大数据:真命题照样伪命题?_神秘顾客调查

2017-01-16 00:45:41 盈海咨询 23

  “大数据将成反恐剖析利器”、“气候效劳进入大数据时期”、“透过大数据这幅棱镜窥伺人类文明”……“大数据”在现今业界有多热?只需在网络搜刮症结词,就可以窥豹一斑。“大数据”在当前学界有多热?只需走进近期的学术集会现场、掀开近来的学术论文著作,便能窥见一斑。但是,人们是不是真正明白大数据的内在?大数据是不是被过分包装而成为“伪命题”?我们又该怎样躲避大数据可以带来的风险?本期“学海观潮”和你一同关注这一话题。

 

生长大数据症结在于满足人的代价需求

 

早在1980年,有名将来学家阿尔文·托夫勒在 《第三次海潮》一书中,就将大数据誉为“第三次海潮的华彩乐章”。大数据为何这么热?怎样科学看待大数据?本报记者就此专访了中国社会科学院信息化研讨中间秘书长姜奇平。

 

人类第三次创世纪工程旨在竖立一个新维度

 

《中国社会科学报》:当前,“大数据”在业界和学界已成为 “时兴”话题,人们以为“人类已进入大数据时期”,并给予“大数据”之于经济社会生长的作用以“反动性意义”。在您看来什么是大数据?

 

姜奇平:我们没必要工程师的言语,而从“人类”和“时期”这个角度,看看什么是大数据。我们本日所措置的大数据,只不过是人类第三次创世纪工程的一个片段。全部工程的“目标”,旨在竖立一个新的维度,使“意义”投胎到天下的“数据体”上。为何这么说?我们可以如许表达,人类曾投了三次胎。第一次投胎的胎体,我们称之为天下1。这是实体的天下,它以实体为中介存在。这个天下以功用和使用代价,承载人们生计的存在。第二次投胎的胎体,我们称之为天下2。这是代价的天下,它以钱银为中介存在。这个天下将统统转化为等长的社会必要劳动时候,即我们寻常所说的代价。人们衡量统统事物的规范,就是它“有无代价”。这个天下以代价承载人们生长的存在。第三次投胎的胎体,我们称之为天下3。这是意义的天下,它以网络为中介存在。这个天下以意义承载人们自我完成的存在,要在以往的有用、代价的基本上,寻求认同。

 

天下2是一个时空规范化的天下,它没法准确展现意义的存在。本日,人们发明人际网络、物联网,都是在给意义一个合适的展现空间,使事物隐含的快活或痛楚的潜伏寄义,在我们制作的每一份代价和使用代价中鲜亮展现出来。大数据就是“意义发明”。经由历程意义的发明,指点代价的弃取,让有意义的代价完成,让没有意义的代价泯没。

 

天下3的降生,并不意味着天下2和天下1的消逝。天下3只是相当于天下2和天下1的照明体系。传统经济相当于一个摸黑干活的体系,所谓“摸黑”就是指人们不知临盆的东西哪些终究有需求,哪些没有,为此需支付庞大的生意业务用度,来完成供求平衡。“伶俐化”相当于供应一个照明体系,让传统钱银经济与实体经济不再摸黑制作交换代价(天下2的代价)和使用代价(天下1的代价),经由历程大数据照亮意义,即洞察终究需求,只制作那些有意义的代价和使用代价。因而人们常常把伶俐比方成明灯。这是伶俐化关于传统经济的意义。

 

从这个意义上说,大数据与传统经济并非对峙的关联,而是一个递进生长的关联。大数据的运用,实质上就是在天下2、天下1中寻觅并展现意义。

 

大数据旨在完成“意义”的专业化

 

《中国社会科学报》:奥巴马政府将“大数据计谋”上升为国度计谋,以致将大数据定义为“将来的新石油”。从当前及将来看,“大数据”终究有什么用?

 

姜奇平:在这里就不引见“大数据”细枝末节上的作用了,我仅谈谈大数据的基本作用,即完成“意义”的专业化。我先谈两个详细方面:

 

一是“意义赋值”体系的专业化。在大数据之前的天下,特别是产业天下,种种事件的功用体系、手腕体系都是专业的,但一触及意义,比方主旨与目标,就变得非常业余。我们以伶俐都市为例申明。从以工资本的角度看,伶俐都市究竟伶俐不伶俐,症结看它的“意义赋值”体系是不是专业,有用照样无效。习近平总书记指出,群众对优美生涯的憧憬,就是我们的奋斗目标。就即是说,群众才是意义的赋值者。脱离群众群众,就没有意义;数据脱离了意义,就没有伶俐;没有伶俐,竖立的所谓伶俐都市就一定是愚昧都市,与民生现实相疏离。从这个意义上说,大数据对伶俐都市竖立的顶层作用,应该是把群众路线专业化,让群众群众满意不满意、幸运不幸运这类意义信息及时被洞察、被满足,从而使群众群众取得更优越的体验。

