是由“数”和“据”两部分构成，“数”就是 数字，而“据”就是根据，简单来说就是表达具体对 象的数字，或者说具有度量单位的数字。 这种狭义 的数据主要由我们通过设计观察仪器，或者通过理 想化的控制实验，来获取测量数据。 大数据时代的 数据是一种广义的数据，不管它是数字，还是文字、 视频、音频、图片等等，任何信息都可以被看作是数 据。 这样，我们就大大地拓展了数据的来源和类型。 从来源来说， 以往的数据都是人们主动观测的结 果， 而现在的数据主要是智能终端自动生成的结 果。 除了初始的智能终端是由人研制、安装外，随后 的数据基本上都是由智能终端自动记录、采集而产 生的，不再有人的参与。 特别是大数据时代的许多 数据是事物或人类活动的轨迹记录，是人或物的物 理轨迹背后的一条数据轨迹，有时也被称为“数据 垃圾”或“数据尘埃”。 用大数据的眼光来看，万事万 物都是数据，即万物皆数据，“万物皆比特”。 〔8〕由于 数据类型多样，数据来源广泛，因此数据规模急剧 增长，大数据时代因此迅速来临，并由此也给我们 的科学研究带来了极其丰富的数据资源。
大数据时代下的思维方式变革
大数据时代下的思维方式变革一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到我们生活的方方面面，对各行各业产生了深远的影响。
在这个背景下，大数据时代的思维方式变革成为了我们必须面对的重要议题。
本文旨在探讨大数据时代下思维方式的转变，分析这种变革对我们认识世界、解决问题和决策制定的影响，并探讨如何在新的时代背景下适应并应用这种思维方式。
我们将从大数据的基本特征入手，解析大数据如何改变了我们对世界的认知，以及这种认知变革如何进一步推动我们思维方式的转变。
我们还将探讨大数据时代下思维方式变革的挑战与机遇，以及如何在实践中应用这种新的思维方式，以更好地应对未来的挑战。
二、大数据时代的特征在大数据时代的浪潮中，我们见证了一场前所未有的思维方式变革。
这个时代，数据无处不在，无时不有，且规模庞大，类型多样。
大数据时代的特征主要体现在以下几个方面：数据量级的爆炸式增长。
随着物联网、云计算等技术的广泛应用，数据生成的速度和规模呈现出前所未有的增长态势。
这种增长不仅体现在数据的数量上，更体现在数据的维度和复杂性上。
数据类型的多样性。
大数据时代，数据的来源和形式日益多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些不同类型的数据相互交织，形成了复杂的数据网络，为我们的分析和决策提供了更为丰富的信息来源。
数据关联性的重视。
在大数据时代，人们开始更加注重数据之间的关联性，而非简单的因果关系。
这种思维方式的转变，使得我们能够在海量数据中发现隐藏的模式和趋势，为预测未来提供可能。
数据处理的高效性。
随着计算能力的提升和算法的优化，大数据处理变得更加高效和精确。
这使得我们能够在较短的时间内完成大规模数据的分析和挖掘，为实时决策提供了有力支持。
数据价值的挖掘和利用。
大数据的价值在于其潜在的信息和知识。
通过深度分析和挖掘，我们可以从数据中提取出有价值的信息，为企业的决策和创新提供有力支持。
同时，数据也成为了一种新的资产和资源，为经济的发展和社会的进步提供了新的动力。
大数据对科学认识论的发展_黄欣荣
。与小数据相比， 大数据不仅表现为规
模浩大， 而且在采集和处理速度、 数据类型诸多方 面都有本质的差别， 因此美国 Gartner 公司将大数据 ： “大数据是指数量巨大、 表述为 速度快捷、 种类繁 多的信息财富， 这些数据需要新的技术手段来处 理， 以便提高决策制定、 领悟发现以及过程优化等 ” 由 此 可 得 出 大 数 据 的 如 下 特 点： 1． Vol能力。 ume： 数据规模巨大； 2． Velocity： 数据处理迅速； 3． Variety： 数 据 类 型 多 样 （ 涵 盖 不 同 来 源、 格 式、 结 构） 。
更为重要的是大数据通过凸显相关性来
超越因果性， 通过挖掘海量数据来形成知识、 发现 规律， 从而对传统科学认识论带来了新发展， 并由 此可能形成大数据认识论这一科学认识新范式 。
一、大数据及其特征
人类与数据的历史源远流长， 数据是人类认识 客观世界的标度。 古埃及时期由于丈量土地的需 要就已经产生了数字和数据， 而古希腊哲学家毕达 哥拉斯提出了数是万物本原的观点， 从而将数据提 高到了本体论的高度， 数成了世界的本原， 也构成 了世界的本质。 翻开科学史， 我们很快会发现， 科 学的历史就是一部人类对事物数据化的历史。 某 事物越是能够用数据来表征， 表明其科学化的程度 越高， 人类对其认识也就越深入。 近代科学数据化 的脚步从 天 文 学、 物 理 学 开 始， 逐 渐 走 向 化 学、 地 学、 生物学、 人类学、 经济学、 管理学和社会学等， 从
收稿日期： 2014 － 05 － 09
“大数据技术革命的哲学问题研究” ( 14AZX006 ) 。 基金项目： 国家社会科学基金重点项目 作者简介： 黄欣荣( 1962 —) ， 哲学博士， 马克思主义学院教授， 江西财经大学 管理 哲学研究中心主任， 主要研 江西赣州人， 究方向: 复杂性哲学、 技术哲学、 管理哲学。
大数据时代——第一部分：大数据时代的思维变革
⼤数据时代——第⼀部分：⼤数据时代的思维变⾰⼤数据，变⾰公共卫⽣2009年出现了⼀种新的流感病毒，这种甲型H1N1流感结合了导致禽流感和猪流感的病毒的特点，在短短⼏周之内迅速传播开来。
在甲型H1N1 流感爆发的⼏周前，互联⽹巨头⾕歌公司的⼯程师们在《⾃然》杂志上发表了⼀篇引⼈注⽬的论⽂，它令公共卫⽣官员们和计算机科学家们感到震惊。
⽂中解释了⾕歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，⽽且可以具体到特定的地区和州。
⾕歌通过观察⼈们在⽹上的搜索记录来完成这个预测，⽽这种⽅法以前⼀直是被忽略的。
⾕歌保存了多年来所有的搜索记录，⽽且每天都会受到全球超过30亿条的搜索指令，如此庞⼤的数据资源⾜以⽀撑和帮助它完成这项⼯作。
以⼀种前所未有的⽅式，通过对海量数据进⾏分析，获得有巨⼤价值的产品和服务，或深刻的洞见。
基于这样的技以⼀种前所未有的⽅式，通过对海量数据进⾏分析，获得有巨⼤价值的产品和服务，或深刻的洞见。
术理念和数据储备，下⼀次流感来袭的时候，世界将会拥有⼀种更好的预测⼯具，以预防流感的传播。
⼤数据，变⾰商业2003年，奥伦. 埃齐奥尼（Oren Etzioni ）准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。
他知道飞机票越早预定越便宜，于是他在这个⼤喜⽇⼦来临之前的⼏个⽉，就在⽹上预定了⼀张去洛杉矶的机票。
在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。
当得知虽然个⼈得机票⽐他买得更晚，但是票价却⽐他便宜得多，他感到⾮常⽓愤。
后来埃齐奥尼创⽴了⼀个预测系统，它帮助虚拟的乘客节省了很多钱。
这个预测系统建⽴在41天之内的12000个价格样本基础之上，⽽这些数据都是从⼀个旅游⽹站上爬取过来的，这个预测系统并不能说明原因，只能推测会发⽣什么。
这个⼩项⽬逐渐发展成为⼀家得到了风险投资基⾦⽀持的科技创业公司，名为Farecast。
Farecast 是⼤数据公司的⼀个缩影，也代表了当今世界发展的趋势。
《大数据时代》的三大思维变革[1]
![《大数据时代》的三大思维变革[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/9dd1e003e55c3b3567ec102de2bd960591c6d956.png)
