如何理解大数据为社会管理带来的意义?

中国IDC圈5月19日报道,在当前大数据变革的时代,移动互联网、智能终端、新型传感器快速渗透到地球的每一个角落,人人有终端、物物可传感、处处可上网、时时在链接,数据增长速度用几何式增长甚至爆发式增长都很难形容得贴切。有机构预计,到2020年全球数据使用量将达到约44ZB(1ZB=10万亿亿字节),将涵盖经济社会发展各个领域。由此产生的革命性影响将重塑生产力发展模式,重构生产关系组织结构,提升产业效率和管理水平,提高政府治理的精准性、高效性和预见性。毋庸置疑,大数据将创造下一代互联网生态、下一代创新体系、下一代制造业形态以及下一代社会治理结构。

如何理解大数据为社会管理带来的意义?

大数据的认识

近年来大数据技术的快速发展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:第一,人们处理的数据从样本数据变成全部数据;第二,由于是全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;第三,人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。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。笔者认为,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。

(一)总体思维

社会科学研究社会现象的总体特征,以往采样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。如今,技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下,依然可以使用样本分析法,但这不再是分析数据的主要方式。“也就是说,在大数据时代,随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展,人们可以更加方便、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,思维方式也应该从样本思维转向总体思维,从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。

(二)容错思维

在小数据时代,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“,因此,就必须十分注重精确思维。然而,在大数据时代,得益于大数据技术的突破,大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析,这一方面提升了从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。

(三)相关思维

在小数据世界中,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机理。小数据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相关关系。而在大数据时代,人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系,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,而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。通过关注线性的相关关系,以及复杂的非线性相关关系,可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系,还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态,相关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。

舍恩伯格指出,大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求,转而关注相关关系,人们只需知道”是什么“,而不用知道”为什么“。人们不必非得知道事物或现象背后的复杂深层原因,而只需要通过大数据分析获知”是什么“就意义非凡,这会给人们提供非常新颖且有价值的观点、信息和知识。也就是说,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。