 

二是企业决议计划体系的伶俐化。大数据之前的企业决议计划,一线员工没有决议计划才,这是意义体系不专业的重要表现。用户需求这类决议企业死活的意义信号,不能在此时此地的疏散条件下取得当下相应。大数据让决议计划这类意义措置惩罚体系发作基本变化,从背景决议计划向前端决议计划转移,从集合决议计划向疏散决议计划转移,从代价决议计划向意义决议计划转移。

 

举例来讲,人们对大数据决议计划轻易有一种误会,以为就是数据大集合的决议计划。这是传统集合掌握头脑体式格局运用到分布式盘算条件下常有的惯性。

 

海尔的决议计划形式强调 “群龙无首”。因为假如调动起每一个自主经营体的主动性,使大家成为自身的CEO,这些一线员工就会举行疏散CEO式的决议计划,没必要事无巨细非得经由历程“龙首”来决议计划。为此,海尔用计谋损益表等轨制,举行计谋性的代价治理,使每一个员工在决议计划时可以按企业的计谋好处来衡量当前的情势,到达比集合式决议计划更优越的决议计划效果,其最高境地就是企业无为而治。

 

事实上,大数据决议计划应是集合决议计划与疏散决议计划的连系。共性的题目合适集合决议计划,特性的题目合适疏散决议计划。而且,两者不一定是对峙的关联。比方,一线员工的疏散决议计划,也须要而且可以挪用数据中间的剖析资本和盘算才;数据中间的决议计划,也须要与员工当地数据,以致客户当地数据举行锚定和关联。按美国最新的情境订价理论,在一对一的营销中,产物和效劳订价这类最症结的决议计划,可以要依托用户当地数据,如手机中数据的介入,经由历程与数据中间数据的立即婚配来完成。用户数据介入决议计划将成为疏散化决议计划的一个趋向。

 

不能脱离人这一主体来谈大数据

 

《中国社会科学报》:“大数据”作用的发挥,依赖于数据网络、数据提纯、数据推断等多重症结要素。但数据有时候也会哄人,有学者基于此提出,大数据 “是一个过分包装的看法”,是个伪命题。对此您怎么看?

 

姜奇平:大数据当前确切存在包装过分的题目,重要表如今一些人把不是大数据的东西,都装到这个筐里,以致强调其作用,等等。但不能因而就把全部大数听说成是“伪命题”。

 

实质性的题目是,我们不能脱离人这个主体来谈大数据。如今谈大数据,确切存在如许的偏向,而且这类偏向很广泛。比方,把“大数据”当作了“数据大”,这就确切靠近“伪命题”了。因为脱离了人这个参照系,很难推断数据是不是是垃圾。

 

我以为,一些人看大数据的角度有题目。从数据这个角度解大数据,是客体的角度。仅从客体角度解大数据,瑕玷是难以聚焦,因为数据自身并没有通知我们,它们的存在是为了什么。所以,我发起人们换一个角度,从主体的角度来看什么是大数据,也就是从大数据究竟能措置惩罚人的什么题目这个角度,来看它是什么。如许看的效果,会发明大数据映射在主体上的是意义,是为了使人更好地取得伶俐。对大数据来讲,使人更能把握意义,就是伶俐;滋扰了人们把握意义,就是垃圾。

 

这个方向上的思索具有现实意义。许多专家都在提大数据的运用导向,就是在从客体供应导向,向主体需求导向转。不如许转,就成了为大数据而大数据,末了把要措置惩罚的题目丢了。如许的大数据,末了只会成为一地鸡毛、一堆碎片。更卑劣的是以搞大数据为名,现实上是在为搞房地产、偷税漏税而效劳,或者是套取、欺骗国度有关赞助,滥用纳税人的血汗钱。

 

我以为,“大数据”作用的发挥,不光有赖于数据网络、数据提纯、数据推断等多重手艺要素,更症结的是运用,要同人联系起来,同措置惩罚人的题目联系起来。衡量大数据效果的规范,不应是TB如许的客体规范,不是制作了若干TB的数据,而应是应用这些数据,在满足人们需求方面制作了若干代价,有多大意义,如许的大数据才是“真命题”。

 

躲避大数据过分生长的风险

 

《中国社会科学报》:您以为“大数据”的负面作用有哪些?