引言概述：随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据时代已经到来。
在这个信息泛滥的时代，传统的思维模式已经无法适应个人和企业的需求。
在前一篇文章中，我们已经介绍了《大数据时代》的三大思维变革中的第一部分。
在本文中，我们将继续探讨大数据时代的两个重要思维变革。
正文内容：I.数据驱动思维1.数据洞察力a.数据挖掘技术的应用b.数据分析能力的提升c.数据驱动型决策的重要性2.数据创新a.利用大数据发现新的商机b.数据驱动的创新和产品设计c.数据创新带来的竞争优势3.数据安全a.数据安全的挑战和威胁b.数据隐私保护的重要性c.构建安全的大数据生态系统II.开放合作思维1.数据共享a.开放数据的意义和价值b.数据共享的挑战与难点c.数据共享的模式和机制2.跨界合作a.跨行业数据的价值b.数据驱动的合作模式c.数据合作带来的创新和效益3.开放创新a.开放创新的理念和方法b.开放创新的重要平台和机制c.开放创新带来的社会效益III.用户中心思维1.用户数据a.用户数据的重要性和应用价值b.用户数据的采集和分析c.用户中心的产品设计和服务2.用户需求a.大数据对用户需求的洞察b.个性化需求的满足c.用户体验的提升3.用户互动a.积极参与用户互动b.社交媒体和用户反馈的应用c.用户互动对产品和服务的影响总结：大数据时代的到来带来了思维方式的改变。
数据驱动思维使得企业和个人能够更加科学地对待问题，发现新的商机和创新机会。
开放合作思维促进了不同行业之间的合作与创新，带来了更大的社会效益。
用户中心思维使企业更加关注用户的需求和体验，提高产品和服务质量。
这三大思维变革相辅相成，共同构建了大数据时代的新思维体系，引领着人们走向更加智能和创新的未来。
大数据时代的哲学变革
光明日报/2014年/12月/3日/第015版理论周刊・学术大数据时代的哲学变革江西财经大学管理哲学研究中心黄欣荣近年来，大数据这个原本陌生的专业词汇迅速进入大众视野，掀起了一场新的数据技术革命。
大数据正在改变我们的生产、生活、教育、思维等诸多领域以及认识、理解世界的方式，作为时代精神精华的哲学，应该及时对这场数据革命做出全面的回应和批判，深入分析大数据对我们的世界观、认识论、方法论、价值观和伦理观将带来的深刻变革。
数据本质与世界观革命。
所谓数据就是有根据的数字编码，它与人类关系十分密切。
早在古埃及，人们就知道用数据来计量财富和记录日常生活。
文艺复兴之后，数据又被用于描述物理现象和自然规律。
不过，在中外哲学史上，数据一般被看作刻画事物关系的参数，很少被看作是世界的本质，唯有古希腊哲学家毕达哥拉斯提出了“数是万物的本原”的思想，将数据提高到本体论高度。
但随着大数据时代的来临，数据从作为事物及其关系的表征走向了主体地位，即数据被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界。
继记录日常生活、描述自然科学世界之后，数据被用于刻画人类精神世界，这是数据观的第三次革命。
大数据认为，世界的一切关系皆可用数据来表征，一切活动都会留下数据足迹，万物皆可被数据化，世界就是一个数据化的世界，世界的本质就是数据。
因此，哲学史上的物质、精神的关系变成了物质、精神和数据的关系。
过去只有物质世界才能用数据描述，实现定量分析的目标，而现在，大数据给人类精神、社会行为等主观世界带来了描述工具，从而能够实现人文社会科学的定量研究。
总之，大数据通过“量化一切”而实现世界的数据化，这将彻底改变人类认知和理解世界的方式，带来全新的大数据世界观。
但人类的精神世界能完全被数据化吗？精神世界的数据化是否会降低人的主体地位？这也是我们在大数据时代必须回应的哲学问题。
数据思维与方法论变革。
大数据带来了思维方式的革命，它对传统的机械还原论进行了深入批判，提出了整体、多样、关联、动态、开放、平等的新思维，这些新思维通过智能终端、物联网、云存储、云计算等技术手段将思维理念变为了物理现实。
大数据对思想政治教育方法论的变革_黄欣荣
2015年第3期总第99期江西财经大学学报JOURNAL OF JIANGXI UNIVERSITY OF FINANCE AND ECONOMICSNO．3，2015Serial NO．99———————————————收稿日期：2014-12-17基金项目：国家社会科学基金重点项目“大数据技术革命的哲学问题研究”（１４ＡＺＸ００６）作者简介：黄欣荣，江西财经大学教授，博士生导师，哲学博士，主要从事大数据哲学、复杂性哲学、管理哲学研究，联系方式３２４７８１７９＠ｑｑ．ｃｏｍ。
一、引言思想政治教育既是一门重要的大学政治课程，同时也是大学生管理的一项重要实践活动。
我国高校历来特别重视大学生的思想政治教育，并取得了重要的理论研究成果和卓有成效的教育实践效果（郑永延，2010）。
[1]但是，随着科学技术的发展，思想政治教育的环境、手段和方法论等都将发生重大的变化。
例如，20世纪90年代迅速发展和普及的互联网技术就曾给传统的思想政治教育带来了诸多的挑战和机遇，并引发了思想政治教育方法论的变革（郭莉和黄柯，2012）。
[2]近年来，大数据又像旋风一样迅速刮遍了全世界，我们迅速地进入了大数据时代。
利用大数据技术，以往难于客观化、数据化的人类精神世界也变得像客观物质世界一样可用数据来进行客观描述和认识（周靖祥，2014），[3]这就为我们的大学生思想政治教育研究和实践带来了革命性的技术手段。
在被称为大数据元年的2013年，思想政治教育工作者马上发表了5篇相关论文，初步论述了大数据技术对思想政治教育的意义，例如，梁家峰（2013）的《适应与创新：大数据时代的高校思想政治教育工作》。
[4]2014年相关论文发表则增到26篇，并更加全面地将大数据引入思想政治教育研究和实践中，例如周淑敏（2014）的《浅谈大数据在高校思想政治教育中的运用》，王国军和刘爽（2014）的《大数据时代的大学生思想政治教育研究》等。
[5-6]然而，这些研究主要论述了大数据应用于思想政治教育的意义、可能性以及大数据对思想政治教育工作带来的挑战与机遇，缺乏从思想政治教育方法论的视角和高度对大数据引发的大数据对思想政治教育方法论的变革黄欣荣（江西财经大学马克思主义学院，江西南昌330013）摘要：正在到来的大数据时代给我们的工作、生活和教育等各个方面带来了新的思维方式和认识方法，也给大学生的思想政治教育带来了新的科学方法论。
举出大数据时代思维方式的三种转变
大数据时代给我们带来了前所未有的数据量和信息价值，也深刻影响着我们的思维方式和行为模式。
在这个时代，我们需要调整我们的思维方式，以更好地适应和利用大数据带来的机遇和挑战。
在本文中，我将探讨大数据时代下的三种思维方式转变，并提出个人观点和理解。
一、从经验主义到数据驱动在传统的思维方式中，我们往往倾向于凭借个人经验和直觉做出决策。
然而，在大数据时代，我们必须转变思维方式，更多地依赖于数据来指导我们的决策和行动。
这意味着我们需要学会收集、分析和解读数据，从中获取洞察和发现规律。
这种转变不仅要求我们具备数据分析的能力，还需要我们具备更加客观和科学的态度，尊重数据的权威性和客观性。
只有通过数据驱动的方式，我们才能更好地洞察潜在机遇和威胁，做出更为准确和可靠的决策。
二、从局部最优到整体最优传统的思维方式中，我们往往习惯于追求局部最优解，即在特定领域或局部范围内达到最佳结果。
然而，在大数据时代，我们需要转变为追求整体最优解的思维方式。
这意味着我们需要超越局部利益，关注整体系统的效益和价值。
只有从整体的角度出发，我们才能更好地理解系统的复杂性和相互关联性，找到真正有利于整体的解决方案。
这种转变要求我们具备跨领域和跨界合作的能力，以及更加系统化和综合的思维方式，这样才能更好地解决复杂问题和实现整体最优。
