A. 大数据所带来的四种思维方式的转变
随着近年来大数据技术的快速发展,大数据所创造的价值深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出,大数据时代,人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化:
事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧。
以下将介绍大数据技术所带来的四种思维方式的转变。
社会科学研究社会现象的总体特征,以往的采样方法一直是主要数据获取手段,这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代,人们可以获得与分析更多的数据,甚至是与之相关的所有数据,而不再依赖于采样,从而可以带来更全面的认识,可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。
在大数据时代,随着数据收集、处理、存储、分析技术的突破性发展,我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据,而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法,相应地,思维方式也应该从之前的样本思维转向总体性思维,从而能够更加直观、全面、立体、系统地认识总体状况。
在大数据时代之前,由于收集的样本信息量比较少,所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化,否则,分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”的现象,导致数据的准确性大大降低,从而造成分析的结论与实际情况背道而驰,因此,就必须十分注重数据样本的精确思维。
然而,在大数据时代,得益于大数据技术的突破,大量的结构化、非结构化、异构化的数据能够得到储存、处理、计算和分析,这一方面提升了我们从海量数据中获取知识和洞见的能力,另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。
在大数据时代,思维方式要从精确思维转向容错性思维,当拥有海量即时数据时,绝对的精准不再是追求的主要目标,适当忽略微观层面上的精确度,容许一定程度的错误与混杂,反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
在大数据世界未出现时,人们往往执着于现象背后的因果关系,试图通过有限样本数据来剖析其中的内在关联关系。数据量小的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的关联关系。而在大数据时代,人们可以通过大数据挖掘技术挖掘与分析出事物之间隐蔽的关联关系,获得更多的认知与洞见,运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来,而建立在关联关系分析基础上的预测分析正是大数据的核心议题之一。通过关注线性的关联关系及复杂的非线性关联关系,可以帮助人们看到很多以前不曾注意的数据之间存在的某些联系,还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态,关联性关系甚至可以超越因果关系,成为我们了解这个世界的更好视角。
在大数据时代,思维方式要从因果思维转向相关思维,努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见,才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。
不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展,“智能机器人”技术研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说,自进入到信息社会以来,人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升,但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展,机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维,智能化水平仍不尽如人意。但是,大数据时代的到来,可以为提升机器智能带来契机,通过机器学习可以从数据中获取有价值的学习数据,大数据将有效的推进机器思维方式由自然思维转向智能化思维,这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。
众所周知,人脑之所以具有智能、智慧,就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结,获得有关事物或现象的认识与见解。同样,在大数据时代,随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展,大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息,并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见,那么,无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。“智能、智慧”是大数据时代的显著特征,大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维,不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平,从而获得具有洞察力和新价值的东西,甚至类似于人类的“智慧”。
大数据开启了一个重大的时代转型。大数据技术正在改变我们传统的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发。大数据时代将带来深刻的思维转变,大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式,改变商业组织和社会组织的运行方式,而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据,彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况,使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。
B. 大数据时代带来哪些变化
一、思维方式改变
所谓思维方式,是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式,并由此对我们的行为方式产生直接的影响。然而,如今大数据正影响着我们的思维方式。随着网络、腾讯、淘宝等网络公司的迅速崛起以及他们的迅速致富,数据致富成了新的致富神话。先前那些房地产、电器大亨费了九牛二虎之力才取得的亿万财富,而这些网络数据商则在短短的几年时间就迅速超越了这些实体公司的财富,并且所费人力、物力和财力甚少。
