京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 的哲学变革_数据分析师考试
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。
大数据与哲学的一毛钱关系
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。大数据思维是一种数据化的整体思维,它通过“更多”(全体优于部分)、“更杂”(杂多优于单一)、“更好”(相关优于因果)等思维理念,使思维方式从还原性思维走向了整体性思维,实现了思维方式的变革。
具体来说,大数据通过数据化的整体论,实现了还原论与整体论的融贯;通过承认复杂的多样性突出了科学知识的语境性和地方性;通过强调事物的相关性来凸显事实的存在性比因果性更重要。此外,大数据通过事物的数据化,实现了定性定量的综合集成,使人文社会科学等曾经难于数据化的领域像自然科学那般走向了定量研究。就像望远镜让我们能够观测遥远的太空,显微镜让我们可以观察微小的细胞一样,数据挖掘这种新时代的科学新工具让我们实现了用数据化手段测度人类行为和人类社会,再次改变了人类探索世界的方法。
大数据技术让复杂性科学思维实现了技术化,使得复杂性科学方法论变成了可以具体操作的方法工具,从而带来了思维方式与科学方法论的革命。但变革背后的问题亦不容回避:可以解释过去、预测未来的大数据,是否会将人类推向大数据万能论?这是不是科学万能论的新形式?
数据挖掘与认识论挑战
近现代科学最重要的特征是寻求事物的因果性。无论是唯理论还是经验论,事实上都在寻找事物之间的因果关系,区别只在寻求因果关系的方式不同。大数据最重要的特征是重视现象间的相关关系,并试图通过变量之间的依随变化找寻它们的相关性,从而不再一开始就把关注点放在内在的因果性上,这是对因果性的真正超越。科学知识从何而来?传统哲学认为要么来源于经验观察,要么来源于所谓的正确理论,大数据则通过数据挖掘“让数据发声”,提出了全新的“科学始于数据”这一知识生产新模式。
由此,数据成了科学认识的基础,而云计算等数据挖掘手段将传统的经验归纳法发展为“大数据归纳法”,为科学发现提供了认知新途径。大数据通过海量数据来发现事物之间的相关关系,通过数据挖掘从海量数据中寻找蕴藏其中的数据规律,并利用数据之间的相关关系来解释过去、预测未来,从而用新的数据规律补充传统的因果规律。
大数据给传统的科学认识论提出了新问题,也带来了新挑战。一方面,大数据用相关性补充了传统认识论对因果性的偏执,用数据挖掘补充了科学知识的生产手段,用数据规律补充了单一的因果规律,实现了唯理论和经验论的数据化统一,形成了全新的大数据认识论;另一方面,由相关性构成的数据关系能否上升为必然规律,又该如何去检验,仍需要研究者作出进一步思考。
数据资源与价值观转变
随着大数据的兴起,数据从原先仅具有符号价值逐渐延伸到同时还具有经济价值、科学价值、政治价值等诸多价值的重要资源,从而带来了数据价值本质的根本性变化。首先,数据成了新兴财富,具有重要的经济价值,从而引发财富价值观的变革。
在传统的价值观念中,土地、材料、能源、劳动力等看得见摸得着的实体才被看作财富的象征,而数据只是一种符号,它只是人类记录财富的工具。但在大数据时代,数据不仅是财富的记录和标志,而且自身也成为了一种新兴财富,即数据财富。大数据让我们从实体经济的狭隘思维中解放出来,带来全新的就业方向、产业布局、商业模式和投资机会,创造出“点数成金”的财富神话。其次,数据成为人类认知世界的新源泉,蕴含着丰富的科学认知价值。
大数据是一种重要的科学认识工具,它将数据化从自然世界延伸到人类世界,原先只能进行定性研究的人类思想、行为,如今逐渐被数据化。最后,大数据带来了开放、共享的价值理念。大数据要求打破数据隔离和数据孤岛,实现数据资源的开放、共享。数据的开放和共享,特别是政府数据的公开让信息更加对称,让一切事物和行为都暴露在公众面前,由此带来了大数据时代的自由、公平与公正。与此同时,一个崭新的课题亟待解决:数据产业与实体产业该保持怎样的必要张力?没有了实体产业,大数据产业会不会成为虚幻?
数据足迹与伦理观危机
大数据技术通过智能终端、物联网、云计算等技术手段来“量化世界”,从而将自然、社会、人类的一切状态、行为都记录并存储下来,形成与物理足迹相对应的数据足迹。这些数据足迹通过互联网络和云技术实现对外开放和共享,因此带来了我们以前从未遇到过的伦理与责任问题,其中最突出的是数据权益、数据隐私和人性自由等三个重要问题。首先,构成大数据的各种数据都是从个人、组织或政府等采集而来,这些作为一种新财富的数据产权该属于谁呢?
是数据采集者、被采集对象还是数据存储者?谁拥有这些数据的所有权、使用权、储存权和删除权?政府数据是否应该向纳税人开放?如此诸多的问题都需要我们重新思考和解决。其次,人们在享受大数据时代的便捷和快速的同时,也时刻被暴露在“第三只眼”的监视之下,从而引发隐私保护的危机。
例如,购物网站监视着我们的购物习惯,搜索引擎监视着我们的网页浏览习惯,社交网站掌握着我们的朋友交往,而随处可见的各种监控设备更让人无处藏身。更令人担忧的是,这些数据一旦上传网络就被永久保存,几乎很难被彻底删除。面对大数据,传统的隐私保护方法(告知与许可制、匿名化、模糊化)几乎无能为力,可以反复使用的数据通过交叉复用而暴露出诸多隐私信息,因此大数据技术带来了个人隐私保护的隐忧,而棱镜门事件更加剧了人们对个别组织滥用数据的担心。最后,根据大数据所做的人类思想、行为的预测也引发了可能侵犯人类自由意志的担忧。大数据可以根据过去数据预测未来,在这个意义上,我们未来的一言一行都有可能被他人掌握,人类的自由意志因此有可能被侵犯,这给传统伦理观带来了新挑战。
总之,大数据是一场新的数据技术革命,它必然会对传统哲学理论提出新挑战,传统哲学也将随大数据革命而产生革命性变革,并随着对问题的回应而获得哲学自身的丰富和发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22