
大数据时代更要讲契约精神_数据分析师考试
“契约严守”不仅是人类文明发展史上的一项美德,也是检验现代社会市场发育水平和法治发达程度的试金石。从全球范围来看,在那些市场经济更为成熟、法治化水平更高的地区,契约精神相对更为浓厚;而在那些规则意识不强、社会诚信度不高的地方,市场的成熟程度和经济的发展水平通常都比较低。党的十八届四中全会明确提出,要弘扬中华优秀传统文化,增强法治的道德底蕴,强化规则意识,倡导契约精神。
早在两千多年前,孔子就作出了关于契约精神的经典评论:“人而无信,不知其可也”。契约精神之所以能够成为千古传唱的美德,是因为这一朴素道德教化的背后蕴含着简明却深刻的道理,即现代经济学所言的“社会信用”。信用是人与人之间顺利开展社会交往活动的基础要素,是人际社会交往的润滑剂。社会信用不局限于独立的社会个体之间,还发生在个人与群体之间、群体与群体之间,个人与机构之间、机构与机构之间。可以说,哪里有社会交往,哪里就需要社会信用。
因为一个人信守诺言,能够在未来如约履行承诺,才使得与其交往的相对人对其产生信任和预期,并敢于与之大胆地交往合作,最终达到各自利益的协同实现。相反,如果一个人言而无信,那么,交往相对人要么是采取各种防范措施,以保证交往预期在未来得以实现,但却因此产生高昂的交往成本;要么是畏手畏脚,决定交往前须再三观察和等待,但却因此贻误了最佳交往时机;要么是干脆避而远之,因防不胜防而拒绝参与交往,但却因此浪费了潜在的交往机会。而无论是哪一种情形,都偏离了我们的理想选择。
以人类的契约实践和制度发展史为例,历史研究表明,在“政治国家”出现之前,人类社会已经存在契约交易。不过,这主要限于熟人之间的交易和陌生人之间的即时交易,而陌生人之间的信用交易发生的概率很低。因为,在这一时期,契约精神尚未在陌生人之间得到充分的培育。在“政治国家”出现之后,国家强制执行合同现象也随之发生。这不仅为陌生人之间的信用交易提供了安全保证,促进了更大规模的社会财富流通和更高水平的社会经济发展,而且还让人们在更频繁的契约实践中感受到了契约严守的魅力,培育了更加浓厚的契约精神。相应的,陌生人主动履约的动力逐渐从“国家强制”上升为一种社会生活习惯。
不过,在大数据时代来临之前,人类的契约实践在很大程度上表现为分散的社会个体之间的小规模交易。个人通常可以便捷而充分地获取交易信息,并能自主作出理性的交易决策,实现个人与个人之间的相互合作。市场的参与者主要限于个体交易当事人。相应地,社会信用主要发生在个人与个人之间。在小规模交易中,除了需要国家强制执行合同和特殊情况下保护弱者之外,社会信用的建立和维系并不过多地涉及个人之外的机构、政府和其他社会组织。只要个体交易人能够普遍践行契约精神,讲诚实守信用,社会信用体系就能得以有效建立和维系,社会交易就能得到比较好的开展。
然而,大数据时代引发了前所未有的知识革命,正深刻地改变着传统的商业模式、政府角色和生活理念:交易场所日益从实体柜台走向网络平台,交易形态逐渐从分散小众交易扩展到规模化集中交易,交易规模不断从小宗交易扩大到大宗买卖,凡此等等。在以大数据为基础搭建的市场中,参与者远不限于单个个体。网络交易平台提供者、大宗交易机构和政府监管部门都在日益复杂的交易结构中扮演着十分重要的角色,成为新型市场得以发生和运转的必备力量。
大数据需要大智慧。在这个时代,我们一方面有机会去创造更广阔的市场交易空间,通过大数据分析实现供给和需求的高效匹配;另一方面也需要调整和改变传统的市场观念,换一种眼光去看待众多市场参与者之间的角色关系。特别是在日益复杂的交易结构中,由于各方主体需要实行更精细化的分工与合作,社会信用的形成和维系机制就显得更为微妙。在由大数据支撑的市场有机体中,信用发生于个人、机构和政府等各类主体之间,是整个有机体得以健康运行的润滑剂。各方主体相互交织在一起,任何一方主体都成为社会信用的建设者和维系人。社会信用已经远远超越了“个人间”这一相对狭小的范畴,演变为一种集合性、规模性现象。每一次守约行动都在优化这个有机体的信用基础。只有当各方主体都严格秉持契约精神,适度考虑各相对人的利益诉求时,才能为新型市场的广大参与者和观望者提供明确而稳定的预期,从而激励更大规模、更高水平的市场交易与合作,让各方主体都能从相互合作中受益。
反之,在由大数据组织起来的市场有机体中,任何一方实施的偏离契约精神的行为,都有可能引发系统性信用风险。这种风险的影响范围远不限于直接的利害关系人,其还包括有机体中的其他利害关系人,甚至还包括这个机体本身的有机存续和健康成长。诚然,“言不信、行不果”未必都是唯利是图的机会主义行为,其也有可能是“特殊情势”下的无奈之举。但无论如何,此种行为在给某一方甚至多方主体带来短暂好处的同时,却蕴含着规模化的信用赤字风险,引发各类高昂社会交往成本,不利于各方主体和整个有机体的可持续发展和长远利益。
在这个意义上,大数据时代在带给我们更多社会福利的同时,也在呼唤更高水平的契约精神。大数据时代的契约精神不仅排斥机会主义行为,而且要求我们主动考虑众多社会同伴的合理预期,并前瞻性地采取预防措施,避免那些迫使违约的“特殊情势”的出现,从而实现各交往当事人的广泛合作与共赢。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19