 

姜奇平:“大数据”是中性的,谈一个中性东西的“负面”作用,须要补上这个题目省略的潜台词,才让这个题目自身竖立。

 

第一种可以,假如不能准确应用大数据,会发生什么负面作用?我以为,假如脱离主体,脱离人们的需求、运用搞大数据,会造出许多数据垃圾,不仅不会让人的头脑变得更清晰,反而会加大决议计划本钱,让人们丢失在过量的数据中,找不到所要的答案。

 

为了躲避为大数据而大数据的风险,第一要强调以工资本。搞大数据的基本目标就是要进步人的洞察才,使人变得越发伶俐,至于生长手艺、产业等次一级的目标,是由此派生的。第二要强调运用导向。对大数据,要抓运用促生长,以终究用户需求为导向,让大数据发生实效。要战胜长官意志,让市场发挥设置大数据资本的基本作用。要防备只是从投入、供应角度单方面生长大数据,末了弄出一些没有市场须要的政绩工程。

 

第二种可以,在大数据自身没题目的情况下,把大数据摆在不适当的位置,或加以强调,会发生什么负面作用?对此我以为,大数据在功用、代价和意义这一串代价链中,更多定位在意义上。意义要以功用和代价为基本,假如脱离了功用、代价而单方面强调意义,负面作用是对团体发生虚化作用,也就是让事变不着实。

 

《中国社会科学报》:从中观上看,大数据产业的比重是不是是越大越好?怎样躲避大数据生长不足或是过分生长的风险?

 

姜奇平:大数据产业比重不见得越大越好。它与产物制作业、效劳业的比重应适当。比重太高,就会出虚火。大数据作为产业,生怕与经济的效劳化水平有关,对农业、制作业、效劳业等经济的效劳化越生长,对差异化和质量提拔的请求就会越高,对大数据的需求就会越高,大数据的产业链就会展开得越充足。而经济的效劳化,也不应是工资决议的。平常在人均收入5000美圆以后,出于对生涯质量的寻求,人们可以越来越多地把钱花在效劳上。

 

为了躲避大数据生长不足或过分生长的风险,须要的可以恰好不是产业政策干涉干与,而是要进一步发挥市场作用。美国《连线》杂志团结创始人凯文·凯利以为,将来人们会在个人信息庇护与特性化效劳须要之间杀青平衡。对特性化的赋值越高,越偏向于开放个人数据,供效劳者量身定制;相反,越不注重特性化(如只顾温饱),越偏向于保守个人数据,让效劳者不相识自身。大数据的兴旺水平,明显与此机制有关。就中国现实情况来讲,如今生怕不是特性化供应才多余、效劳水平过了,而是现有产业政策让同质化的中国制作产能多余太突出了。因而,虽然从部分和短时候看,一些处所生长大数据可以有点热,但团体上大数据生长照样不足的。

 

回到准确面临“大数据”的轨道

 

现在业界和学界对“大数据”这一看法的定义是:数据量的范围大到没法经由历程现在主流软件东西,在合理时候内到达撷取、治理、措置惩罚并整顿成为协助企业经营决议计划更主动目标的资讯。这里的“数据”是一个广义的看法,包含数据、图象、视频、笔墨等讯息。

 

假如按上述定义来明白 “大数据”,那末有些学者提出的“大数据‘是一个过分包装的看法’、‘是个伪命题’”的说法就很轻易明白了。我们如今常常碰到而且很轻易措置惩罚的几百兆的数据,在20世纪90年代就称得上“大数据”了,因为当时的PC机配有40兆的硬盘便属于高设置,当时几百兆的数据连存贮都做不到,更谈不上措置惩罚。因而,所谓的“大数据”只是一个相对看法,跟着盘算机硬件手艺、盘算机科学和统计科学的生长,本日的“大数据”也许10年或20年后就是大学生一般作业题中所用到的平常数据了。

 

只管云云,“大数据”的正面作用是不可否认的。因为数据范围爆炸式增进,以及大数据的特性——Volume(多量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实性),对盘算机工程、盘算机科学和统计科学提出了新的应战。恰是这些应战,促使盘算机工程、盘算机科学和统计科学等范畴的数据措置惩罚的理论、要领和手艺取得疾速生长。

 