三、从确定性到概率性在传统的思维方式中，我们往往习惯于追求确定性和绝对的真理。
然而，在大数据时代，我们必须转变为更加接受和理解概率性的思维方式。
这意味着我们需要更加谦逊地面对自己的认知和判断，承认自己的不确定性和局限性。
我们也需要学会利用大数据和统计学方法来识别潜在的概率规律和趋势，从中做出更为合理和可靠的推断。
这种转变要求我们具备更加开放和包容的心态，以及更加谨慎和审慎的决策方式，这样才能更好地适应和利用概率性的信息和知识。
总结回顾：在大数据时代，我们需要从经验主义到数据驱动、从局部最优到整体最优、从确定性到概率性等三种思维方式转变。
《大数据时代》的三大思维变革
引言概述：
随着大数据技术的快速发展，我们正逐渐进入一个被称为“大数据时代”的全新时代。
在这个时代里，海量的数据被广泛收集、存储和分析，给各个行业带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据时代不仅仅意味着技术的进步，更是需要我们进行思维的变革。
本文将就大数据时代的三大思维变革进行探讨，分别是全面思维、实时思维和智能思维。
正文内容：
一、全面思维
1.尽快接纳并善用大数据技术
2.积极拥抱多样性的数据来源
3.跨学科合作，实现全面的数据分析
4.考虑数据的完整性和可靠性
5.采用多维度分析，帮助决策的精准性和深度
二、实时思维
1.运用实时数据分析，提高决策的准确性
2.开展实时数据监测，及时发现问题
3.引入实时反馈机制，加速迭代优化
4.预测和应对实时变化的市场需求
5.加快数据处理速度，提升实时决策能力
三、智能思维
1.利用技术进行智能分析
2.引入机器学习，提高数据分析效率
3.发展深度学习算法，实现自动化决策
4.结合大数据与智能硬件，实现智能化运营
5.提升智能算法的准确度和鲁棒性
总结：
大数据时代给我们带来了前所未有的机遇和挑战，但同时也要求我们进行思维的变革。
全面思维要求我们积极接纳和善用大数据技术，采用多维度分析，确保决策的精准性和深度；实时思维要求我们运用实时数据分析，加快数据处理速度，提升实时决策能力；智能思维要求我们结合技术进行智能分析，利用机器学习和深度学习算法实现自动化决策。
只有通过这三大思维变革，我们才能更好地应对大数据时代所带来的挑战，抓住机遇，实现更高效的决策和创新。
大数据的语义_特征与本质_黄欣荣
收稿日期:2015-10-09基金项目:国家社会科学基金重点课题(2014A Z X 006)作者简介:黄欣荣(1962-),男,江西赣州人,教授,博士,博士生导师,主要从事大数据哲学㊁复杂性哲学研究㊂第30卷第6期2015年11月长沙理工大学学报(社会科学版)J O U R N A LO FC H A N G S HA U N I V E R S I T Y O FS C I E N C E &T E C H N O L O G Y (S O C I A LS C I E N C E )V o l .30N o .6N o v.2015大数据的语义㊁特征与本质黄欣荣(江西财经大学管理哲学研究中心,江西南昌㊀330013)[摘要]大数据是一个热门词汇,但大数据究竟是什么?目前学术界和产业界都比较模糊㊂从混乱的语义中做出语义分析,并从基本特征㊁哲学本质中进一步揭示大数据的涵义,这些工作对大数据技术的发展以及大众对大数据的理解都具有重要的意义㊂[关键词]大数据;语义;特征;本质[中图分类号]N 031㊀㊀[文献标识码]A㊀㊀[文章编号]1672-934X (2015)06-0005-07D O I :10.16573/j.c n k i .1672-934x .2015.06.001T h e S e m a n t i c s ,F e a t u r e a n dE s s e n c e o fB i g Da t a HU A N G X i n -r o n g(M a n a g e m e n tP h i l o s o p h y R e s e a r c hC e n t e r ,J i a n g x iU n i v e r s i t y o f Fi n a n c e a n dE c o n o m i c s ,N a n c h a n g ,J i a n gx i 330013,C h i n a )A b s t r a c t :B i g d a t a i s a h e a t e d l y d i s c u s s e dw o r d a t p r e s e n t ,b u tw h a t t h e h e l l i s b i g d a t a ?T h e a n s w e r t o i t i s r e l a t i v e l yv a g u e i na c a d e m i c c i r c l e a sw e l l a s i n i n d u s t r y .S e m a n t i c a n a l y s i sv i a c o n f u s e ds e m a n t i c s a n d t h e f u r t h e r r e v e a l i n g in s e m a n t i c s o f b i g d a t a f r o mb a s i c f e a t u r e a n d p h i l o s o p h i c a l e s s e n c eh a v e i m p o r t a n t s i g n i f i c a n c e f o r t h ed e v e l o p m e n t o f b i g d a t a t e c h n o l o g y a n d p u b l i cu n d e r s t a n d i n g on i t .K e y wo r d s :b i g d a t a ;s e m a n t i c s ;f e a t u r e ;e s s e n c e ㊀㊀随着大数据时代的来临,(B i g D a t a )这个词近年来成了关注度极高和使用极频繁的一个热词㊂然而,与这种热度不太对称的是,大众只是跟随使用,对大数据究竟是什么并没有真正的了解㊂学术界对大数据的涵义也莫衷一是,很难有一个规范的定义㊂虽然说大数据时代刚刚来临,对大数据的涵义有着不同的理解完全是正常的,但对哲学工作者来说,我们还是有必要对其做一个比较系统的比较和梳理,以便大众更好地把握大数据的内涵和本质㊂㊀㊀一㊁大数据的语义分析早在1980年,著名未来学家阿尔文㊃托夫勒在其‘第三次浪潮“一书中就描绘过未来信息社会的前景并强调了数据在信息社会中的作用㊂随着信息技术特别是智能信息采集技术㊁互联网技术的迅速发展,各类数据都呈现出急剧爆发之势,计算机界因此提出了 海量数据 的概念,并突出了数据挖掘的概念和技术,以便从海量的数据中挖掘出需要的数据成了一种专5网络出版时间：2015-11-24 15:04:12网络出版地址：/kcms/detail/43.1447.C.20151124.1504.001.html门的技术和学科,为大数据的提出和发展做好了技术的准备㊂2008年9月,‘自然“杂志推出了 大数据 特刊,并在封面中特别突出了 大数据专题 ㊂2009年开始,在互联网领域, 大数据 一词已经成了一个热门的词汇㊂不过,这个时候的 大数据 概念与现在的 大数据 