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哲学视角下探讨“大数据”实践应用

时间:2018-04-08 10:29作者:羽沫
本文导读:这是一篇关于哲学视角下探讨“大数据”实践应用的文章,本文主要应用哲学认识论对大数据实践应用问题进行哲学辩证思考, 有针对性地提出大数据实践应用认识的“三个维度”, “人的需求”“社会实践”, 以期为大数据分析的认识发展、提升及转变提供参考。
        题目:哲学视角下探讨“大数据”实践应用

  摘要:随着信息时代的到来, 大数据渗透到了社会生活的各个角落, 带来了翻天覆地的变化, 也颠覆了人们的传统思维方式。应用科学的思维方法认识大数据, 不仅对大数据的实践应用问题有重大启示, 对哲学认识论与时俱进的发展和完善也具有十分重要的理论意义。本文主要应用辩证唯物主义认识论对大数据实践应用问题进行哲学辩证思考, 在梳理相关概念的基础上创造性地提出大数据的“6V1C”特征, 最后有针对性地提出大数据实践应用认识的“三个维度”, 希望对大数据实践应用认识的提升有所帮助。

  关键词:大数据; 实践应用; 哲学; 认识论;

  随着互联网的普及, 智能设备特别是智能手机的推广, 世界逐渐变成了一个数据化的世界。大数据时代使人们的生产和生活方式发生了翻天覆地的变化, 改变着人们的世界观、人生观和价值观, 给现实社会带来了巨大挑战。如何利用哲学的基本原理特别是认识论的基本理论对大数据的发展进行辩证思考, 已成为现阶段哲学思维思考的重要方向。

  一、“大数据”及其主要特征

  研究大数据的实践应用首先要了解大数据的主要概念及其特征, 具体如下。

  (一) “大数据”的概念

  目前, 对于大数据, 国内外尚未形成统一的认识, 麦肯锡全球研究所认为大数据是一种大数据集合, 且该类数据集合无法被传统数据库软件获取、存储、管理、分析, 由于其数据量大且无法用单一计算机来计算分析, 所以其必须基于互联的计算机群进行云计算, 并由此进行分布式处理与存储。

  笔者认为, 大数据是无法用常规软件与方法获取、管理、处理的数据集合, 是复杂的、多样化的、不断变化的价值数据综合体, 以下分析也基于此概念展开。

  (二) “大数据”的主要特征

  传统研究认为, 大数据具有“4V”特征, “4V”分别为:Volume (大量) 、Velocity (高速) 、Variety (多样) 、Value (价值) 。笔者认为, 除了“4V”外, 大数据还具有可变性 (Variability) 、真实性 (Veracity) 和复杂性 (Complexity) 三方面的特征, 与“4V”相结合, 即为“6V1C”特征。其中, 大量性 (Volume) 主要指数据量大, 其形成了巨大的大数据生态系统;多样性 (Variety) 既指数据构成者的多样性, 又指其数据类型的多样性;高速性 (Velocity) 主要指信息获取的高速性和信息传播的高速性;价值性 (Value) 一方面指总体高价值性, 指的是大数据本身拥有巨大的开发价值;另一方面指数据的低价值密度, 主要指单一数据或少量数据具有的价值较小。本文新提出的“2V1C”特征分别如下。

  1. 可变性 (Variability)

  大数据的可变性是指数据的数量及类型无时无刻都处在变化与发展中, 这与唯物辩证法认为的万事万物都处在不断的联系、变化、发展中的观点相契合。

  2. 真实性 (Veracity)

  真实性指数据是真实存在的, 无论人们能否感觉到, 它都是客观存在的, 有其自身的存在、发展规律, 这与辩证唯物论物质和意识关系的相关理论相契合。

  3. 复杂性 (Complexity)

  复杂性是指收集、存储、处理、分析天量数据十分复杂, 要从大量的数据中找出事物发展的特征更是难上加难, 而这些数据又是传统的软件及分析方法无法处理、计算、分析的。

  二、对“大数据”的哲学辩证思考

  既然大数据是一种客观存在, 且有其自身存在发展规律, 那么, 我们就可以利用科学的认识论对其存在与发展规律进行分析。

  (一) 基于认识来源——实践的哲学思考

  辩证唯物主义认识论认为:实践对认识起决定作用, 实践是认识的来源, 是认识发展的动力, 是检验真理的唯一标准, 并且是认识的目的。认识来源于实践, 源自实践的需要[1]。大数据随着客观实践的发展而逐步发展, 科学技术特别是通讯技术和网络技术的发展, 使PC和智能手机得以普及。有用户就有用户数据, 就有相应的使用轨迹。目前, 中国有7.51亿网民, 每个网民有不同的网购数据、社交数据、游戏数据、空间移动数据, 汇总成了巨量的“大数据”, 对“大数据”的深入挖掘, 可以发现不同地区、不同人群的使用习惯, 由此可以设计出有针对性的产品。由此可知, “大数据”的深入挖掘必须以实践为基础[2]。

