大数据思维的真理问题研究及背景分析

何伟华

【摘要】大数据技术的革新与发展给传统认识论真理的探究提出了新的挑战与机遇，大数据革命过程中所蕴含的大数据思维为真理的产生提供了新的思维模式，从大数据思维的视角剖析其中的真理问题，不仅为真理问题研究的完善提供了借鉴意义，更为大数据技术提供了一个新的应用视角。

【关键词】大数据思维；真理问题研究；背景分析

一、大数据思维真理问题研究的背景

（一）大数据技术方面

大数据技术是在云计算和互联网的支持推动下形成的一种全新的数据分析技术，而大数据思维是建立在“数据化”世界观基础上的思维形式，是大数据技术应用的理论前提，它为人类社会带来了一场全新的思维方式革命。现今对大数据思维中的真理问题分析很少，需要对大数据思维中的真理问题进行全面分析和理解，一种在信息时代网络复杂条件下的认识理论拓展。

西方国家对于大数据分析方法在技术和科学层面上的研究要更早一些，以大数据技术在哲学层面上研究层次的深度为标准大致可以分为两个阶段。第一个阶段是从大数据产生到其发展成熟，大概是从1980年到2010年间，这一时期国外关于大数据分析方法的研究绝大多数仍然停留在计算机科学与互联网平台构建的层次上，或者更多的是与经济学领域中的决策优化以及社会科学领域中的预测性问题相关，而在哲学的层面上对于大数据分析方法的抽象思考鲜有人提。第二个阶段大致是从2010年至今，这一阶段随着大数据技术在社会各领域的广泛运用和巨大变革，越来越多的国外学者聚焦从哲学视角来探讨大数据技术，尤其是从科学哲学视角以及伦理学视角探讨大数据技术给社会各领域带来的影响。

戴维·柏林（D.Bollier）的《大数据的前途与危机》（The Promise and Peril of Big Data，2010）一书对于大数据分析方法基础上的科学理论构造以及大数据分析的因果性与相关性之间的关系进行了探讨，然而该书并非立足于一种系统的哲学观所进行的结构性讨论，其中所涉及的哲学思考流于表面，没有深入展开。西格尔（E.Siegel）的《预测性分析》（Predictive Analytics）一书对于大数据的决策观察、数据挖掘、预测分析与人工智能的困境等问题进行了研究，然而该书并没有深入挖掘大数据分析方法的思维本质。

总体来看，国外对大数据现象的研究主要是在非哲学层面来进行的，真理的探讨很多是涉及哲学的，但从哲学上来关注大数据思维以及其中的真理问题的有关研究几乎尚未展开，即使有一些对大数据思维的哲学思考，也是不全面、不完整的，因而无法谈及存在这方面研究的某种范式。

国内对于大数据研究起步较晚，大致是从2012年以后才开始的，尤其在最近两年（2015-2016年）犹如雨后春笋般发展起来，在国家以及社会政策的推动下紧跟国外步伐，追踪国际前沿学术动态。但是，由于对大数据分析技术的研究起步较晚，所以关于大数据思维真理问题在哲学层面上的探讨仍旧处于相对稀缺的状态。

黄欣荣从2014年初至今发表了一系列关于大数据哲学方面的论文，就大数据技术与复杂性科学的关系、大数据思维与大数据方法论、大数据对科学认识论的发展等问题进行了相关的哲学研究，并从本体论、认识论、方法论、价值论和伦理学五个维度对大数据引发的哲学变革展开了全方位的探讨。苗东升在论文《从科学转型演化看大数据》中，从科学转型的视角论述了大数据的革命性意义，并认为大数据的兴起将在哲学上引发本体论、认识论、方法论和价值论的改变。

在大数据的方法论方面，张晓强、杨君游与曾国屏进行了比较系统的探讨。他们从界定大数据方法入手，比较了大数据方法与传统科学方法的区别，对大数据的方法论从功能、内涵、主体、逻辑等四个维度进行了考察，探讨了大数据方法的核心特征及其意义。