概念,虽然名字相同,但内涵和本质有着巨大的差别,而且主要局限于计算机行业㊂2011年6月,美国著名的麦肯锡咨询公司发表了一份‘大数据:下一个创新㊁竞争和生产力的前沿“的研究报告㊂在这份报告中,麦肯锡公司不但重新提出了大数据的概念,而且全面阐述了大数据在未来经济㊁社会发展中的重要意义,并宣告大数据时代的来临㊂由此,大数据一词很快越出学术界而成为社会大众的热门词汇,麦肯锡公司也成为大数据革命的先驱者㊂2012年的美国大选中,奥巴马团队成功运用大数据技术战胜对手,并且还将发展大数据上升为国家战略,以政府之名发布了‘大数据研究与发展计划“,让专业的大数据概念变为家喻户晓的词汇㊂美国的G o o g l e㊁F a c e b o o k㊁A m a z o n以及中国的百度㊁腾讯和阿里巴巴,这些数据时代的造富神话更让大众知晓了大数据所蕴藏的巨大商机和财富,成为世界各国政府和公司追逐的对象㊂2012年2月11日,‘纽约时报“发表了头版文章,宣布大数据时代已经降[1]㊂2012年6月,联合国专门发布了大数据发展战略,这是联合国第一次就某一技术问题发布报告㊂英国学者维克托㊃舍恩伯格的‘大数据时代“一书则对大数据技术及其对工作㊁生活和思维方式进行了全面的普及,因此大数据及其思维模式在全世界得到了迅速的传播[2]㊂从国内来说,涂子沛的‘大数据:正在到来的数据革命“让国人及时了解到国际兴起的大数据热,让我们与国际同行保持了同步[3]㊂大数据究竟是什么意思呢?从字面来说,所谓大数据就是指规模特别巨大的数据集合,因此从本质上来说,它仍然是属于数据库或数据集合,不过是规模变得特别巨大而已,因此麦肯锡公司在上述的咨询报告中将大数据定义为: 大小超出常规的数据库工具获取㊁存储㊁管理和分析能力的数据集㊂ [4]维基百科对大数据这样定义:B i g D a t a i s a n a l l-e n c o m p a s s i n g t e r mf o r a n y c o l l e c t i o n o f d a t a s e t ss ol a r g eo rc o m p l e xt h a t i tb e c o m e s d i f f i c u l t t o p r o c e s su s i n g t r a d i t i o n a ld a t a p r o-c e s s i n g a p p l i c a t i o n s㊂中文维基百科则说: 大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内截取㊁管理㊁处理,并整理成为人类所能解读的信息㊂世界著名的美国权威研究机构G a r t n e r对大数据给出了这样的定义: 大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力㊁洞察发现力和流程优化能力的海量㊁高增长率和多样化的信息资源㊂ [5](P6)百度百科则基本引用G a r t n e r对大数据的定义,认为大数据,或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力㊁洞察发现力和流程优化能力的海量㊁高增长率和多样化的信息资产㊂英国大数据权威维克托则在其‘大数据时代“一书中这样定义: 大数据并非一个确切的概念㊂最初,这个概念是指需要处理的信息量过大,已经超出了一般电脑在数据处理时所能使用的内存量,因此工程师们必须改进处理数据的工具㊂ [6](P8) 大数据是人们获得新认知㊁创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场㊁组织机构,以及政府与公民关系的方法㊂ [6](P9)J o h n W i l e y图书公司出版的‘大数据傻瓜书“对大数据概念是这样解释的: 大数据并不是一项单独的技术,而是新㊁旧技术的一种组合,它能够帮助公司获取更可行的洞察力㊂因此,大数据是管理巨大规模独立数据的能力,以便以合适速度㊁在合适的时间范围内完成实时分析和响应㊂ [7]大数据技术引入国内之后,我国学者对大数据的理解也一样五花八门,不过跟国外学者的理解比较类似㊂最早介入并对大数据进行了比较深入研究的三位院士的观点应该具有一定6长沙理工大学学报(社会科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第30卷的代表性和权威性㊂邬贺铨院士认为: 大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视㊂ [8]李德毅院士则说: 大数据本身既不是科学,也不是技术,我个人认为,它反映的是网络时代的一种客观存在,各行各业的大数据,规模从T B到P B到E B到Z B,都是以三个数量级的阶梯迅速增长,是用传统工具难以认知的,具有更大挑战的数据㊂ [9]而李国杰院士则引用维基百科定义: 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取㊁管理和处理的数据集合 ,认为 大数据具有数据量大㊁种类多和速度快等特点,涉及互联网㊁经济㊁生物㊁医学㊁天文㊁气象㊁物理等众多领域㊂ [10]我国最早介入大数据普及的学者涂子沛在其‘大数据:正在到来的数据革命“中,将大数据定义为: 大数据是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉㊁存储㊁管理和分析的数据㊂ [3](P57)由于涂子沛的著作发行量比较大,因此他对大数据的这个界定也具有一定的影响力㊂从国内外学者对大数据的界定来看,虽然目前没有统一的定义,但基本上都从数据规模㊁处理工具㊁利用价值三个方面来进行界定:①大数据属于数据的集合,其规模特别巨大;②用一般具;③大数据具有重大的经济㊁社会价值㊂㊀㊀二、大数据的4V特征我们从大数据的概念中很难把握大数据的属性和本质,因此国内外学者都在大数据概念的基础上继续深入探讨大数据的基本特征,其中最有代表性的是大数据的3V特征或4V特征㊂所谓大数据的3V或4V特征是指大数据所具有的三个或四个以英文字母V打头的基本特征㊂所谓的3V是指V o l u m e(体量)㊁V a r i-e t y(多样)㊁V e l o c i t y(速度),这三个V是比较公认的,基本上没有争议[11]㊂而4V是在3V的基础上再加上一个V,而这个V究竟是什么,目前有比较大的争议㊂有人将V a l u e(价值)作为第四个V,而有人将V e r a c i t y(真实)当作第四个V[5](P16)㊂笔者曾经将V a l u e当作第四个V[12],但现在则认为V e r a c i t y似乎更能代表大数据的第四个基本特征㊂(一)V o l u m e(数据规模巨大)大数据给人印象最深的是数据规模巨大,以前也被称为海量,因此大数据的所有定义中必然会涉及大数据的数据规模,而且特别指出其数据规模巨大,这就是大数据的第一个基本特征:数据规模巨大㊂从古埃及开始,人们就学会了丈量土地㊁记录财产,数据由此产生㊂古埃及㊁巴比伦㊁古希腊都用纸草㊁陶片作为数据记录的工具,数据规模极其有限㊂古代中国也很早就有丈量土地和记录财富的历史,先是用陶片㊁竹片㊁绢布等做记录工具,后来有了纸张㊁印刷术等,各种数据更容易被记录,于是就有了 学富五车 的知识人,以及 汗牛充栋 的图书收藏机构㊂不过古人引以自豪的事情如今看来只是 小儿科 ㊂如今大数据的规模究竟有多大呢?