大数据是知识吗?

发布于 2021-09-28 13:23

大数据知识作为当代知识发展的重要形态，是当代知识论研究的重要领域。从哲学层面看，大数据知识论研究应彰显当代知识发展的特质。那么从哲学层面看，什么是大数据知识？大数据知识对传统知识的意义我们首先需要深入研究。

大数据知识的概念

大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，通过存储、分析、挖掘和可视化，形成可为政府、高校、企业、民众等提供决策服务的知识。大数据相比较于小数据而言，其主要来源于图片、音像等结构性和非结构性数据，而传统小数据主要来源于结构性数据。大数据具有数据量大、数据种类多、实时性强、数据所蕴藏的价值大等特点。在各行各业均存在大数据，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律，形成大数据知识，否则大数据只能是潜在的资源，不能被人类所利用。

传统数据来源于测量、记录和计算，测量侧重量数，记录侧重数据。数据与信息、知识之间具有一定的联系。数据是信息的载体，信息是有相应语境的数据，知识是经过人类归纳总结形成的有规律的信息，三者形成由数据到信息再到知识的正金字塔形态。镜像（mirroring）是冗余的一种类型，一个磁盘上的数据在另一个磁盘上存在一个完全相同的副本即为镜像。物理学中镜像反映就是图像沿中轴线似成镜像对称。这里的镜像指经验世界和网络世界发生的事情通过大数据表征出来，大数据就像一面镜子把经验世界和网络世界发生的事情重新照出来。

大数据知识的本体是基于经验世界和网络世界的大数据。大数据知识不同于传统知识之处在于：其不仅追求对客观实在的真实反映，而且还保护不同主体的数据安全，即对善的要求，原因在于大数据多是民众、企业、政府不同主体衣、食、行、医、社交、生产、治理等方面大数据的聚集，而这些方面有些涉及不同主体的隐私，特别是对不同主体产生的大数据进行采集、存储、分析、挖掘与应用，普遍意义上并没有征求不同主体的意见，因而大数据涉及的伦理问题，即对善的要求更重要；最后大数据知识还要能解决现实问题。目前大数据知识被广泛应用于政府、企业、社会治理中，成为提高不同主体治理效率的重要依据。因此，大数据知识是真、善、效的统一。

大数据知识的三要素

大数据知识是基于大数据被证实为真并具有善和效的信念与实践价值。大数据知识有三个要素体系：一个是真、善、效；一个是信念与实践；一个是确证。它们之间的关系是大数据知识所追求的真、善、效，真是基础，善是条件，效是目的，但是，也会因具体需要而定，如对自然界大数据的分析，我们可能更多地追求真，善与效可能涉及很少，这需要根据知识实现的需要而定。实践是信念形成的基础，以经验世界和网络世界的大数据实践运行为基础，形成大数据知识（信念），大数据知识需要回到实践中检验，即其来源于实践，又用于指导实践。确证是联系知识与信念的桥梁，只有被确证为真并具有善与效的信念，才可能构成大数据知识，确证虽然具有真、善、效三个维度，但是这三个维度所处的地位是不一样的，

对真的确证，即信念与事实的相符合，是必须的、基础性的确证，没有对真的确证无法谈论其为知识；对善与效的确证是必要的补充，也就是说这需要根据大数据知识具体涉及的问题而定，如对纯自然现象的认识，由于其不涉及具体的伦理问题和效的问题，因而我们对其确证主要是对其真的确证，对于社会领域大数据的分析，可能涉及真、善、效，具体问题具体分析。

大数据知识作为当代知识发现与应用的主要来源，不仅具有传统知识的特性，而且具有当代知识的特质。与传统知识相比较，二者既有相同点，具有真、信念和确证三个传统要素，同时又具有善、效、实践等新要素，构成新的三位一体的要素体系。大数据知识新要素彰显当代知识求真、向善、求效的特质，实践成为检验大数据知识价值的场所。哲学的主要任务是发现客观世界运行的普遍规律和实现方法。从哲学层面看，基于大数据知识的知识论任务在于寻找大数据知识中存在的共同的本性，形成大数据知识论。

大数据知识概念对传统知识概念的发展

传统知识主要包括经验知识和理性知识，知识主要来源于经验和理性。大数据时代，经验世界和网络世界可以镜像为大数据，通过对大数据的存储、分析、挖掘和可视化，发现其中所包含的知识。可以说，大数据成为知识新的来源。

大数据知识的本体不仅包括客观世界，还包括主观世界。传统知识的客观性是由两个方面确定的，一个方面是认识对象的客观性；另一个方面则是知识在一定的社会实践过程中所产生的特定的社会效益的客观性。大数据一方面将经验世界转化为大数据，成为知识新的来源。另一方面，人类主观世界也可以转化为大数据，成为主体的认识对象。如通过人工智能可以借助心理地图救助自杀者。这是借助大数据分析人的主观世界的典型案例。“走饭”是一个已经自杀身亡者的永远“停摆”的微博账号。中国科学院行为科学重点实验室利用人工智能技术对微博留言内容进行文本分析，建立了互联网心理危机监测预警中心，通过机器学习，可以识别潜在的自杀者。

大数据知识借助大数据技术去解蔽或去蔽，以发现知识。实验、计算等可以说是一种技术的应用，通过技术解蔽或去蔽已成为目前知识发现的重要特征。大数据时代，大数据本身是对客观世界和主体世界的镜像反映，客观世界和主观世界通过网络、传感器形成大数据资源，我们通过大数据技术解蔽或者去蔽，以发现大数据中包含的知识。

大数据知识通过社会建构实现。布鲁尔坚持认为：“一切知识都是相对的、由社会建构和决定的、随着社会情境的不同而有所不同的东西。”传统的经验知识要么来源于不同主体的经验，要么来源于实验。

