京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代:重构文化空间的人文向度
随着大数据时代的来临,人们在虚拟空间与物理空间的杂居,以及“拟态环境”对文化空间的重构,导致了知识在获取、存储、交流、再生产等诸多环节发生深刻变化。如何面对由此带来的挑战成为摆在广大学者面前的重要课题。
大数据时代首先带来了传播话语权的迁移。在印刷时代,知识分子常常是报纸书籍等纸媒话语权的拥有者。比如,民国时期的《新青年》、《新潮》、《语丝》、《晨报·副镌》等报刊,其编者常常具有大学教师、编辑、作家等多重身份,这为他们重构文化空间、进行文化启蒙打下了重要基础。而在大数据时代,由于媒介身份和教育身份的分离,当今学者难以形成占据主导地位的话语权。文化话语权逐步从传统学者移至媒介巨头,尤其是以电视、网络等现代传播手段为代表的传媒机构。无论如何,大数据重构了文化传播的空间形态,也打破了原有的话语体系平衡,缔造出新的话语权分布,进而带来了一个迫在眉睫的问题:作为掌握媒介话语权的传媒机构如何重塑文化价值空间?从目前看,媒介文化产业正迅速崛起、快速发展,但由于从业人员的芜杂,资本力量渐渐成为传媒文化的主宰。特别是在资本逻辑的驱动下,文化的价值向度被严重剥落。不仅如此,媒介偏好也是一个重要原因。印刷文明推崇客观和理性的思维,同时鼓励严肃、有序和具有逻辑性的公众话语。而大数据不仅用视像渐渐取代传统文字,还使信息变得海量且混杂无章,这导致公众话语变得散乱无序。正如尼尔·波兹曼的喟叹:这是一个“娱乐至死”的时代。因此,在大数据时代,广大学者必须积极应对文化空间和教育背景的深刻变化,特别要处理好“为学”及人文教育等问题。
首先,就为学而言,在印刷媒介时代,藏书、购书与纸媒阅读常常是文人学者为学的主要方式。民国时期,学者家中的藏书一般都要超过上万册,据邓云乡回忆:“教文史的大教授通常都藏书几万册”。“据统计,现存鲁迅藏书有4062种,约14000册,其中中文书籍2193种,外文书籍1869种,包括中文线装书、中文平装书、俄文书、西文书、日文书等。”可以说,鲁迅的文学及学术成就与其藏书、借书乃至抄书密不可分。而在知识的交流与传承上,也多是通过课堂、宴饮、聚会、拜访等方式进行。比如20世纪30年代的北京,林徽因的“太太客厅”、朱光潜的“读诗会”、《晨报·副镌》“沈从文们”的聚会等都是当时为学交流的典型代表。
而在大数据时代,人们足不出户就可以查到各地的藏书状况及学习资源,国内外开放的网络数据资源使知识获取更为便捷迅速。数字化出版的崛起更是重新塑造了人们的交流方式、交流对象和文化传递模式。在知识的存储上,电子图书具有纸媒所不具备的携带方便、易于查询等长处,实现了从古昔的汗牛充栋到当今的大容量可移动介质的重大转变。在知识的交流上,网络的发展提供了更多的交流机会,E-mail、博客、微博、论坛、微信等网络平台已经成为日常交流的重要方式,而知识的分享、交流和传递也更为迅速和便捷。在知识的再生产上,海量网络资源为人们的书写记录提供了重要平台。比如,部分史料在搜集、整理、编写、保管、出版、传播等环节开始趋于数字化发展。由此可见,大数据时代的“为学”方式较纸媒时代已经发生很大改变。随着“数字鸿沟”的不断拉大,广大学者除了要秉承传统的为学精神,还要不断学习新的知识获取及交流方法,使自身的学术研究不断适应时代的发展要求。
此外,人文教育也是必须面对的一个问题。30年前,尼尔·波兹曼在谈到电视对美国教育的影响时指出,“美国目前最大的教育产业不是在教室里,而是在家里,在电视机前。”这种警醒亦如当下的大数据之于教育。传统课堂传授的知识备受各类现代传播媒介的信息冲击,学生获取知识及价值认同的途径已发生重要改变。大数据时代使得我们的教育变得越来越“教条化”。这就要求人文教育工作者既要注重网络传播的伦理规范,还要加强高校自身的职责建设,推动网络新媒体与传统教学资源的有机组合。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08