虽然没有一个确切的统计数字,但我们可以举例描述其规模㊂现在一天内在T w i t t e r上发表的微博就达到2亿条,7个T B的容量,50亿个单词量,相当于‘纽约时报“出版60年的单词量㊂阿里巴巴通过其交易平台积累了巨大的数据,截至2014年3月,阿里已经处理的数据就达到100P B,等于104857600个G B的数据量,相当于4万个西雅图中央图书馆,580亿本藏书的数据[8]㊂腾讯Q Q目前拥有8亿用户,4亿移动用户,在数据仓库存储的单机群数量已达到4400台,总存储数据量经压缩处理以后在100P B左右,并且这一数据还在以日新增200T B到300T B,月增加10%的数据量增长,腾讯的数据平台部门正在为1000个P B做准备㊂随着大数据时代的来临,各种数据呈爆炸性增长㊂从人均每月互联网流量的变化就可以窥见一斑㊂1998年网民人均月流量才1M B,到2000年达到10M B,到2008年平均一个网民72015年第6期黄欣荣:大数据的语义㊁特征与本质是1000M B,到2014年是10000M B㊂在芯片发展方面,有一个著名的摩尔定律,说的是每18个月,芯片体积要减小一半,价格降一半,而其性能却要翻一倍㊂在数据的增长速度上,有人也引用摩尔定律,认为大概18个月或2年,世界的数据量就要翻一番㊂2000年,全世界的数据存储总量大约800000P B,而预计到2020年,世界的数据存储量将达到35Z B[11](P5)㊂以前曾有人提出知识爆炸论而备受争议,而如今的数据暴增已是摆在我们面前的现实㊂(二)V a r i e t y(数据类型多样)大数据并不仅仅表现在数据量的暴增及数据总规模的庞大无比,最为关键的是,在大数据时代,数据的性质发生了重大变化㊂在小数据时代,数据的涵义和范围是狭义的㊂所谓数据,其原意是指 数+据 ,即由表示大小㊁多少的数字,加上表示事物性质的属性,即所谓的计量单位㊂狭义的数据指的是用某种测量工具对某事物进行测量的结果,而且一定是以数字和测量单位联合表征㊂但在大数据时代,数据的涵义和属性发生了重大变化,数据的范围几乎无所不包,除了传统的 数+据 之外,似乎能被0和1符号表述,能被计算机处理的都被称为数据[13]㊂也可以说,大数据时代就是信息时代的延续与深入,是信息时代的新阶段㊂在大数据时代,数据与信息基本上是同义词可以用数据表述,任何数据都是信息㊂这样数据的范围得到了巨大的扩展,即从狭义的数字扩展到广义的信息㊂传统的数据属于具有结构的关系型数据,也就是说数据与数据之间具有某种相关关系,数据之间形成某种结构,因此被称为结构型数据㊂例如,我们的身份证都是按照19位的结构模式进行采集和填写数据,手机号码都是11位的数据结构,而人口普查㊁工业普查或社会调查等数据采集都是事先设计好固定项目的调查表格,按照固定结构填写,否则因无法做出数据处理而被归入无效数据㊂在大数据时代,除了这种具有预定结构的关系数据之外,更多的是属于半结构和无结构数据㊂所谓半结构就是有些数据有固定结构,有些数据没有固定结构,而无结构数据则没有任何的固定结构㊂结构数据是有限的,而半结构和无结构数据却几乎是无限的㊂例如,文档资料㊁网络日志㊁音频㊁视频㊁图片㊁地理位置㊁社交网络数据㊁网络搜索点击记录㊁各种购物记录等等,一切信息都被纳入数据的范围而带来了大数据的数据类型多样的特征,也因此带来了所谓的海量数据规模㊂(三)V e l o c i t y(数据快捷高效)大数据的第三个特征是数据的快捷性,指的是数据采集㊁存储㊁处理和传输速度快㊁时效高㊂小数据时代的数据主要是依靠人工采集而来,例如天文观测数据㊁科学实验数据㊁抽样调查数据以及日常测量数据等㊂这些数据因为依靠人工测量,所以测量速度㊁频次和数据量都受到一定的限制㊂此外,这些数据的处理往往也是费钱费力的事情,比如人口普查数据,因为涉及面广,数据量大,每个国家往往只能10年做一次人口普查,而且每次人口普查数据要经过诸多部门和人员多年的统计㊁处理才能得到所需的数据㊂人口普查数据公布之时,人口情况早已发生了巨大的变化㊂在大数据时代,数据的采集㊁存储㊁处理和传输等各个环节都实现了智能化㊁网络化㊂由于智能芯片的广泛应用,数据的采集实现了完全智能化和自动化,数据的来源从人工采集走向了自动生成㊂例如上网自动产生的各种浏览记录,社交软件产生的各种聊天㊁视频等记录,摄像头自动记录的各种影像,商品交易平台产生的交易记录,天文望远镜的自动观测记录等等㊂由于数据采集设备的智能化和自动化,自然界和人类社会的各种现象㊁思想和行为都被全程记录下来,因此形成了所谓的 全数据模式 ,这也是大数据形成的重要原因㊂此外,数据的存储实现了云存储,数据的处理实现了云计算,数据的传输实现了网络化㊂因此,所有数据都从原来的静态数据变为动态数据,从离线数据变为在线数据,通过快速的数据采集㊁传输8长沙理工大学学报(社会科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第30卷和计算,系统可以做出快速反馈和及时响应,从而达到即时性㊂(四)V e r a c i t y(数据客观真实)大数据的第四个特征是数据的真实性[5](P16)㊂数据是事物及其状态的记录,但这种记录也因是否真实记录事物及其状态而产生了数据真实性问题㊂由于小数据时代的数据都是人工观察㊁实验或调查而来的数据,人的主观性难免被渗透到数据之中,这就是科学哲学中著名的 观察渗透理论 ㊂我们在观察㊁实验或问卷调查的时候,首先就要设置我们采集数据的目的,然后根据目的设计我们的观察㊁实验手段,或者设计我们的问卷以及选择调查的对象,这些环节中都强烈渗透着我们的主观意志㊂也就是说,小数据时代,我们先有目的,后有数据,因此,这些数据难免被数据采集者污染,很难保持其客观真实性㊂但在大数据时代,除了人是智能设备的设计和制造者之外,我们人类并没有全程参与到数据的采集过程中,所有的数据都是由智能终端自动采集㊁记录下来的㊂这些数据在采集㊁记录之时,我们并不知道这些数据能用于什么目的㊂采集㊁记录数据只是智能终端的一种基本功能,是顺便采集㊁记录下来的,并没有什么目的㊂有时候甚至认为这些数据属于数据垃圾或数据尘埃,先记录下来,究竟有什用,以后再说㊂也就是说,在大数据时代,我们是先有数据,后有目的㊂这样,由于数据采集㊁记录过程中没有了数据采集者的主观意图,这些数据就没有被主体污染,也就是说,大数据中的原始数据并没有渗透理论,因此确保了其客观真实性,真实反映了事物及其状态㊁行为㊂㊀㊀三、大数据的哲学本质大数据究竟是什么这个问题,仅仅从语义和特征来回答,似乎并没有完全揭示出大数据的本质㊂大数据时代的来临,最重要的是给我们带来了数据观的变革,只有从哲学世界观的视角分析大数据的世界观或数据观,才能真正回答大数据究竟是什么[14]㊂简单说来,大数据作为一场数据革命,除了带来海量数据,并且这些数据具有4V特征之外,更重要的是大数据带来的数据世界观㊂在大数据看来,万物皆数据,万物皆可被数据化,大数据刻画了世界的真实环境,并且带来了信息的完全透明化,我们的世界变成了一个透明的世界㊂(一)在大数据看来,万物皆由数据构成,世界的本质是数据世界究竟是什么?这是哲学家长期关注的重大问题㊂从古希腊哲学家泰勒斯开始,哲学家们就开始探索世界的本原,并从b e g i n n i n g (起源)和e l e m e n t(要素)两个维度进行了回答[15]㊂早期自然哲学家曾经把水㊁火㊁土㊁气㊁原子分别作为本原,而后期的人文哲学家则基本上将人类精神作为本原㊂马克思主义哲学正是从b e g i n n i n g的维度将历史上的所有哲学分为唯物主义和唯心主义,在这一维度,物质和精神是对立的,只能二者选一㊂从e l e m e n t的维度看,物质和精神都是构成世界的要素,而且以往的哲学家和科学家基本都认为也只有这两者才是构成世界的终极要素㊂但刚刚兴起的大数据则认为,除了以往认为的物质和精神之外,数据是构成世界的终极要素之一,即构成世界的三大终极要素是物质㊁精神和数据㊂英国大数据权威维克托㊃舍恩伯格甚至认为,世界万物皆由数据构成,数据是世界的本质[6](P125)㊂万物皆数据,数据是世界的本质,世界上的一切,无论是物质还是意识,最终都可以表述为数据,这样数据就成了物质㊁意识的表征,甚至将物质和意识关联统一起来㊂古希腊哲学家毕达哥拉斯从音乐与数字㊁几何图形与数字的关系中发现了数据的重要性,提出了 数是万物本原 的思想,强调了数据对世界构成的意义以及对世界认知的影响㊂无独有偶,老子在数千年前就认识到数据的世界终极本质,在‘周易“中就提出了 