梁 輝

(內蒙古呼倫貝爾學院, 內蒙古 呼倫貝爾 021008)

一、大數據時代哲學思維變革的現(xiàn)實意義

通過研究大數據思維的哲學意義，我們能夠對大數據應用實踐進行指導，確保實踐的科學性與合理性。我們通過了解大數據思維的哲學意義，能夠對日常生活實踐提供新的思維角度。科學是從數據當中延伸出來的，大數據是科學和技術領域的一項創(chuàng)新，為我們的研究方法開辟了新途徑，改變了我們認識世界的方式。相關性是解決問題時最有效的方案，大數據提供了使用相關性解決問題的最佳方法。哲學是萬物的起源，所有理論和方法都是從哲學演變而來的。古代哲學一直在尋找萬物的原始問題，而且一直在探索事物之間是否具有因果關系。從大數據時代開始，科學技術就開始通過相關性解決問題，而不僅僅局限于用因果性解決問題。隨著Internet的普及和發(fā)展，越來越多的數據需要進行分析。傳統(tǒng)的僅通過因果關系分析數據的方式不再滿足時代的需求。我們要學會改變舊的傳統(tǒng)思維方式，以新的思維方式認識世界，通過大數據找到與事物的關系，并通過相關性解決各種問題。

二、大數據思維產生的基礎

(一)全面認識大數據

隨著各種高新技術的不斷應用，計算機的處理速度越來越快，我們的生活及工作愈加數據化，我們開始依賴各種數據來進行決策。在哲學思維方面也同樣如此。我們大數據的定義主要分為狹義的大數據與廣義的大數據兩種。狹義上的大數據定義為一個數據集合的規(guī)模，以目前的數據研究技術顯然無法對這個數據集合運用常規(guī)軟件進行獲取。因此，我們就需要突破如今的技術模式的限制，研究出具備高度洞察力、流程優(yōu)化能力，同時保持增長比率高度多樣化的龐大信息資產。而廣義上的大數據不能單從大數據的表面特征進行理解，這樣只會縮小其價值范疇，并沒有對大數據的含義有一個更深層次的理解。

(二)大數據的特征

盡管我們無法對大數據的定義進行一個準確的概述，但是我們能夠清晰地指出大數據的各項特點。

1.龐大的容量。隨著近幾年大數據技術的愈加成熟，以及云計算存儲量愈加龐大，我們需要通過新思維對傳統(tǒng)數據進行分析。我們在日常生活當中，每天都會產生大量的數據信息，其容量已經超過了PB級別。部分大型企業(yè)的數據量甚至已經達到并超越了EB級別。

2.數據的多樣。大數據時代的信息隨著計算技術的進步而逐漸變得復雜多樣，從數據的獲取渠道就能看出。隨著各種互聯(lián)網信息平臺的推廣使用，信息源不斷擴大，內容不斷豐富。技術的不斷創(chuàng)新也打破了傳統(tǒng)數據結構化模式，大量的非結構化數據大大地提高了處理難度。

3.結構化的價值。盡管結構化的數據體積龐大，但是其密度卻相對較低，因此我們所謂的對其進行處理實際上就是大數據的價值提純：提取有效信息，去除無用信息。雖然大數據的容量龐大，但是由于價值密度低，經過處理后獲取的有效信息較少。因此我們注重對其隱藏價值的分析。這就需要我們設計一種能夠快速獲取信息，并且能夠從大量多樣化的數據中分析提取對我們有價值的信息的方法。

三、數據思維的演化

(一)從因果關系到相關關系

哲學對因果關系的研究自哲學誕生那一刻起便已經開始，作為一個關鍵內容，傳統(tǒng)本體論哲學研究試圖找到對各種事物關系的合理解釋。赫拉克利特認為事物背后的根據和原因都源于自然的安排。而柏拉圖認為現(xiàn)實世界源于理念世界。亞里士多德則認為哲學的作用就在于探討一切事物的因果。人類的求知即為對事件發(fā)生因果的探尋。哲學家的任務就是探究原因，傳統(tǒng)哲學認為因果關系是客觀的，也是必然的。

