
数据、大数据及其本质是什么
最近几年,数据问题进入哲学视野。对于哲学家们探索的数据本质特征,我们可以从以下几个方面来把握。
数据与大数据
技术进步,主要是计算机、网络和各种类型的传感器以及云技术、分布式计算与存储等海量存储技术的广泛应用和运算能力极速进步,使得数据概念被大数据概念取代。数据量增加速度之快,大致可以这样描述:最近两年生成的数据量,相当于此前一切时代人类所生产的数据量的总和。
大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。大数据的特征,除了巨大、快速、多样多变之外,没有其他。因此,大数据本质上还是数据。
在大数据的上述特征中,其多样多变性值得特别关注。它表现为所生成数据格式的多样,如文字、图片、视频等各有多种不同的格式,取决于生成数据的技术与设备,却反映出数据生产的时代性以及数据处理的能力与条件,也反映出被描摹自然和社会的多姿多彩。另外,随着技术发展和数据量急剧增长,新的数据格式还会层出不穷,多变和多样特征更加突出。
大数据既是一个技术概念,又是一个商业概念,它的出现,有其特定背景,即it领域的商业和渲染新技术的考量。大数据包揽了人类获取数据的所有途径,提示哲学研究一个全新时代的到来,这个时代的先声,很久远之前就已经响起,那时,它仅仅被称作数据。在我们的讨论中,主要考虑数据与哲学的关联。
数据与认识
这里的认识,指的是人的认识,是人对外部世界的认识。
大数据的出现和引起关注,使得一个事实得到确认,这就是,数据覆盖了人类对于外部世界的感知。感官及其所获得的经验退居到显示屏之后,退居到各种类型的技术装置之后,这些装置将自然和外部世界的映像“转译”成人类感官可以接受的图像、声音甚至触觉和嗅觉味觉。这既是技术发展的必然,又是始料未及的情况。如果说,此前,哲学还试图在技术系统生成的数据之外寻找世界的直观映像,到了大数据时代,这种人类的直接感知即使没有被完全取代,也失去了其传统意义上的优势。一言以蔽之,哲学,需要从数据中寻求对世界的认识,舍此即失去认识的来源。
这似乎是一个惊人的变故,其实不然。在影响人类认识的议题上,大数据带来的变化,只是数量和范围上的,并非根本意义上的改变。事实上,回顾历史,我们发现,我们的对外部世界的感知,从来都是依赖于某些技术装置的,也就是说,人的认识,其实是通过数据获得的。
最早的技术装置,可能是直尺,它用于测量长度,例如田亩;更早的述说技术装备,也许是绳结,它用来述说一件重要的事件。在我国,从河北泥河湾先民打造石器,到安阳殷墟龟甲上刻画的文字,都可以看作是某种“数据”,表达着人类对外部世界的某种认知。而面对着所有这些早期的承载数据的技术装备,人们获得对外部世界的某种最早的抽象认识。古代人先后发明过算筹、斗和称、漏刻、浑象仪、量角器等等,无不是用来产生认知外部世界的数据,人们也发明笔、纸张、雕版印刷术,也是用来记录和生产数据。依托所有这些,数据成为人们认识的依据,思考的源泉,表达的工具。
近代以来,西方的技术和科学异军突起,望远镜、显微镜、六分仪、光谱仪、质谱仪乃至加速器、射电望远镜相继出现,成为人类认识外部世界的有力工具。这些技术装备产生的数据成为近现代思想的新的依托。到了当代,伴随着电子计算机的强大数据处理能力的出现,各种延伸和阔展人类感官感知能力的器皿设备层出不穷,终于完全或接近于完全取代人类对外部世界的直接感知,通过把数据呈现给人类,成为人类认识的来源。这就是大数据的时代。
关键点在于,我们所知的世界,全部是数据表达的,其中一部分获得理解和解释,更多的只是数据,没有得到解释甚至没有得到关注,它只是像自在自然那样在那里,等待人们去搜索发现它,解释它,运用它。
数据与本体
根据上述认识,似乎可以通过观察数据的形成和生产,来理解哲学与科学的在解释客观自然议题上彼此消长。