道生一,一生二,二生三,三生万物 的思想,把世界的生成与数据联系起来㊂特别是在‘易传“中的阴阳八卦图中,从阴阳两极相92015年第6期黄欣荣:大数据的语义㊁特征与本质反相成,从阴阳两仪,到八卦㊁六十四卦象等,由此不断演化,最后生成整个世界㊂两千多年以前的毕达哥拉斯和‘周易“都不约而同地揭示了数据与万物的关系,以及世界的数据本质,充分强调了数据在世界构成中的重要地位㊂但是,在随后的两千多年的历史长河中,数据在人类生活和科学认知中虽然越来越重要,而且也有莱布尼兹㊁康德㊁马克思等哲学家关注过数据的重要性,不过总体来说,哲学家们对数据基本上是忽视的㊂随着大数据时代的来临,数据才获得到了应有的地位,哲学家们才又想起毕达哥拉斯和‘周易“的数据世界观㊂可以说,大数据时代的来临是毕达哥拉斯和‘周易“所提出的数据世界观的当代回响㊂(二)在大数据看来,世界万物皆可被数据化,大数据可实现量化一切的目标数据是对世界的精确测度和量化,是认知世界的科学工具㊂自从发明了数字和测量工具,人类就不断地试图对世界的一切进行数据测量㊁精确记录㊂古埃及时期,由于尼罗河泛滥,人们每年需要重新丈量土地,于是发现了数据的秘密,并发明了测量技术㊂于是,数据成了测量㊁记录财富的工具,人们日常生活所接触的大量物品㊁财产都可以用数据来表征,这个时期的数据可被称为 财富数据 ㊂文艺复兴之后,人们逐渐发明了望远镜㊁显微镜㊁量器具㊂随着测量技术的进步,测量与数据被广泛应用于科学研究之中㊂例如天文学家第谷对天文现象进行了大量的观察记录,并积累了大量的天文数据㊂随后,力学㊁化学㊁电磁学㊁光学㊁地学㊁生物学等,各门学科都通过测量走上了数据化㊁精确化的道路㊂各门科学积累大量的科学数据,并借助于数据,各种自然现象都实现了可测量㊁可计算的精确化㊁数据化的目标,自然科学各学科也完成了其科学化的历程㊂这个时期可被称为 科学数据 时期㊂由于人类意识的复杂性,人类及其社会的测量和数据化成为量化一切的拦路虎㊂社会科学虽然引进自然科学方法,但其数据的客观性往往招致质疑,而人文学科更是停留在思辨的道路上㊂在传统方法遇到困难的地方,大数据却可以大显身手㊂大数据用海量数据来测量㊁描述复杂的人类思想及其行为,让人类及其社会也彻底被数据化,这些数据可被称为 人文数据 ㊂所以,大数据时代将数据化的脚步向前迈进了一大步,在财富数据化㊁科学数据化的基础上,实现了人文社会行为的数据化㊂因此,从大数据来看,数据是物质的根本属性,世界万物皆可被数据化,其一切状态和行为都可以用数据来表征,量化一切是大数据的终极目标㊂(三)大数据全面刻画了世界的真实状态,科学研究不必再做理想化处理真实㊁全面地认知世界是人类的一种理想,同时也是摆在人类面前的一道难题㊂真实的世界,无论是自然界还是人类社会,都极为复杂,需要极其繁多的参数才能准确㊁全面地对其进行描述㊂但是,由于过去没有先进的数据采集㊁存储和处理技术,于是不得不对复杂的研究对象进行 孤立㊁静止㊁还原 的简单化处理㊂所谓孤立就是把对象与环境的所有联系都切断,让其成为一个孤立的研究对象,免得受外界的侵扰㊂所谓静止,就是将本来运动变化的对象做一时间截面,然后就以这一时点的状态代表所有时点的状态㊂所谓还原是指将复杂的现象逐渐返回到几个简单的要素或原点,然后从要素的性质和状态推演出系统的性质和状态㊂复杂对象经过简单化处理之后,虽然我们能够认识和把握对象的某些性质和状态,但毕竟经过了简单㊁粗暴的理想化处理,它已经不能真正反映真实对象和真实世界㊂大数据技术使用了无处不在的智能终端来自动采集海量的数据,并用智能系统处理㊁存储海量数据,不再需要对研究对象做孤立㊁静止和还原的简单化处理,而是将对象完全置于真实环境之中,有关对象的大数据全面反映了复杂系统各个要素㊁环节㊁时态的真实㊁全面状态㊂这样,在大数据时代,我们可以在真实㊁自然的状态下研究复杂的对象㊂大数据记录了真实环01长沙理工大学学报(社会科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第30卷。
数字中国的由来、发展与未来
Origin,Development and Future of Digital China 作者： 黄欣荣[1];潘欧文[2]
作者机构： [1]江西财经大学马克思主义学院,江西南昌330013;[2]新余学院马克思主义学院,江西新余338004
出版物刊名： 北京航空航天大学学报：社会科学版
页码： 99-106页
年卷期： 2021年 第4期
主题词： 数字地球;数字中国;数字福建;国家信息化体系建设;中国科技创新战略
摘要："数字中国"的理论与实践源于新一代信息技术革命的大背景,但最直接的动因是习近平在福建工作期间的"数字福建"实践探索以及他在2015年底有关"数字中国"的重要讲话."数字中国"的发展经历了萌芽起步、地方探索、国家战略三个阶段,现已成为中国国家信息化体系建设的标志.作为中国科技创新的重大战略,"数字中国"建设必将在经济、政治、文化、社会和生态诸多方面对中国未来产生全方位的影响.。
第四届“大数据与思想政治教育创新”学术论坛述要
2020·032019年11月30日，由华中师范大学全国高校思想政治工作队伍培训研修中心、华中师范大学马克思主义学院和《学校党建与思想教育》杂志社联合主办的第四届“大数据与思想政治教育创新”学术论坛在华中师范大学举行，共有来自清华大学、北京师范大学、华东师范大学等80余所高校的130多名师生代表出席论坛。
本次论坛聚焦大数据与思想政治教育创新的理论与实践问题，以专家报告和分组讨论的形式充分展示了大数据与思想政治教育创新发展的研究成果。
一、大数据助推思想政治教育理论创新思想政治教育理论创新指向于思想政治教育学科领域新情况、新问题的有效破解。
本次论坛结合大数据时代的特点从创新思想政治教育理念、形态、内容和载体等层面探讨大数据对思想政治教育理论的创新发展。
1.创新理念：树立思想政治教育大数据思维。
大数据与思想政治教育融合创新发展趋势会引发思想政治大数据思维的变革，其相应的关联性思维、模糊性思维、个体性思维、精准性思维、智慧性思维，在思想政治教育大数据应用中得以充分的展现。
北京师范大学冯刚教授认为，思想政治教育应善于运用大数据思维，找准反映教育对象思想和行为相关的有用数据，善于联想和总结探索数据与教育对象深层次的内在关联，注重对各项数据进行分门别类和有效运用。
在推进大数据与思想政治教育融合发展中，既要保持“技术敏感”，又要避免“技术迷信”。
2.创新形态：大数据思想政治教育应运而生。
大数据思想政治教育是在大数据时代中应运而生的。
华中师范大学刘宏达教授认为，思想政治教育与大数据的融合创新成为必然，其核心要素在于大数据技术的创新驱动，而这也决定着技术视野下大数据时代思想政治教育的形态创新具有内在的必然性。
大数据思想政治教育是一种基于思想政治教育大数据系统构建与运行的，以人的思想和行为大数据资源全要素、持续性、递进性和常态化运用为根本标志的思想政治教育新形态。
3.创新内容：提升思想政治工作者大数据素养。
大数据时代生活工作思维的大变革
什么是大数据
• Farecast是一个对机票价格 进行预测的公司，帮助消费 者抓住最佳购买机票的时机 ，使乘客节省很多钱。
• 最初预测系统建立在41天之 内的12000个价格样本基础上 ，数据是从旅游网站上抓取 的，如今已经拥有超过2000 亿条飞行记录。
➢允许不精确 ➢大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 ➢纷繁的数据越多越好 ➢混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 ➢新的数据库设计的诞生
一、大数据时代的思维变革—更好
