大數據思維的真理問題研究及背景分析

何偉華

【摘要】大數據技術的革新與發展給傳統認識論真理的探究提出了新的挑戰與機遇，大數據革命過程中所蘊含的大數據思維為真理的產生提供了新的思維模式，從大數據思維的視角剖析其中的真理問題，不僅為真理問題研究的完善提供了借鑒意義，更為大數據技術提供了一個新的應用視角。

【關鍵詞】大數據思維；真理問題研究；背景分析

一、大數據思維真理問題研究的背景

（一）大數據技術方面

大數據技術是在云計算和互聯網的支持推動下形成的一種全新的數據分析技術，而大數據思維是建立在“數據化”世界觀基礎上的思維形式，是大數據技術應用的理論前提，它為人類社會帶來了一場全新的思維方式革命。現今對大數據思維中的真理問題分析很少，需要對大數據思維中的真理問題進行全面分析和理解，一種在信息時代網絡復雜條件下的認識理論拓展。

西方國家對于大數據分析方法在技術和科學層面上的研究要更早一些，以大數據技術在哲學層面上研究層次的深度為標準大致可以分為兩個階段。第一個階段是從大數據產生到其發展成熟，大概是從1980年到2010年間，這一時期國外關于大數據分析方法的研究絕大多數仍然停留在計算機科學與互聯網平臺構建的層次上，或者更多的是與經濟學領域中的決策優化以及社會科學領域中的預測性問題相關，而在哲學的層面上對于大數據分析方法的抽象思考鮮有人提。第二個階段大致是從2010年至今，這一階段隨著大數據技術在社會各領域的廣泛運用和巨大變革，越來越多的國外學者聚焦從哲學視角來探討大數據技術，尤其是從科學哲學視角以及倫理學視角探討大數據技術給社會各領域帶來的影響。

戴維·柏林（D.Bollier）的《大數據的前途與危機》（The Promise and Peril of Big Data，2010）一書對于大數據分析方法基礎上的科學理論構造以及大數據分析的因果性與相關性之間的關系進行了探討，然而該書并非立足于一種系統的哲學觀所進行的結構性討論，其中所涉及的哲學思考流于表面，沒有深入展開。西格爾（E.Siegel）的《預測性分析》（Predictive Analytics）一書對于大數據的決策觀察、數據挖掘、預測分析與人工智能的困境等問題進行了研究，然而該書并沒有深入挖掘大數據分析方法的思維本質。

總體來看，國外對大數據現象的研究主要是在非哲學層面來進行的，真理的探討很多是涉及哲學的，但從哲學上來關注大數據思維以及其中的真理問題的有關研究幾乎尚未展開，即使有一些對大數據思維的哲學思考，也是不全面、不完整的，因而無法談及存在這方面研究的某種范式。

國內對于大數據研究起步較晚，大致是從2012年以后才開始的，尤其在最近兩年（2015-2016年）猶如雨后春筍般發展起來，在國家以及社會政策的推動下緊跟國外步伐，追蹤國際前沿學術動態。但是，由于對大數據分析技術的研究起步較晚，所以關于大數據思維真理問題在哲學層面上的探討仍舊處于相對稀缺的狀態。

黃欣榮從2014年初至今發表了一系列關于大數據哲學方面的論文，就大數據技術與復雜性科學的關系、大數據思維與大數據方法論、大數據對科學認識論的發展等問題進行了相關的哲學研究，并從本體論、認識論、方法論、價值論和倫理學五個維度對大數據引發的哲學變革展開了全方位的探討。苗東升在論文《從科學轉型演化看大數據》中，從科學轉型的視角論述了大數據的革命性意義，并認為大數據的興起將在哲學上引發本體論、認識論、方法論和價值論的改變。

在大數據的方法論方面，張曉強、楊君游與曾國屏進行了比較系統的探討。他們從界定大數據方法入手，比較了大數據方法與傳統科學方法的區別，對大數據的方法論從功能、內涵、主體、邏輯等四個維度進行了考察，探討了大數據方法的核心特征及其意義。

