近年來(lái)大數據技術(shù)的快速發(fā)展深刻改變了我們的生活、工作和思維方式。大數據研究專(zhuān)家舍恩伯格指出，大數據時(shí)代，人們對待數據的思維方式會(huì )發(fā)生如下三個(gè)變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；第二，由于是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類(lèi)通過(guò)對大數據的處理，放棄對因果關(guān)系的渴求，轉而關(guān)注相關(guān)關(guān)系。事實(shí)上，大數據時(shí)代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個(gè)方面。筆者認為，大數據思維最關(guān)鍵的轉變在于從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類(lèi)似于“人腦”的智能，甚至智慧。

總體思維

社會(huì )科學(xué)研究社會(huì )現象的總體特征，以往采樣一直是主要數據獲取手段，這是人類(lèi)在無(wú)法獲得總體數據信息條件下的無(wú)奈選擇。在大數據時(shí)代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關(guān)的所有數據，而不再依賴(lài)于采樣，從而可以帶來(lái)更全面的認識，可以更清楚地發(fā)現樣本無(wú)法揭示的細節信息。正如舍恩伯格總結道：“我們總是習慣把統計抽樣看作文明得以建立的牢固基石，就如同幾何學(xué)定理和萬(wàn)有引力定律一樣。但是，統計抽樣其實(shí)只是為了在技術(shù)受限的特定時(shí)期，解決當時(shí)存在的一些特定問(wèn)題而產(chǎn)生的，其歷史不足一百年。如今，技術(shù)環(huán)境已經(jīng)有了很大的改善。在大數據時(shí)代進(jìn)行抽樣分析就像是在汽車(chē)時(shí)代騎馬一樣。在某些特定的情況下，我們依然可以使用樣本分析法，但這不再是我們分析數據的主要方式?！币簿褪钦f(shuō)，在大數據時(shí)代，隨著(zhù)數據收集、存儲、分析技術(shù)的突破性發(fā)展，我們可以更加方便、快捷、動(dòng)態(tài)地獲得研究對象有關(guān)的所有數據，而不再因諸多限制不得不采用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從樣本思維轉向總體思維，從而能夠更加全面、立體、系統地認識總體狀況。

容錯思維

在小數據時(shí)代，由于收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來(lái)的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會(huì )“南轅北轍”，因此，就必須十分注重精確思維。然而，在大數據時(shí)代，得益于大數據技術(shù)的突破，大量的非結構化、異構化的數據能夠得到儲存和分析，這一方面提升了我們從數據中獲取知識和洞見(jiàn)的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。舍恩伯格指出，“執迷于精確性是信息缺乏時(shí)代和模擬時(shí)代的產(chǎn)物。只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無(wú)法利用，只有接受不精確性，我們才能打開(kāi)一扇從未涉足的世界的窗戶(hù)”。也就是說(shuō)，在大數據時(shí)代，思維方式要從精確思維轉向容錯思維，當擁有海量即時(shí)數據時(shí)，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀(guān)層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀(guān)層面擁有更好的知識和洞察力。

相關(guān)思維

在小數據世界中，人們往往執著(zhù)于現象背后的因果關(guān)系，試圖通過(guò)有限樣本數據來(lái)剖析其中的內在機理。小數據的另一個(gè)缺陷就是有限的樣本數據無(wú)法反映出事物之間的普遍性的相關(guān)關(guān)系。而在大數據時(shí)代，人們可以通過(guò)大數據技術(shù)挖掘出事物之間隱蔽的相關(guān)關(guān)系，獲得更多的認知與洞見(jiàn)，運用這些認知與洞見(jiàn)就可以幫助我們捕捉現在和預測未來(lái)，而建立在相關(guān)關(guān)系分析基礎上的預測正是大數據的核心議題。通過(guò)關(guān)注線(xiàn)性的相關(guān)關(guān)系，以及復雜的非線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的聯(lián)系，還可以掌握以前無(wú)法理解的復雜技術(shù)和社會(huì )動(dòng)態(tài)，相關(guān)關(guān)系甚至可以超越因果關(guān)系，成為我們了解這個(gè)世界的更好視角。舍恩伯格指出，大數據的出現讓人們放棄了對因果關(guān)系的渴求，轉而關(guān)注相關(guān)關(guān)系，人們只需知道“是什么”，而不用知道“為什么”。我們不必非得知道事物或現象背后的復雜深層原因，而只需要通過(guò)大數據分析獲知“是什么”就意義非凡，這會(huì )給我們提供非常新穎且有價(jià)值的觀(guān)點(diǎn)、信息和知識。也就是說(shuō)，在大數據時(shí)代，思維方式要從因果思維轉向相關(guān)思維，努力顛覆千百年來(lái)人類(lèi)形成的傳統思維模式和固有偏見(jiàn)，才能更好地分享大數據帶來(lái)的深刻洞見(jiàn)。

智能思維

不斷提高機器的自動(dòng)化、智能化水平始終是人類(lèi)社會(huì )長(cháng)期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動(dòng)了自動(dòng)控制、人工智能和機器學(xué)習等新技術(shù)的發(fā)展，“機器人”研發(fā)也取得了突飛猛進(jìn)的成果并開(kāi)始一定應用。應該說(shuō)，自進(jìn)入到信息社會(huì )以來(lái)，人類(lèi)社會(huì )的自動(dòng)化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無(wú)法取得突破性進(jìn)展，機器的思維方式仍屬于線(xiàn)性、簡(jiǎn)單、物理的自然思維，智能水平仍不盡如人意。但是，大數據時(shí)代的到來(lái)，可以為提升機器智能帶來(lái)契機，因為大數據將有效推進(jìn)機器思維方式由自然思維轉向智能思維，這才是大數據思維轉變的關(guān)鍵所在、核心內容。眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在于它能夠對周遭的數據信息進(jìn)行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關(guān)事物或現象的認識與見(jiàn)解。同樣，在大數據時(shí)代，隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)、云計算、社會(huì )計算、可視技術(shù)等的突破發(fā)展，大數據系統也能夠自動(dòng)地搜索所有相關(guān)的數據信息，并進(jìn)而類(lèi)似“人腦”一樣主動(dòng)、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見(jiàn)，那么，無(wú)疑也就具有了類(lèi)似人類(lèi)的智能思維能力和預測未來(lái)的能力?！爸悄?、智慧”是大數據時(shí)代的顯著(zhù)特征，大數據時(shí)代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會(huì )計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價(jià)值的東西，甚至類(lèi)似于人類(lèi)的“智慧”。

舍恩伯格指出，“大數據開(kāi)啟了一個(gè)重大的時(shí)代轉型。就像望遠鏡讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀(guān)測到微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發(fā)明和新服務(wù)的源泉，而更多的改變正蓄勢待發(fā)”。大數據時(shí)代將帶來(lái)深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個(gè)人的日常生活和工作方式，改變商業(yè)組織和社會(huì )組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會(huì )治理的基礎數據，徹底改變長(cháng)期以來(lái)國家與社會(huì )諸多領(lǐng)域存在的“不可治理”狀況，使得國家和社會(huì )治理更加透明、有效和智慧。（張義禎）

摘自 學(xué)習時(shí)報