而相關關系同因果關系的不同則在于它是或然性。其重點在于對兩個數據值的量化，大數據專家眼中的相關關系是事物量化后呈現(xiàn)出來的數量關系,它昭示的是每個數值的變化,可能引起另一個數值的變化及趨勢。大數據時代，我們依然無法離開因果關系,因果關系不會因為相關關系的廣泛運用而失去其價值。因此，大數據時代的來臨并不意味著相關關系就會取代因果關系。因果關系就是在大數據時代下人們的指向標，單一的關系不適合現(xiàn)在大數據的發(fā)展，只有因果關系與相關關系結合起來，兩者相輔相成，才能使得在描述事物的過程中更加合理。

(二)從理論到數據

在大數據時代下，一些大數據專家認為，理論已經不適合現(xiàn)時代的發(fā)展，數據將占有主導地位。但是我們當下真的不需要理論了嗎？理論是人們在世界生活所研究的成果，反映了人們在客觀世界的狀況，因此理論在一定程度上對于人們有著指導的作用。在一定的客觀事實下，人們的實踐離不開理論的指導。其一，對于大數據來說，大數據思維在本質上就是以理論指導實踐的一種方式。對于大數據時代，人們習慣性地將事物數據化，將能想到的事物都轉化為信息與數據，但是數據的采集離不開理論的指導。在數據采集的過程中，可以指導采集者從哪里采集信息、哪些信息是需要采集的、需要放棄那些信息，最終得到自己所需要的信息。而這些問題的判斷都離不開理論。其二，數據的分析對于理論也是重要的需求。大數據背景下，數據的使用到最后都需要落實到具體的事物中，而不同事物之間是有著不同的屬性的，在分析數據與事物之間的關系時，就需要對不同理論之間的領域進行判斷得到正確的結論。在某些情況下，理論的不同往往會帶來不同的結果。沒有理論的指導，數據與事物之間的聯(lián)系就會出現(xiàn)偏差，最終帶來錯誤的結論。因此理論在數據分析的過程中是不可或缺的。其三，數據的運用同樣離不開理論。大數據是我們了解世界的一個手段與途徑，在這一過程中需要我們對數據進行應用。在對數據研究運用的過程中，可能會出現(xiàn)很多的理論困境，而這些理論困境就需要用分析的方法去解決。在大數據時代下，理論是貫穿數據的重要線索，對于數據的各方面都有著重要的影響。

(三)從物質世界到數據世界

承受著大數據時代的來臨，有人認為數據世界是獨立的世界，世界是由各種自然和社會提供的信息組成的，信息是世界的主要構成元素。我們如何看待信息世界呢？它與我們的物質世界又有著什么聯(lián)系呢？第一，數據世界具有客觀性。數據的儲存都需要一定的載體，會占用一定的物理空間；數據在采集后可以重復利用；數據能創(chuàng)造出一定的自主領域；數據可以創(chuàng)造出客觀的事物。我們認為數據世界具有一定的客觀性。數據世界具有相對的獨立性，因為數據的客觀性使數據世界具有了相對的獨立性，因為數據是來自物質的世界，任何的事物都要受到物質世界的影響。第二，數據是需要一定的事實依據的，它是對物質世界的一種映射。數據是我們了解世界的一種手段，是人們?yōu)榱烁玫卣J識這個世界所發(fā)明的一種工具，讓人們對于這個世界有著更為深層的理解。在大數據時代，數據世界與物質世界是相輔相成的。

隨著各種高新技術的不斷應用，計算機的處理速度越來越快，人們的生活以及看待世界的方式愈加數據化，開始依賴各種數據來進行決策。時代的哲學思維方式使得人們的生活更加方便快捷，使得大數據能成為進一步認識世界的工具，大數據引領著科技的變革，數據世界使得現(xiàn)實的生活變得更加美好。