（二）真理方面

夏存友在《近年真理問題研究述要》中分析了真理的本質屬性、真理與價值的關系、關于真理發展的動力和規律以及檢驗真理的標準。穆艷杰在《論哲學真理與科學真理》中對哲學真理與科學哲理進行了分析。溫純如教授撰寫的學術專著《西方哲學史上的真理觀》對西方哲學史上的真理觀，從認識論、知識論、本體論、價值論等多角度提出了真理觀發展中的一種新的理論建構。周珊珊在《對西方真理觀演進的探討》中探討了海德格爾的本體論真理觀和伽達默爾的存在論真理觀。柳明明在《西方傳統哲學真理理論及其發展》中闡述了符合論、融貫論、實用論三種真理理論的主要內容、相互關聯以及當前西方哲學真理理論的發展方向。胡招祺在《從歐洲哲學史上的幾種真理觀看主觀因素在真理形成中的地位和作用》中對近代哲學中的經驗論、唯理論和康德真理觀進行了分析，尤其對真理的形成過程進行了分析，并從中得出本文的中心論點：主觀因素在真理的形成過程中具有重要的地位和作用。蘇玉娟、魏屹東在《大數據知識表征的機制及其意義》從本體論、方法論、 認識論、實踐論等角度分析并闡述了大數據知識表征的機制包括技術轉換、認知發現、實踐應用三個環節及支撐體系。

無論如何，上述研究成果的推出仍然是非常及時的，其發表的時間基本上是與最近幾年來（從2013年到2017年）國內大數據研究浪潮的興起相吻合的，這顯示了國內哲學界對于大數據思維重要性敏銳的洞察力與跟進力度。但是，應當指出，上述研究成果各自都是非常片面的和局限的，它們只是立足于與大數據的哲學基礎問題相關的某一方面所提出的一些看法和建議，并未形成一種較為系統和明確的大數據研究的真理理論問題支撐。

二、大數據思維真理問題研究

隨著社會信息的復雜化和數據信息的變遷，傳感器自動收集數據的技術不斷更新，大數據技術已經成為人類認識世界的新的物質性工具，其目的是通過對成千上萬的數據庫研究而獲得對客觀世界的本質認識。大數據技術不僅只是技術，更多的是一種環境，在這其中，硬件設備、網絡資源、傳感器等智能系統運作過程中所產生的規律性思維——大數據思維對科學認識論有深刻影響。學術界對真理問題的研究持續至今，但是通過大數據思維這一角度來審視真理問題相對較少，所以有必要借助大數據思維來對真理問題進行分析，這樣不僅可以使我們獲得全新的科學研究視角及路徑，而且也是人類在抽象思維領域中獲取真理的一種提升和凝練。

大數據思維是科學范式由單一向復雜轉變過程中的具有多重屬性的思維產物。對于大數據思維的釋義有多種說法，維克托·邁爾-舍恩伯格認為：“所謂大數據思維，是指一種意識，認為公開的數據一旦處理得當就能為千百萬人急需解決的問題提供答案。”

在大數據時代下，對真進行追問顯得尤為重要，大數據思維真理問題成為新的研究中心，這里所說的“真理性”是相對的，由于被研究對象發展的無限性，此時的“真”指當下歷史狀態所處的真。從現實數據對象來看，具有真理性的數據集反映了現實對象在認知主體中的意識表象，是數據結點對現實對象的模擬構成，大數據思維真理性認知的主體、客體皆是數據。大數據思維真理特征不僅存在于大數據思維整體性、多樣性等屬性之中，也同樣影響著大數據技術從信息挖掘采集、存儲、產生等步驟中所需的思維認知價值衡量標準，具有大數據思維的真理問題研究突破傳統邏輯推理研究的思維路徑，剖析數據集內不同數據關系之間比較、聚類、關聯等內在鏈接，挖掘數據間具有價值和真理性認識的隱蔽規律。

大數據技術的分布式、模擬式認知范式能夠挖掘更高層次的異構數據代碼，形成更高層次的數據挖掘網絡，為大數據思維真理問題研究做技術鋪墊。具有大數據思維的真理問題研究過程的展開借助大數據技術平臺在認知路徑上綜合多平臺的基礎上從單一向多維度統籌融合，突破認知主體感官認知的局限，高效發掘多元異構數據，保證采集到的數據更加規律化、價值化，不斷語境化與再語境化的數據結果承前啟后，不斷融合，支撐價值數據的再創造，使結構化、非結構化的數據成為更高、更廣、更快、更開放的具有交互功能的價值數據庫的關鍵，實現大數據技術在社會各領域內新的科技革新。

本文在對真理問題提供理論借鑒意義的同時，對于大數據技術本身未來的改進和發展也起著不可估量的作用。例如大數據挖掘的數據規律是否具有真理性。大數據思維真理問題的研究對于未來大數據技術的軟件開發以及程序設計都有積極的借鑒意義。與此同時，大數據與人類息息相關，越來越多的現實問題可以通過大數據解決，不僅表現在數據科學與技術層次，而且在商業模式、產業格局、生態價值與教育層面，都可以運用通過真理理論補充的大數據思維尋找解決路徑和方法，體現了大數據思維在被應用于求解復雜性問題和非精確性問題的過程中所具有的獨特性與優越性路徑，使人們更加方便、快捷、深入地認識、感知以及控制物質世界。

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