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1、大数据:第二次数据革命2014-02-07 大数据文摘 “分享、合作、共赢”一直是大数据文摘秉持的理念,如果您希望更深入的交流或有什么意见、建议,请给文摘的公众号留言,我们一定认真回复。输入“精选”并按提示输入日期,就能查看往期精选文章。 曾几何时,数据是人类用于识别环境的计数工具,对其精确性的关注似乎仅限于科学研究领域。进入信息化时代,我们每一个人都明显感受到与信息相关的数据无处不在。可以说,我们自身在不断产生各种数据的同时,数据也在极大地影响我们。两次数据革命融合数据与科学研究在数据的发展历程中有过两次革命。第一次数据革命是近代科学诞生之时,实现了数据与科学研究的融合,数据在科学研究中的基
2、础地位得到确立。对研究过程和结果赋予精确化的诉求,是近代科学的基本特征之一。在以数据为依据的研究范式中,数据的可靠性和准确性代表了研究的精确性,人们甚至将以数据为依据的实证研究作为判断“科学”与“伪科学”的标准。随着科学和技术的发展,数据的形式和内涵也在不断变化和发展。除观测数据、实验数据、理论数据、统计数据、模拟数据等外,图、表、文字均被纳入数据行列,形成了结构化数据和非结构化数据的多元化数据形式;信息技术的发展导致从数据匮乏向“数据丰富,理论匮乏”方向转变,数据产生的速度和规模急剧发展;数据所蕴含的信息远远超出其工具性和依据性特征,形成可以从中挖掘出新知识的大数据。与统计数据相比,大数据强
3、调的是全部样本;与科学数据的精确性相比,大数据允许存在一定范围的不准确性;与科学范式的因果关系相比,大数据通过关联性寻求自然和社会的变化规律。因此,大数据引发了第二次数据革命,它不仅改变着科学研究范式,实现社会科学研究的定量化,也将促使经济、社会、军事等所有社会领域产生巨大的变革。大数据促进社会科学定量研究走向深入在科学研究方面,通过遥感装置、感应器、计算机收集数据或模拟方法获取的密集型数据,经过计算机软件处理,产生的信息/知识被存储在计算机中,科学家们只需在后台利用数据管理和统计的方法对数据进行处理、分析,获取知识,形成以大数据为基础的密集型科学,成为格雷提出的数据驱动科学的第四种科学范式。
4、正如EPJ Data Science杂志所指出的,21世纪面临的数据驱动科学已成为传统假说驱动科学方法的补充,这种进化伴随科学范式从还原主义(简化)到复杂系统科学转变的变革。大数据可能导致社会科学研究的革命,促进定量研究的深入。大数据突破了自然科学和社会科学的研究界限,实现了数据的可通约性,通过数据沟通了不同学科的资源。哥伦比亚大学沃茨博士通过研究发现,大数据对极其复杂的人类行为的社会学研究起到了极其重大的作用,通过网络数据,大量个人或很小组织的真实行为通过计算机以数据形式被记录下来,这些数据为人类行为研究提供了极其丰富的可靠信息,避免了研究者认知的偏见、感知的误差和框架的歧义。大数据对经济、
5、社会、人类日常生活产生的影响不仅仅限于技术层面,对于管理理念、运作方式也都将产生巨大的影响。“数据驱动的社会管理”就是在社会管理中实施的一种新型管理模式,无论是政府还是组织机构,数据收集和分析已经成为基层管理部门的基本要求,根据数据分析结果制定政策和法规,将社会管理从事后处罚转向事前防备,在医疗健康、国土安全、智慧城市建设、防范和打击恐怖活动、社会治安、治理社会腐败等方面发挥着重要作用。20世纪美国的警务管理模式CompStat是利用大数据对社会治安进行管理并取得良好成效的成功范例。利用地方各种传感器收集的大数据和通过互联网搜索关键词,疾病控制部门可以预测和判断某地的流行病爆发的情况。商务智能
6、实现了从数据到知识的挑战和跨越,“决策支持系统”更是以数据和信息为主要来源,等等。无论是“数据驱动的社会管理”还是“决策支持系统”,数据的获取和对数据的挖掘都至关重要,对收集到的各种数据,在后台进行分析,建立模型,利用云计算等计算手段,为制定政策、法律和决策提供技术支撑。各国已经意识到大数据的重要性,将其视为与能源同等重要的资源。2012年3月29日,代表美国政府的白宫科技政策办公室发布了大数据研究和发展计划,并成立了“大数据高级指导小组”,将大数据技术革命带来的机遇和挑战提升到国家战略层面。亟须实现大数据共享和规范管理与传统数据相比,大数据的资源性特征尤为突出,成为各国重视开发大数据的依据。
7、在知识的演化过程中,数据既是产生信息、知识、智慧的基础,又同时贯穿于其中。进入信息化时代,遇到的最大难题不是信息不足,而是信息孤岛的问题,只有实现大数据的共享和规范管理,才能破解这一难题。在移动网络、云计算和其他技术的支持下,大数据迅猛发展,分析数据的技术不断创新,第二次数据革命悄然发生。大数据与任何一项新技术一样,在推动社会变革的同时也造成了社会风险,例如,个人隐私、数据的客观性和准确性、大数据的滥用等问题,已经遍及科学研究、社会管理、医疗保健、商务智能等众多领域。大数据与其他技术的不同在于其虚拟性,其隐蔽性和渗透性更加突出。这对个人、组织、国家甚至整个世界都可能带来负面影响。因而,对其进行更深层次的伦理学和哲学反思尤为重要。摘自:中国科学院大学人文学院举报