二、教育的改变
传统的学校教育模式映射了工业化集中物流批量生产的模式:铃声、标准化的课堂、统一的教材、统一的服装等。虽然这种教育也培养出了很多人才,然而大数据教育将呈现另外的特征,例如弹性学习、个性化辅导等。学习分析是近年来大数据在教育领域较为典型的应用,利用松散耦合的数据收集工具和分析技术,研究并分析学生学习参与、学习表现和学习过程的相关数据,进而对课程、教学进行实时修正并预测学习者未来的学习趋势。
三、经济的改变
虽然我们在政治课上学到的是,生产决定消费,消费对生产有重要的反作用力。然而我认为,在如今这个极为宣扬个性与创造力的社会中,消费很大程度地决定着生产。消费者不认同的,就卖不出去,只有消费者认同的,才卖得出去。然而,大数据可以在较短的时间内,通过对数据的全面感知、筛选、收集、分析、共享等为生产者提供可靠的、及时的信息,让生产者生产出更为畅销、更具个性化的物品。
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C. 大数据对人们思维模式的影响有哪些
大数据对人们思维模式的影响内容包括:
数据驱动:大数据时代,人们越来越倾向于使用数据来驱动决策和行动,而不是凭直觉和经验。
可视化思维:大数据时代,人们通过可视化工具来理解和分析数据,更容易理解和记忆。
统计思维:大数据时代,人们需要具备统计思维,能够分析和理解大量数据。
模型思维:大数据时代,人们需要具备模型思维,能够建立数学模型来描述和预测数据。
从数据中寻找规律:大数据时代,人们需要具备数据挖掘和机器学习的能力,从大量数据中寻找规律和洞察关系。
协同思维:大数据时代,人们需要具备协同思维,能够与不同领域专家合作共同分析和解决问题。
总之,大数据对人们思维模式的影响包括但不限于上述几点,它需要人们具备更强的数学和统计学知识、编程能力、数据库知识、可视化能力、统计思维、模型思维、数据挖掘能力和协同思维等。
D. 大数据会改变人们的思维
大数据会改变人们的思维
一讲到大数据,通常都会提到4个V:量大(Volume),积累速度高(Velocity),数据的产生多源化(Variety),数据笼统噪音大(Voracity)。然而,这些只是对大数据在互联网时代超高速增长现象的描述。大数据真正的意义和价值是它改变了我们的思维方式。这就是大数据思维。
大数据思维能使我们在决策过程中超越原有思维框架的局限。每个人都是依据自己对现实的认识和判断而不是现实本身作出行动决策的。以数据为基础的智能决策有两个步骤。第一是对事物的理解和判断,第二是作出行动决策(不行动也是一种决策)。行动决策会受到决策者价值取向的影响。比如,二次大战末美国打到日本沿岸并调集了比攻打德国时诺曼地登陆更多的军舰云集太平洋准备对日本本土发起攻击。根据对攻占几个日本岛屿所造成伤亡数据的分析,美军预测攻占日本本土将要付出50万美军伤亡的代价。在这个判断的基础上,美国总统杜鲁门做出了向日本投原子弹的决定。结果是减少了美军的伤亡但造成了几十万日本平民的死亡和持续至今的辐射危害,其价值取向是很清楚的。
人们对事物的理解和判断会受制于自身思维框架的局限。一个物理学家在分析一件事物时,会很自然地应用物理定律来思考、理解和判断。所用的概念和语言也会有物理特征(时间、速度、场、重量、质量、作用力、反作用力等等)。一个社会科学家在分析一件事物时,脑子里出现的框架是人际关系、社会地位、历史背景、社会效益等等。所用的概念和语言带有社会人文特征。搞理论工作的和搞实际工作的思维框架也很不同,前者重视逻辑性、系统性,而后者更重视时间性和可行性。即使是同行业的人也会因年龄、经历、环境、学历不同而产生不同的思维框架。当同一现象和信息进入不同人的脑子里时,它会被不同的思维网路过滤、不同的思维方式处理,最后的结果是对同一现实产生不同解读。没有一个思维框架,我们无法理解和判断一件事物。但思维框架本身又对我们的认知产生了一个很难逾越的局限。
大数据思维不是从某个人的思维框架出发,而是让海量数据碰撞,寻找相关性,先看到结果再分析原因。这就冲破了原有思维框架的局限。比如,美国一家零售商在对海量的销售数据处理中发现每到星期五下午,啤酒和婴儿尿布的销量同时上升。通过观察发现星期五下班后很多青年男子要买啤酒度周末而这时妻子又常打电话提醒丈夫在回家路上为孩子买尿布。发现这个相关性后,这家零售商就把啤酒和尿布摆在一起,方便年轻的爸爸购物,大大提高了销售额。
大数据思维可以引发城市管理的新方法。自从美国大使馆每天公布PM2.5指数以后,城市空气污染的问题得到了中国各个城市政府和市民的重视。每天PM2.5检测数据的采集成为环境保护和管理的一个重要任务。如果一个统计学家按照原有思维框架来设计检测数据采集,他会从统计学原理出发在市区有代表性的不同地点定时采集和上报数据。其结果是数据量有限,费用高,检测覆盖率和准确率低。应用大数据思维,某市环保部门考虑将上万个手持检测仪发放给散居各处的市民检测并通过手机上传数据。通过手机定位,环保部门可以确定每个数据的测量地点和时间,大大提高数据采集的覆盖面和精确度。
大数据思维可以对历史数据的分析提供新思路。中国人讲究作学问要“读万卷书,行万里路”。用大数据思维,读万卷书在今天并非难事。美国的国会图书馆正在将藏书全部数码化。以后通过电脑“看书”搜索关键词,分析相关字条和数据将会非常容易,读万卷书可能只是几小时的“小任务”。美国匹兹堡大学公共卫生学院将记录在报纸、报告、微缩胶片上美国各地自1888年以来有关传染病发生和死亡的多元、碎片、海量的数据收集、整理并数码化。通过数据建模和分析,把一百多年的历史“死”数据变活,建立了1888至2010年美国50多种传染病电子数据档案库。用历史数据证明了免疫苗的发明和使用避免了一亿以上的美国人死于传染病。(见下图)
大数据思维能帮助开创新的商业模式。在美国出现的Uber打车服务和后来中国兴起的滴滴出行(原滴滴打车)是大数据思维产生的经典020(网上网下完美结合)新型商业模式。智能手机在移动互联网时代的普及使实时定位的数据传递和信息沟通成为可能。它为乘客和司机之间的商业交换提供了一个崭新的平台,改变了传统的电话叫车或路边招车,降低了沟通成本和空驶率,极大地节省了司机乘客双方的资源和时间。源源不断的乘车交易和时间地点的电子数据在高速地积累和储存。数据科学家们可以通过对海量数据的分析寻找规律以提高和改进乘客打车出行的体验,找到新的商机和推出新的服务。
大数据思维的核心是要意识到我们已经生活在一个互联网几乎无处不在的世界。互联网将各种信息仪器(手机、电脑、传感器、相机、摄像头、等等)联为一体(物联网),数码化的数据和信息在这个庞大的网上时时刻刻地传递、储存和积累。数码化数据可以被高速处理,而且已经成为新型的、甚至是最有价值的生产资料。矿物可以冶炼成金属、原油可以提炼出汽油,如何将数据加工成信息、产生智能、解决过去无法解决的老问题和开创新的管理和商业模式以产生新价值是对我们的挑战。而迎接这一挑战的第一步就是要懂得和理解大数据思维。
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