|||
吕乃基
旨在认识世界1的传统认识论在各国各民族尚有差异,以隶属世界3的大数据为对象的大数据认识论在各国各民族之间的差异就更大了。
在当前及今后的一段时期,只要中国社会依然处于快速的转型之中,只要政府依然在经济社会发展处于主导地位,政府就是主要的认识主体。公司作为认识主体的地位正在上升(参见大数据与认识论一、主体与对象 )。目前的情况是,政府主要把对大数据的认识解读委托给政府内部的统计和信息中心等部门,大公司也有自己的信息CIO,这无疑是必要的;不过,由于甲乙方没有分化,基本上是某种“合伙人”,利益捆绑在一起,难以独立运行,认识过程受到干扰,认识结果的客观性难以得到保证。民间和国外的一些机构和媒体之所以质疑所公布数据的真实性,这也是原因之一。一些互联网公司也与政府有着千丝万缕的联系。中国的“乙方”有待独立和成长壮大,走市场化的道路,更重要的是甲乙方之间完善的契约和制度安排。
就对象而言,中国拥有最大的“大数据”。世界第一的人口,每天都在产生大量信息(包括垃圾之类),再加上国情差异之大,与时俱进变化之快,所有这些不对称都是信息的来源。遗憾的是,中国在这一领域技术手段相对落后。
作为认识对象的大数据,“大”的含义还在于空间上的完整和时间上的连续,而非零碎的片段,以及可以随时跟踪。主体由此方可得到关于对象真实与完整的认识。
“美国政府提出大数据计划的根源,在于有十几年以上数据公开的基础。”北京理工大学教授丁刚毅说,“里面很多敏感数据,就是敢公布,认为只有公布这样的数据,才能有更好的国际合作去应对危机。欧盟、英国,包括巴西这样的发展中国家,都已经加入了DATA.GOV”。丁刚毅曾跟国内一些著名的互联网公司接触过,申请共享其数据,公司表示“给你一段可以,几百个TB也好,几个PB也可以,但连续的数据绝对不可以”。他认为,对于研究者,长期不断、随时随地都可以接触的数据,才是大数据。“政府和行业共享数据应该是大数据的基础,离开共享政策,根本就没有大数据。”丁刚毅说。不公开,不透明,部门分割,把自己分管的数据当成属于自己的“资源”,这是中国在大数据认识论的认识对象方面的主要问题。
数据,自然良莠不齐,世界各国,概莫能外。不过,中国的水军、恶意操纵、假冒伪劣,以及形形色色的山寨之类,特别是近年来每况愈下的全社会诚信缺失,可能会对大数据的真实性及基于大数据的认识、产业和实践产生负面甚至灾难性影响。一个没有信用的社会不可能应用信息技术所带来的所有便利,反之,信息技术将放大社会弊病。大数据,无论是认识论、产业,还是实践论,都呼唤一个诚信的社会。
对大数据的认识过程也有中国特色。有人提出,面对复杂的中国问题,是应该强调规范与价值解决优先呢,还是可以将它们化解为科学方法问题,并依赖于越来越技术化的分析方法?是在“知其然”之后就采取直截了当的行动以化解问题,还是沿着马克思的“两条道路”追寻“最贴近的规定”,以求“知其所以然”,也就是解决问题的根源?在实际上,社会上所发生的大部分问题都可以在“知其然”的基础上直接以及当下予以化解,只有少数带有根本性的问题需要追根溯源。有必要指出,所谓“规范与价值解决”,实际上与中国传统文化的实用主义一脉相承。在中国传统文化看来,重要的是最终解决问题,至于背后是否有理论依据及其正确与否则处于次要地位。再者,中国东西部和城乡差距巨大,白领、蓝领和农民工的消费习惯迥异,还有不小的贫富差距;再加上改革深入,70、80、90后纷纷登台亮相,各领风骚,还有老龄化,不同的群体,各自嵌入于特定的语境,难觅一致的理论和规律;凡此种种表明,面对当代中国的现实,无论是对政府还是公司来说,大数据认识论主要在于知其然,在于实用。
中国社会的这种“碎片”和“流变”赋予大数据认识论或实践论,尤其是其中的比较方法以格外重要的意义。在社会发展较为均衡的发达国家,大数据的比较需要深入到人性中更为细小的习性和喜怒哀乐,而在中国,各种群体之间存在着甚至相当巨大的差别,不仅是消费水平和习惯,而且涉及到几乎对所有事项的看法和应对方式。这些显见的差别为在大数据认识-实践论中比较方法的应用提供了广泛的用武之地,由此得到的结论会成为决策的基础。而社会的迅速转型导致的“流变”,则要求不仅做“同时”的比较,而且进行“历时”的比较。所有这些比较都需要考虑到个性和语境,考虑到初始条件和边界条件。鉴于当代中国所面临问题的艰巨性、复杂性和紧迫性,大数据实践论会占据主导地位。
有必要充分认识到大数据在中国语境下的特殊重要性。大数据倒逼改革开放,大数据推进改革开放,不仅是认识和在产业领域的实践,而且关系到中国社会转型。
另,博主日前上传了李光耀的“任性”,自感对李光耀之“任性”的解读颇有心得,未受编辑mm青睐本在意料之中,乏人问津亦可理解,只是在200余光临寒舍的贵客中,竟然无一留下片言只语,令博主汗颜……(最新消息:已经有一条评论了!)
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-9-1 10:19
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社