在实验科学没有产生之前，人类被动地认识客观世界，而客观世界是现实存在的，不是社会建构出来的。大数据时代，无论大数据来源于传感器还是网络，这些大数据平台都需要人类主动地去建构，需要哪些大数据不需要哪些大数据都是由社会建构决定的。这是大数据不同于传统经验知识的一个显著特点。

大数据技术促进当代知识发展方式的变革

大数据时代，大数据技术成为知识发现新的工具，使数据驱动成为人类发现知识新的范式。大数据来源于经验世界和网络世界。大数据技术通过采集、存储、分析、挖掘和可视化经验世界和网络世界的大数据，发现大数据中隐含的知识。大数据技术在发现和应用大数据知识的过程中，凸显知识论发展的新趋向，对当代知识论研究具有重要的理论和实践意义。

大数据技术促进知识主客观关系的变革

大数据技术被广泛应用于科学领域和社会领域。由于个体、企业、自然界等每时每刻都在产生大数据。这样，科学共同体、政府、民众、企业等产生的大数据构成大数据知识客体。科学共同体、政府、企业和民众既是知识主体，其所产生的大数据又是知识客体，这种主客体双重角色，使知识主体与知识客体走向新的融合，我们可以通过研究主体间性、主客体间性等复杂关系，挖掘大数据所包含的知识。

传统的知识符合论假定主体与客体是分离的，客体是客观存在的，主体通过主观认知获得对事物的认识，这种知识彰显为命题与客观实在结构、规律等方面的相符合。而融贯论强调主体的能动性，认为知识就是命题在语言层面的逻辑一致，这种知识观最大的缺陷在于忽视客观事物，即命题与客观世界的关系被忽视。当然，融贯论多是适合对先验世界知识的发现，如数学、逻辑学、神学、宗教等。20世纪发展起来的实用知识论，主体与客观从分离走向新的融合，这种融合在实践基础上得以彰显。大数据技术使主体与客体在大数据基础上实现了更高层面的融合，这种融合使主体与客观的边界越来越模糊。因此，主体间性、主客体间性分析成为大数据知识论研究的重要视角。

大数据技术促进知识性质的变革

大数据技术促进知识确证理论的变革

从知识论看，知识是否真需要确证。大数据时代，大数据知识是否为真、善和有效也需要确证。从大数据知识发现和应用历程看，经过历史、技术、伦理、认知、语言和实践等语境，不同语境承担着不同的角色。历史语境主要采集关于经验世界和网络世界的全样本数据；技术语境主要通过大数据技术对采集的大数据进行存储、分析、挖掘和可视化等，形成数据驱动的表征形式；伦理语境主要解决大数据的安全和伦理问题；认知语境主要发挥主体的能动性，实现人的理性分析与机器学习结果的融合，实现大数据从感性认知向理性认知转变；语言语境实现大数据在语言层面的表征，使知识从隐性知识向显性知识转变；实践语境不仅能够验证知识的真与善，而且能够彰显其效。所以，大数据知识的确证是一个很复杂的过程，是多语境相协同的结果。对大数据知识的确证需要验证其不同语境所承担的责任，彰显大数据知识的真、善、效。这种责任表征为历史语境是否全样本大数据，这种全样本是否与客观实在相符合；技术语境是否能够实现对大数据的技术支撑；伦理语境是否解决了大数据的安全问题，不侵犯个体、企业和国家隐私和秘密；认知语境是否能够达到对大数据知识的理性认知；语言语境能否实现语言表征的逻辑一致性；实践语境能否彰显大数据知识的真与效。

传统知识论对于知识的确证即对真的确证主要有符合论、融贯论和实用论，不同的确证都存在一定的缺陷。通过以上分析，我认为，大数据知识的确证是真、善、效的多维确证，同时是一种语境确证，体现了符合论、融贯论、实用论的辩证统一，也彰显了语境论知识观的包容性和客观有效性，是对传统知识确证理论的重大变革。

大数据技术促进知识获得方法的变革

大数据技术促进知识实践功能的变革

大数据知识目前被广泛应用于医疗、交通、安全、环保等领域，大数据知识越来越成为产业升级和经济发展的助推器，成为企业的核心竞争力。大数据知识正在引领一场治理变革，进一步促进当代知识论向实践的转向。一方面大数据知识使人类社会走向数据化。这为大数据技术服务于自然科学、社会科学和人文科学创造了技术条件。另一方面，大数据知识离不开其他知识。大数据知识的实现本身也是伦理选择的过程，即追求真、善、效的过程。

本文摘编自《大数据知识论研究》（苏玉娟著），标题

内容简介

知识论主要研究存在于一切可能知识中的共性，具体研究知识的定义、性质、来源、获得手段、确证和效力等。随着大数据时代的来临，人们可以通过对大数据的分析、挖掘来发现大数据中隐含的知识，我们把这种知识称为大数据知识。大数据知识论已成为当代知识论研究的重要课题。《大数据知识论研究》立足知识论视角，以大数据知识为研究对象，比较系统、深入地研究了大数据知识的基本特征、实现条件、实现机理、实现方法、确证和实践应用等共性问题，从而建构一套基于大数据知识的全新知识论体系。

作者简介

苏玉娟，女，中共山西省委党校研究员、理学博士，山西省宣传文化系统“四个一批”人才，山西省学术技术带头人，长期从事科学技术哲学研究，主持国家社会科学基金项目2项，主持省部级课题14项；出版专著4部；发表学术论文70多篇，其中近20篇文章发表在CSSCI刊物上；十多项成果获全国党校系统和省级以上优秀科研成果奖。