“更好”——不是因果关系，而是相关关系 知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据时代，我
们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”。
➢数据创新1：数据的再利用 ➢数据创新2：重组数据 ➢数据创新3：可扩展数据 ➢数据创新4：数据的折旧值 ➢数据创新5：数据废气 ➢数据创新6：开放数据 ➢给数据估值
二、大数据时代的商业变革—角色定位
“角色定位”——数据、技术与思维的三足鼎立 微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌则
➢关联物，预测的关键 ➢“是什么”，而不是“为什么” ➢改变，从操作方式开始 ➢大数据，改变人类探索世界的方法
二、大数据时代的商业变革
二、大数据时代的商业变革—数据化
“数据化”——一切皆可“量化” 大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信
息技术变革随处可见，但是如今信息技术变革的重点在“T”（技术）上 ， 而不是在“I”(信息）上。现在，我们是时候把聚光灯打向“I”，开始 关 注信息本身了。
• 系统只推测机票的价格何时 最便宜，不关心是什么原因 导致的价格下降。
《大数据时代》简介23
2、大数据变革商业
购买飞机票就是一个很好的例子。哈佛大学首届计算机科学专业的毕业生 奥伦·埃齐奥尼在一次飞机票价不等的打击下开发一个系统，这个系统用来推测 当前网页上的机票价格是否合理。这个系统需要分析所有特定航线机票的销售 价格并确定票价与提前购买天数的关系。这个预测系统，它帮助虚拟的乘客节 省了很多钱。之后这个项目变为风险投资基金支持的科技创业公司，名为 farecast。如今，farecast已经拥有惊人的约2000亿条飞行数据记录。
更好
不是因果关系，而是相关关系。知道“是什 么”就够了，没必要知道“为什么”。
尤其对于社会经济的参 与者来说，及时的知道相关 关系并且拿出合适的策略比 搞明白“为什么”更重要。无 疑大数据将使许多企业的效 率得到质的提升。
淘宝数据有一个视频内容是各 个省份的人购物情况的分析统计， 比如在见不到大海的新疆，购买比 基尼却是最多的，那么淘宝并不需 要知道新疆人为什么喜欢买比基尼， 是因为气候还是生活习惯并不重要， 重要的是淘宝要多为新疆用户推荐 比基尼，可以获得更高的转化率。
1 保护个人隐私，从 个人许可到让数据 使用者承担责任； 管理变革
4 反数据垄断大亨，为 了促进大数据平台上的 良性竞争，政府必须运
用反垄断条例
01
02
管理变革
内容
04
03
14
2 个人动因VS预测分析，大 数据时代，关于公正的概念 需要重新定义以维护个人动 因的想法：人们选择自我行 为的自由意志。简单地说， 就是个人可以并应该为他们 的行为而非倾向负责。
掌握:责任与自由并举的信息管理
大数据是必然趋势，并且在全 世界的铺开以及应用会远快于 我们多数人的反应速度，不像 数百年前的印刷术，给了人类 近三百年的适应期，大数据， 可能也就几年时间。数据使用 者担责，以行为为依据而非预 测，防止大数据变成黑匣子， 防止数据垄断者的出现，这些 可能都是以后应被注意的甚至 是写进法律里的。
从复杂性科学到大数据技术
从复杂性科学到大数据技术
黄欣荣
【期刊名称】《长沙理工大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2014(029)002
【摘要】复杂性科学与大数据技术是21世纪前后兴起的新科学与新技术,也是世纪之交发生的科学革命与技术革命,但从思想渊源、认识论与方法论特征来看,两者具有极大的关联性,均属于系统思想的范畴,分别是系统思想的科学表述与技术实现.从复杂性科学的兴起到大数据时代的来临是一种历史的必然,因为复杂性科学为大数据技术的诞生奠定了坚实的科学基础,而大数据技术是复杂性科学理念的延续与技术实现.
【总页数】5页(P5-9)
【作者】黄欣荣
【作者单位】江西财经大学管理哲学研究中心,江西南昌 330013
【正文语种】中文
【中图分类】N0
【相关文献】
1.《复杂系统与复杂性科学》投稿须知 [J],
2.《复杂系统与复杂性科学》投稿须知 [J],
3.大数据技术在高校教学中的应用——评《大数据技术原理与应用》(第2版) [J], 谢宇晖; 宋凯
4.大数据技术在高校教学中的应用——评《大数据技术原理与应用》(第2版) [J],
谢宇晖; 宋凯
5.复杂性科学批判之批判——兼析“关于‘复杂性研究’和‘复杂性科学’”一文[J], 秦书生
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维，以适应这场急速的变革。大数据思维具有整体性、多样性、平等性、开放性、相关性和生长性
等特征，从本质上来说它是一种复杂性思维。大数据思维获得了技术上的实现，因而影响更加
巨大和深远。
关键词： 大数据; 大数据思维; 思维变革; 复杂性
中图分类号： N03
文献标识码： A
文章编号： 1674 － 8425（ 2014） 05 － 0013 － 06
大数据时代的思维变革
黄欣荣
（ 江西财经大学 管理哲学研究中心，南昌 330013）
摘要： 大数据正向我们扑面而来，世界正急速地被推入大数据时代。随着大数据时代的来临，人
类的思维方式也将产生巨 大 的 改 变，因 此 我 们 必 须 从 以 往 的 小 数 据 思 维 迅 速 转 换 成 大 数 据 思
二、大数据引发的思维方式变革
“大数据 开 启 了 一 次 重 大 的 时 代 转 型。 就 像 望远镜让我 们 能 够 感 受 宇 宙，显 微 镜 让 我 们 能 够 观测微生物 一 样，大 数 据 正 在 改 变 我 们 的 生 活 以 及理解世界的方式，成为新发明新服务的源泉，而 更多的改变正蓄势待发。”［4］1 大数据正在改变我们 的一切，其中 最 重 要 的 是 从 改 变 我 们 的 思 维 方 式 开始，引 发 思 维 大 变 革，并 带 来 所 谓 的“大 数 据 思 维”。
维和眼光，迅速以大数据思维和视角来看待世界， 看待社会和生活。
一、大数据时代的来临
20 世纪 80 年代，以预测未来而著称的美国未 来学家阿尔文·托夫勒在其《第三次浪潮》中就曾
收稿日期： 2014 － 02 － 25 作者简介： 黄欣荣（ 1962—） ，江西赣州人，哲学博士，江西财经大学管理哲学研究中心主任，马克思主义学院教授，
20 世纪 80 年代以来，计算机的硬件和软件都 按摩尔定律迅速发展［2］39 。硬件体积越来越小，但 功能越来越强大； 软件迅速升级，并被模块化、智 能化，计算机被迅速普及到各行各业，渗透到生活 的方方面面。由于计算机以处理离散数据见长， 因此凡需计算机处理的东西都必须用离散数据来 表示，所涉 对 象 也 必 须 被 编 码 成 结 构 化 数 据。 由 于计算机及 其 他 智 能 设 备 的 普 及，由 其 采 集 的 各 类数据以铺 天 盖 地 之 势 爆 发 出 来，在 国 际 互 联 网 的推波助澜 下，这 些 爆 炸 性 增 长 的 数 据 又 成 了 公 共数据。这些 海 量、杂 乱 的 数 据 以 前 被 看 作 无 用 而又占据存储 空 间 的“垃 圾 ”，随 着 数 据 挖 掘 和 处 理技术的发展，这些“数据垃圾”迅速变废为宝，成 了炙手可热的资源。那些先知先觉的吃螃蟹者靠 这些资源 一 夜 暴 富，成 了 时 代 的 新 宠 和 标 杆。 在 这些“数据富豪”的示范和引领下，“数据”变成了 一种继物质、能源之后的宝贵资源，占有数据就等 于占有了财富。于是，各种数据都被收集和存储， 数据规模 爆 炸 式 增 长，形 成 了 数 据 的 海 洋。 这 些 海量数据与小数据时代的寥寥数据相比简直不可 同日而语，因此被称为“大数据”。