在看到“大数据”正面作用的同时,我们更应该看到其负面作用。不论是盘算机科学照样统计学范畴的学者,假如本日还没有做有关“大数据”的课题,会被以为落后了。本日以“大数据”为主题的跟风、炒作触目皆是,比方以“大数据”为主题的学术集会不可胜数,“大数据”中间或基地汹涌澎拜,网络上与“大数据”相干的条目数以亿计。好像“大数据”是21世纪第一个被发明的“金矿”,吸收了多量淘金者。而许多有关“大数据”的说法,如“人类已进入大数据时期”,“大数据”之于经济社会生长的作用以“反动性意义”,以致把“大数据”的作用与第一、二次产业反动等量齐观,“大数据”明显地被用来举行贸易炒作。如许看来,“大数据”不仅不是什么金矿,更像是一个吸金的黑洞。我们永久不要遗忘美国经由历程“暗斗”拖垮苏联的经验,只管“大数据”题目没有严重到“暗斗”的水平,但其预兆已展现。

 

与“大数据”相干联的科学题目是什么?在科学题目是什么都不明白的情况下,大笔科研经费投向“大数据”研讨,多量“大数据”中间和基地在炽热竖立,这些征象的存在更像是在搞冒进,而不是举行科学研讨。因而,“大数据”的负面作用要远大于其正面作用。本日的“大数据”更像是我国20世纪80年代方才竖立的股票市场,一开市会吸收一批投资者,同时也吸收更多投机者。

 

大浪淘沙,理性必定终究回归。不论业界照样学界,在政府相干机构的准确引导下,跟着时候的推移,势必回到准确面临“大数据”的轨道上来。

 

“数据矿藏”关于“知业反动”的意义

 

继农业社会和产业社会以后,人类社会正在迈向一个极新的“知业社会”,其核心内容就是信息和智力的大开辟,就像农业社会之表征是地表资本地皮的大开辟、产业社会之表征是地下资本矿藏的大开辟一样,所谓“大数据”就是“知业社会”起步阶段在当下的一个“时兴”标记罢了。

 

“数据矿藏”需深度开采

 

基于这一熟悉,“大数据”在实质上是一个“真命题”,而且“大数据”之于经济社会生长也确切具有“反动性意义”,就像产业相较于农业,对人类经济社会的生长具有反动性的作用一样。

 

但“大数据”不可以具有“无所不能”的功用。很有可以,不久就会有新的越发时兴的术语及话题庖代“大数据”,这是人道对“时兴”的“刚性”需求。但是,题目之实质在很长的阶段不会转变。人类社会的生计与生长之重要矛盾终究不再完整囿于地皮,我们正进入以信息和智力资本大开辟为表征的“知业社会”。这是人类完成调和可持续生长的必定之道。数据,不论“大”照样“小”,就是这一极新的“知业社会”赖以生计和生长的“矿藏”。

 

矿藏须要开辟、措置惩罚以后才应用,而且条件是首先要熟悉其代价。回顾历史,种种天然矿藏在产业社会之前就存在,但在农业社会里,除了金银铜铁以外,人们关于散落在山坡上的煤块、飘浮在河溪上的石油,险些置若罔闻,以致当杂物措置,就算有所应用也是“小打小闹”。除了手艺上的缘由,更重要的是熟悉上的题目,以致是“设想”上的题目。客观上,数据早已存在于天然天下和人类社会的各项运动当中,但过去人们没有认清其代价并缺少网络、措置惩罚、应用它们的手艺和手腕,以致除了“数据”中的“金银铜铁”以外,关于其他“宽大的小数据”,差不多也是置若罔闻,最多不过很小地应用一下罢了。本日,我们必需苏醒地熟悉到,不论你支撑照样阻挡“大数据”这一“时兴”话题,就像产业反动依托天然矿藏一样,行将到来的“知业反动”和“知业社会”,必需竖立在“数据矿藏”的充足和深度开辟、措置惩罚和应用之上。

 

“知业反动”不容错过

 

在此,我愿望重申一下熟悉题目的重要意义。许多人也许不认同科学哲学家波普尔关于全部天下是由物理、心思、人工三个天下构成的看法,但客观上,人类至今的产业生长进程,就是农业社会在地表层面上开辟了天然的物理天下;产业社会经由历程文艺中兴在精力和头脑层面极大地激发了人类的设想力、制作力,诱发了科学学问的反动,进而从地下到太空对物理天下举行了深度开辟;“知业反动”就是应用天然矿藏以外的信息与智力 “矿藏”,举行第三次“人工天下”的大开辟,进而转头越发深度地开辟第一和第二的物理与心思天下,完成三个天下的调和生计与可持续生长。

 

我们没有机会尽早熟悉到文艺中兴关于产业反动的意义,效果由天下上曾的兴旺国度敏捷沦为任人宰割的半殖民地半封建社会。愿望凄惨的历史经验,使我们这一次可以认清基于“数据矿藏”的信息与智力资本关于“知业反动”的意义,从物联网、大数据、云盘算到学问自动化、社会盘算、伶俐社会,扎扎实实地举行数据的网络、提纯、剖析、应用等,使我们真正成为智力上的天下强国,完成中华民族巨大中兴的中国梦。一句话:我们必需以注重和应用矿藏的体式格局,注重和应用数据!

