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大数据时代思维方式变革的哲学意蕴
摘要：大数据时代思维方式变革呈现出追求全样本、 接纳混乱性、关注相关关系等特征。从哲学层面分析，全样 本体现的是开放系统的理念，肯定了事物作为系统与其环境 之间存在的物质、能量和信息的交流，强调了事物自身演化 发展的可能性。混乱性与大数据相伴生，接受混乱性是挖掘 数据中隐含的潜在价值、对事物的演化发展做出精确预测的 基本途径。相关关系是大数据时代统计因果关系的体现，这 是由全样本系统、混乱性数据自身的非定域性及其与数据采 集、分析过程的不可分离性所决定的，是在技术层面据以预 测事物演化发展的前提。大数据时代思维方式变革的哲学意 蕴还体现在科学研究范式的转化、人生态度的转变等方面。
关键词：大数据时代；全样本；相关关系；思维方式； 哲学意蕴
中图分类号： B81 文献标志码： A 文章编号： 1002-7408 （2014）-05-0088-03
基金项目：国家社科基金军事学项目“适应大规模联合
作战要求的军事信息人才培养问题研究” （13GJ003-068 ）资
助。
作者简介：宋海龙（ 1964-），男，河南方城人，解放军 信息工程大学理学院教授，博士，研究方向：科学史、科学 技术哲学。
大数据( Big Data )正在以前所未有的速度颠覆着人们 探索世界的方法。
[1] 所谓大数据，是指数据规模巨大、类型 繁多、更新速度极快的数据库。 [2] 其要义有二：一是指数据 量大到无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行提 取、管理、分析、处理和应用的数据集合；二是指提取、管 理、分析、处理和应用这些数据需要全新的技术体系。维克 托?迈尔 ?舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出，大数据时 代处理数据理念上应有三大转变：要全体不要抽样；要效率 不要绝对精确；要相关不要因果。 [3] 这些理念上的变化正在 引起人们认识世界和改造世界的思维方式发生深刻变革。对 大数据时代的数据理念进行理性分析，探析大数据时代思维 方式变革的哲学意蕴，是顺应大数据时代大势，树立大数据 思维，应对大数据时代挑战的基础工作。
一、小样本与全样本
维克托 ?迈尔 ?舍恩伯格指出，在小数据时代，人们针对 随机性采样进行样本分析，这样的采样分析的精确性随着采 样随机性的增加而大幅提升，且采样分析的精确性与样本数 量的增加关系不大。在大数据时代，采用的是全数据模式， 样本等于总体， [3]36-37 大数据时代的样本分析需要全新工 具一一大数据科学。小数据时代的样本经典统计学分析能够 更快更容易地发现问题，但不能预见事先未考虑到的问题； 大数据时代的样本分析具有更开阔的视野，全样本是一座等 待开采的金矿，具有发现问题的无限可能性。
数据科学与经典统计学具有本质的区别：第一，数据规 模不同。大数据要分析的是与某事物相关联的所有数据，而 不仅仅是传统意义上的样本数据。后者的使命是用尽可能少 的数据来印证尽可能重大的发现，这已经成为我们的思维定 式。第二， 动静标准不同。 在大数据时代， 数据不再是静止、 陈旧的，而是开放、动态的。小数据时代的经典统计学最基 本的要求是数据方向单一、精确无误，大数据科学处理的数 据容许不精确甚至错误、繁杂甚至混乱。经典统计学所使用 的数据功能单一，用毕即弃。大数据时代的数据信息具有无 限的、潜在的使用价值，可以永远贮存、反复使用。第三， 数据收集形式不同。小数据时代，经典统计依赖于数据的随 机采样， 数据来源渠道单一、 范围小， 且无法显示细节信息。 大数据时代， 人们尽可能多渠道、 多领域、 多方式收集数据， 接受其间混杂的错误和凌乱。第四，哲学关系不同。经典统 计学关注的是因果关系，大数据转变了人们的思想，不再探 求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
[4]
从科学层面看，小样本和全样本的区别仅仅在于信息科 学的发展所提供的样本数据量的变化、样本分析工具的变 化。而从哲学层面看，小样本和全样本的区别不仅在于样本
数据量大小的不同，而且在于研究事物的思维方法的哲学基 础不同。小样本遵循的是一种传统、封闭、静态地看待事物 的理念，这种理念隔离了研究对象与其他事物、与环境之间 的联系，斩断了研究对象自身的动态发展过程，终结了研究 对象在发展过程中重塑自身新质、重建与其他事物之间联系 的可能性，显露出明显的机械论哲学思维向唯物辩证法过渡 的痕迹。全样本遵循的是现代、开放、动态地看待事物的理 念，这种理念本质上是将研究对象视为一个开放的系统，肯 定了研究对象与其所处环境之间存在的物质、能量和信息交 流，强调了系统自身演化发展的可能性。维克托
?迈尔 ?舍恩
伯格曾列举事例：将一个在社区内有很多联系关系的人从社 区中剔除掉，这个关系网会变得没那么高效