  (二) 基于认识活动主体与客体对立统一的哲学思考

  辩证唯物主义认识论认为:认识是主体在实践基础上对客体的能动反映, 客体是人类认识的出发点, 主体对客体的反映是一个能动的创造性过程[3]。认识的主体为人、认识的客体为客观存在, 认识主体与客体有显着差异, 最大的差异在于人有自己独立的意识, 具有理性判断。因此, 虽然认识客体十分复杂、数量巨大 (如“大数据”) , 但认识主体也可以通过发挥主观能动性, 化被动为主动, 把握理解认识客体的内在机理。因此, 对“大数据”进行哲学思辨, 必须妥善处理认识主体与认识客体的相互关系[4], 充分发挥主观能动性。

  (三) 基于认识论对实践指导作用的哲学思考

  辩证唯物主义认识论认为:认识对实践具有指导作用, 这种作用可以表现在许多方面, 如指导主体按客观规律改造世界;对实践作出预测和规划;选择实现目的的最佳方式;指导主体将经验上升为理论;指导主体调整自己的活动使其适应客观需要。基于大数据分析得出的科学认识和结论, 同样对实践也有极大指导作用[5]。例如, 洛杉矶警察局和加利福尼亚大学通过合作, 利用大数据来预测犯罪的发生;麻省理工学院则通过对手机定位数据和相应的交通数据的分析, 进行科学的城市规划。因此, 我们应积极分析大数据, 利用经过实践检验的科学认识和理论, 使其为现实社会服务, 发挥其应有价值。

  三、“大数据”实践应用认识的三个维度

  基于大数据的哲学辩证思考, 笔者有针对性地提出了大数据实践应用认识的“三个维度”, 具体如下。

  (一) 第一维度:客观存在

  既然实践是认识的来源, 那么在分析大数据时, 就应从实践出发, 使大数据开发更好地服务于社会和经济发展。具体来说, 要做好三方面工作:第一, “大数据”本身是客观存在的, 由于数据量大、类型多, 影响数据的具体因素也多种多样, 因此, 必须以实事求是的态度严谨对待, 认真分析数据产生的内在机理, 探究数据的内在价值, 发现事物发展的客观规律;第二, 分析大数据所采取的认知方法与分析手段也应是客观的, 应根据数据本身的结构化特点及数量特征进行科学分析;第三, 应以发展的眼光对待大数据分析, 因大数据具有可变性特点, 各类数据及数据类型会随着时间的推移而改变, 由此, 我们的分析手段与方法也应进行科学调整, 以适应大数据的发展变化。

  (二) 第二维度:“人”的需求

  既然主体对客体的反映是一个能动的创造性过程, 那么在分析大数据时, 就应积极发挥主观能动性使大数据开发服务于人的需要。具体来说, 应从两方面考虑:第一, 由于大数据具有大量性、多样性及复杂性等特点, 所以, 我们在进行大数据分析时, 应积极发挥主观能动性, 人与人之间、机器与机器之间、互联网节点之间应沟通顺畅, 相互配合, 共同形成统一的系统整体;第二, 正如上文分析的大数据具有价值性特点, 而价值主要从满足人的需求方面来衡量, 因此, 大数据分析应以人的需求为出发点和落脚点, 考虑大数据分布规律的形成原因, 预测其发展方向及趋势, 为更好地满足人的物质和精神需求服务, 真正实现大数据分析的社会、经济和技术价值。

  (三) 第三维度:社会实践活动

  既然科学的认识和理论能够指导社会实践, 那么由大数据分析得来的科学结论、认识及理论就应用于指导社会实践的方方面面, 避免流于形式。例如, 我们可以通过对百度及谷歌关于“禽流感”的消息进行相关的大数据分析, 预测禽流感的散布特点;而百货公司也可以基于社会需求和企业的库存数据信息对相应产品进行实时调价, 更好地满足顾客需要;甚至可以利用大数据分析预测选举的结果, 如美国的总统大选等。马云曾经说过, 未来的时代不是IT时代, 而是DT时代, 这里的DT (Data Technology) 就是指数据科技, 由此启示我们:由于大数据具有大量性, 分析、计算的复杂性、可变性等特点, 我们在选择大数据分析的方向上应有所侧重, 应以现实社会中的各项实践活动为指导, 明确大数据分析的研究方向和侧重点, 使大数据分析更好地为社会实践活动服务。

  四、结语

  本文主要应用哲学认识论对大数据实践应用问题进行哲学辩证思考, 在梳理相关概念的基础上创造性地提出大数据的“6V1C”特征, 从大数据分析与哲学认识论契合的三个角度出发, 有针对性地提出大数据实践应用认识的“三个维度”, 即“客观存在”“人的需求”“社会实践”, 以期为大数据分析的认识发展、提升及转变提供参考。

  参考文献

  [1]王天思.大数据中的因果关系及其哲学内涵[J].中国社会科学, 2016, (5) :22-42, 204-205.
  [2]吴基传, 翟泰丰.大数据与认识论[J].哲学研究, 2015, (11) :110-113.
  [3]黄欣荣.大数据对科学哲学的新挑战[J].新疆师范大学学报 (哲学社会科学版) , 2016, (3) :133-139.
  [4]吴朝文, 任思奇, 邓淑华.马克思主义技术哲学视野下的大数据观探析[J].求实, 2017, (7) :4-14.
  [5]于瀚.大数据对科学哲学的影响[D].大连:大连理工大学, 2016.

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