 

题目在于,眼下“大数据”已被过分包装。凡事有度,“大数据”时兴,但非全能,没必要事事、常常与之相连。正如服装的实质是为了推进康健文明,但不可常常、大家、到处都服装化。相干于视大数据自身为“伪命题”,我更偏向于以为“大数据的负面作用”是一个“伪命题”。科技原本就是一把双刃剑,症结是谁用和怎样用。因而,此时议论“大数据的负面作用”这一题目确切很有意义。我个人关注的是,在微信、微博等社会大数据之下怎样庇护个人隐私,另有怎样防备大数据的大范围运用失误可以形成的“大毛病”。个人隐私庇护亟须相干立法,在保证合法权利之下,防备有人应用大数据手艺举行人身攻击。比方,美国许多州已或正在立法,制止“报复性不雅观照片”行动,即失恋或关联完毕后将原朋侪的私密照公然。至于怎样有用防备大数据大毛病的发作,无妨自创20世纪90年代因为无节制的盘算机生意业务屡次促进并加重股市崩盘以后,有关国度对疾速多量自动生意业务所采用的一些步伐。

 

及时“社会信号”催生新型社会治理

 

不过,我更忧郁的是,不及时有用地开辟、措置惩罚、应用“大数据”可以形成的负面作用以致国度风险。从农业时期到产业时期,天然中许多物理回响反映历程在当代企业环境中变得越发庞杂、壮大、风险,由此催生了基于及时物理信号的自动化产业,因为假如还按农业时期的“天然”体式格局措置惩罚这些历程,就会在临盆中发作许多爆炸性灾害。如今,我们正从产业时期走向“知业时期”,社会中的许多构造历程在网络环境中也变得越发动态庞杂,“大数据”现实上展现了及时“社会信号”的到来,也势必催生新型社会治理产业。学问自动化、社会及文明资本计划SRP和CRP等体系只是前导发轫,我们必需尽快应用大数据,立异社会治理,开辟出林林总总的社会治理和效劳体系。不然,就像产业临盆没有自动化就不能进步产能且轻易发生变乱那样,不利于新型社会治理和效劳体系及时措置惩罚,以致疏忽社会信号,也可以在社会历程当中发生许多“爆炸”,伤害社会的康健生长。

 

现实上,19世纪法国科学家安培提出“掌握论”一词的原意就是科学地举行国务与社会事件的治理,只是当时还没有大数据和社会信号,但已有了产业临盆中的物理信号,因而只能把掌握论头脑用于产业掌握,使产业社会得以完成。本日,网络手艺、信息理论、智能体系已把大数据和社会信号大水般地推向险些每一个人的眼前,我们必需尽快将其作为“矿藏”加以熟悉应用,立异社会和经济治理,完成“知业反动”,从而更有用地效劳人类,向越发开放、繁华、公平的社会迈进。

 

声响

 

即使大数据确切具有无所不能的奇异作用,这个事变也没有那末优美。因为这必定会致使民众隐私泄漏,生涯将被数据巨子操控。

 

以信息检索为例。在大数据手艺下,差别的人用同一个症结词检索出的效果可以有很大差别。因为大数据会依据你以往的检索习气,优先推送你感兴趣的信息。这就很恐怖。因为这类“投你所好”式的信息推送,不仅使检索效果落空可信度,而且有可以会使民众堕入“贸易圈套”。因而,我们须要小心的恰好是大数据“真命题”维度下可以激发的风险。

——上海交通大学传授江晓原

 

值得高度注重的一个题目是,过热的“大数据”有成为一种“外壳”或“包装”的风险。一些处所的高新区、开辟区,借新手艺、高科技之名,组建各种“大数据”手艺中间等,实则只是噱头,以致成为“圈地”手腕。事实上,在市场远没有到达云云需求的情况下,“大数据”研讨及运用过早成为所谓热点题目和范畴,只能终究沦为又一个哗众取宠之所。

——山西大学科学手艺哲学研讨中间传授殷杰

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