（二）真理方面

夏存友在《近年真理问题研究述要》中分析了真理的本质属性、真理与价值的关系、关于真理发展的动力和规律以及检验真理的标准。穆艳杰在《论哲学真理与科学真理》中对哲学真理与科学哲理进行了分析。温纯如教授撰写的学术专著《西方哲学史上的真理观》对西方哲学史上的真理观，从认识论、知识论、本体论、价值论等多角度提出了真理观发展中的一种新的理论建构。周珊珊在《对西方真理观演进的探讨》中探讨了海德格尔的本体论真理观和伽达默尔的存在论真理观。柳明明在《西方传统哲学真理理论及其发展》中阐述了符合论、融贯论、实用论三种真理理论的主要内容、相互关联以及当前西方哲学真理理论的发展方向。胡招祺在《从欧洲哲学史上的几种真理观看主观因素在真理形成中的地位和作用》中对近代哲学中的经验论、唯理论和康德真理观进行了分析，尤其对真理的形成过程进行了分析，并从中得出本文的中心论点：主观因素在真理的形成过程中具有重要的地位和作用。苏玉娟、魏屹东在《大数据知识表征的机制及其意义》从本体论、方法论、 认识论、实践论等角度分析并阐述了大数据知识表征的机制包括技术转换、认知发现、实践应用三个环节及支撑体系。

无论如何，上述研究成果的推出仍然是非常及时的，其发表的时间基本上是与最近几年来（从2013年到2017年）国内大数据研究浪潮的兴起相吻合的，这显示了国内哲学界对于大数据思维重要性敏锐的洞察力与跟进力度。但是，应当指出，上述研究成果各自都是非常片面的和局限的，它们只是立足于与大数据的哲学基础问题相关的某一方面所提出的一些看法和建议，并未形成一种较为系统和明确的大数据研究的真理理论问题支撑。

二、大数据思维真理问题研究

随着社会信息的复杂化和数据信息的变迁，传感器自动收集数据的技术不断更新，大数据技术已经成为人类认识世界的新的物質性工具，其目的是通过对成千上万的数据库研究而获得对客观世界的本质认识。大数据技术不仅只是技术，更多的是一种环境，在这其中，硬件设备、网络资源、传感器等智能系统运作过程中所产生的规律性思维——大数据思维对科学认识论有深刻影响。学术界对真理问题的研究持续至今，但是通过大数据思维这一角度来审视真理问题相对较少，所以有必要借助大数据思维来对真理问题进行分析，这样不仅可以使我们获得全新的科学研究视角及路径，而且也是人类在抽象思维领域中获取真理的一种提升和凝练。

大数据思维是科学范式由单一向复杂转变过程中的具有多重属性的思维产物。对于大数据思维的释义有多种说法，维克托·迈尔-舍恩伯格认为：“所谓大数据思维，是指一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。”

在大数据时代下，对真进行追问显得尤为重要，大数据思维真理问题成为新的研究中心，这里所说的“真理性”是相对的，由于被研究对象发展的无限性，此时的“真”指当下历史状态所处的真。从现实数据对象来看，具有真理性的数据集反映了现实对象在认知主体中的意识表象，是数据结点对现实对象的模拟构成，大数据思维真理性认知的主体、客体皆是数据。大数据思维真理特征不仅存在于大数据思维整体性、多样性等属性之中，也同样影响着大数据技术从信息挖掘采集、存储、产生等步骤中所需的思维认知价值衡量标准，具有大数据思维的真理问题研究突破传统逻辑推理研究的思维路径，剖析数据集内不同数据关系之间比较、聚类、关聯等内在链接，挖掘数据间具有价值和真理性认识的隐蔽规律。

大数据技术的分布式、模拟式认知范式能够挖掘更高层次的异构数据代码，形成更高层次的数据挖掘网络，为大数据思维真理问题研究做技术铺垫。具有大数据思维的真理问题研究过程的展开借助大数据技术平台在认知路径上综合多平台的基础上从单一向多维度统筹融合，突破认知主体感官认知的局限，高效发掘多元异构数据，保证采集到的数据更加规律化、价值化，不断语境化与再语境化的数据结果承前启后，不断融合，支撑价值数据的再创造，使结构化、非结构化的数据成为更高、更广、更快、更开放的具有交互功能的价值数据库的关键，实现大数据技术在社会各领域内新的科技革新。

本文在对真理问题提供理论借鉴意义的同时，对于大数据技术本身未来的改进和发展也起着不可估量的作用。例如大数据挖掘的数据规律是否具有真理性。大数据思维真理问题的研究对于未来大数据技术的软件开发以及程序设计都有积极的借鉴意义。与此同时，大数据与人类息息相关，越来越多的现实问题可以通过大数据解决，不仅表现在数据科学与技术层次，而且在商业模式、产业格局、生态价值与教育层面，都可以运用通过真理理论补充的大数据思维寻找解决路径和方法，体现了大数据思维在被应用于求解复杂性问题和非精确性问题的过程中所具有的独特性与优越性路径，使人们更加方便、快捷、深入地认识、感知以及控制物质世界。

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