在近代科学初兴时期,它并没有从传统哲学中分离出来,它被冠之以自然哲学。与之相并行不悖的,有哲学本体论和形而上学。后两者都是试图以某些观念描述和解释外部自然,寻求事物的本质,并在哲学领域合法存在。伽利略、牛顿等人推崇的使用先进观测和实验手段观察与调控自然,用数学述说自然过程。当这一切成为风气之后,哲学本体论逐渐衰退,哲学似乎放弃了对客观世界的描蓦和解释,让位于自然科学。
最后一位试图运用科学数据来解释自然的哲学家是康德,他研习了牛顿的运动力学和天体力学,提出宇宙演化学说。然而,拉普拉斯在康德基础上,用物理理论和数学表述了星云说,在无限时空中的恒星和星系演化学说。拉普拉斯之后,科学之描摹自然优越于传统哲学得到公认。
一般认为,在经典科学时代,哲学与科学在描摹自然方面的差异,在于是否运用数据和使用数学方法。今天我们发现,这并非全部问题所在。经典时代,直至大数据崛起的今天,自然科学的确在使用各种技术装备获得的数据方面占据优势地位,哲学则固守传统的概念分析和一般推理方法,这还是指的好的哲学。这与其说是哲学落后于科学,勿宁说人类获得数据的能力尚有不逮,给传统哲学留有施展余地。
大数据的出现,包围了人类认知世界的所有方面,情况发生变化。在科学界开始讨论并实施“计算一切”的时候,同时也给哲学重新回到讨论本体打开方便之门。这里发生的变化是,数据成为认知的源泉,思维的质料;我们对世界的解释转变为对数据的解读,舍此无他。大数据的出现,使得我们发现,我们所知的称作外部世界的东西,是通过数据来呈现的,当我们寻求世界的本质和意义时,我们实际上是在数据中徜徉;当我们觉得有所发现有所体悟时,实际上是自觉找到了一些数据之间的关联。
数据的物理学气质
所谓物理学气质,指的是思考事物的本质,从原理层面上对事物的本质进行探究,揭示出事物的基本规律。当前备受热议的数据和大数据是否具有揭示事物基本规律的功能,可能还有待于观察,但是,数据,就其现象而言,似乎已经展示出某种物理学气质,考察这一特性,既有利于认识数据的本质,也有利于深化对物理学的认识。
这里所说的物理学,主要指的是量子力学。
众所周知,量子力学无论在理论上还是在应用上都获得巨大成功,在场论、粒子物理和天体物理学研究上都扮演者基础角色,在固体物理、半导体物理以及超导物理等应用学科上都有极出色表现。量子力学与哲学的联系,比其他任何自然科学领域都要来得紧密,其中最重要的就是认识论问题。
量子力学发现,建立在测不准关系基础上的认识,受到基本物理原理的限制,客观世界原则上不可能真正被观察到,我们只能根据物理测量结果认识世界。而测量本身形成对客观世界的干扰,导致无法真正认清它的本来面目。所以,我们对于世界的认识,唯一来源就是测量的结果,即所谓经验。
量子力学的这一认识原则引发将近一百年的讨论,至今未能平息。
尼尔斯·玻尔认为我们必须接受量子力学给出的认识原则,承认和接受自然作出的安排,量子力学已经很好地描绘了自然;爱因斯坦则不愿接受玻尔的“绥靖哲学”,他觉得一定是量子力学本身的不完备造成,人对自然的认识应该是能够穷尽的,不可能也不应该像量子力学所描绘的那样。
当我们回顾前述数据与大数据的认识论与本体论含义时,就明白,一直以来有关量子力学问题的争论,本质上就是对于数据的意义的争论。显然,爱因斯坦不愿意接受数据给出的结果,以及对于数据的解释,而玻尔则认为数据揭示的自然正是自然本体,无论我们是不是喜欢它。
有趣的是,人们一直在争论量子力学的测量问题,此前却几乎从来没有人意识到测量的结果本身就是数据,而数据已经成为事实上的认识来源。离开数据,我们对于世界一无所知。
在这个大数据时代,当我们认识到,数据正是我们认识世界的源泉,所谓世界其实就是数据构成的,我们也会看到数据本身所具有的物理学气质,正像量子力学所强调的那样,世界隐藏在经验表象背后,我们所能谈论的,只是经验本身。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14