大数据是 一 个 总 称 性 的 概 念，它 还 可 以 细 分 为大数据科学、大数据技术、大数据工程和大数据 应用等领域。目前我们所说的大数据更多局限于 大数据技术 和 大 数 据 应 用，而 对 大 数 据 科 学 和 工 程则还未重视。大数据科学关注大数据网络发展 和运营过程 中，发 现 和 验 证 大 数 据 的 规 律 及 其 与 自然和社会 活 动 之 间 的 关 系，而 大 数 据 工 程 指 大 数据的规划建设、运营管理的系统工程。
Thinking Ｒevolution in Big Data Era
HUANG Xin-rong
（ Ｒesearch Center of Management Philosophy， Jiangxi University of Finance and Economics，Nanchang 330013，China）
gy： Social Science，2014（ 5） ： 13 － 18．
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重庆理工大学学报( 社jourserv． com
经预测，21 世纪前后，人类将进入信息时代，信息 将成为物质、能量之后的第三个世界构成要素，并 用极其煽动 性 的 语 言 描 绘 了 信 息 时 代 的 生 产、生 活、工作和学习等各 方 面 的 变 革［1］。当 时 大 多 数 人都认为 这 是 一 个 十 分 遥 远 的 乌 托 邦。 然 而，仅 仅几年功夫，随着计算机的快速更新换代，世界就 被托夫勒所说 的“第 三 次 浪 潮 ”所 席 卷，被 急 速 推 入了信息时代。
有人把大数据的特点归纳为 4 个层面，并被 简称为 4“V”［3］7 ： 第一，Volume （ 大 量） ，即 数 据 数 量巨大。从 TB 级别，跃升到 PB 级别 （ 1TB = 1012 bt，1PB = 1015 bt） 。第二，Variety（ 多样） ，即数据类 型繁多。除了 标 准 化 的 结 构 化 编 码 数 据 之 外，还 包括网络日 志、视 频、图 片、地 理 位 置 信 息 等 等 非 结构化或无结构数据。第三，Velocity （ 高速） ，即 处理速度 快，实 时 在 线。 各 种 数 据 基 本 上 可 以 做 到实时、在线，并 能 够 进 行 快 速 的 处 理、传 送 和 存 储，以便全 面 反 映 对 象 的 当 下 状 况。第 四，Value （ 价值） ，即商业价值高，但价值密度低。以视频为 例，在连续不间断的监控过程中，可能有用的数据 仅仅有一两秒。
大数据 如 今 成 了 一 个 炙 手 可 热 的 词 汇，成 了 各行各业的 人 们 热 烈 谈 论 的 话 题。种 种 迹 象 表 明，大数据正向我们扑面而来，世界正急速地被推 入大数据 时 代。 因 此，许 多 有 识 之 士 都 急 速 呼 吁 要热情拥抱 “大数据时代”。随着大数据时代的 来临，我们的 生 产、生 活、工 作 和 思 维 方 式 诸 多 方 面都将进行 大 变 革，我 们 将 一 改 往 日 的 小 数 据 思
所谓思维 方 式，就 是 我 们 大 脑 活 动 的 内 在 程 序，是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式， 它涉及我们看待事物的角度、方式和方法，并由此 对我们的行为方式产生直接的影响。任何人都生 活在一定的 时 代 和 环 境 中，其 思 考 问 题 和 解 决 问 题的习惯和 模 式 都 会 受 到 时 代 和 环 境 的 影 响，并
从某种程 度 上 说，大 数 据 主 要 是 数 据 分 析 的 前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快 速获得有 价 值 信 息 的 能 力，就 是 大 数 据 技 术。 这 也是大数据的概念一提出来就一呼百应的原因， 因为它属于技术，具有巨大的商业价值，具有促使 该技术走向众多商业应用的潜力。
逻辑与科学方法论
重庆理工大学学报( 社会科学) 2014 年第 28 卷第 5 期
Journal of Chongqing University of Technology( Social Science) Vol． 28 No． 5 2014
doi： 10． 3969 / j． issn． 1674－8425（ s） ． 2014． 05． 003
Abstract： Big Data rushing toward us，the world is rapidly pushed into the big data era． With the coming of the big data era，the human’s thinking way will be revolutionized，so we must be quickly converted from small data thinking into big data thinking to accommodate this rapid change． Thinking of big data has the features of integrity，diversity，equality，openness，relevance and growth． Essentially，the big data thinking is a kind of complex thinking，but it has been achieved in technology， thus its affecting will be greater and far-reaching than the complexity thinking． Key words： big data； big data thinking； thinking revolution； complexity
博士生导师，研究方向： 复杂性哲学、技术哲学、管理哲学。 引用格式： 大数据时代的思维变革［J］． 重庆理工大学学报： 社会科学，2014（ 5） ： 13 － 18． Citation format： HUANG Xin-rong． Thinking Ｒevolution in Big Data Era［J］． Journal of Chongqing University of Technolo-
大数据 一 词 来 源 于 英 文 Big data，用 来 指 称 “那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的 软 件 工 具 难 于 捕 捉、存 储、管 理 追溯到 apache org 的开源项目 Nutch。当 时，大数据用 来 描 述 为 更 新 网 络 搜 索 索 引 需 要 同 时进行 批 量 处 理 或 分 析 的 大 量 数 据 集。 随 着 Google Map Ｒeduce 和 Google File System （ GFS） 的 发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖 了处理数据的速度。不过，大数据被广泛传播，主 要归因于美国麦肯锡公司。2012 年初，全球知名 的咨询 公 司 麦 肯 锡 最 早 使 用 今 天 被 大 家 理 解 的 “大数据”概念，用来指称数 据 量 特 别 巨 大，超 过 PE 级别（ 1015 ～ 1018 字节） 并包括结构性、半结构性 和非结构性的数据［3］7 。