文章编号：9234 / 更新时间：2023-09-12 / 浏览：次

大数据对人们生存的影响有哪些（剖析大数据给咱们带来的扭转）

陈国青 清华大学经济治理学院EMC讲席传授，学术委员会主任。2005年度受聘教育部长江学者特聘传授，负责教育部初等学校治文迷信与工程类专业教学指点委员会主任委员，国度消息化专家咨询委员会成员，国内含糊系统学会(IFSA)副主席，中国消息经济学会副理事长，中国系统工程学会副理事长等职。同时负责国度人造迷信基金委大数据严重钻研方案指点专家组组长，掌管国度人造迷信基金委严重名目等多个国度级科研名目，以及多个国内协作、企业消息策略和治理名目。关键钻研与教学畛域为商务默认与电子商务、IT策略与治理、含糊逻辑与数据模型。曾获国内含糊系统协会2009年度“IFSA Fellow”；复旦治理学奖基金会2007年度“治理学卓越奉献奖”；1999年度国度卓越青年迷信基金等荣誉。

7月9日，大在校生们在安徽淮南市大数据展现核心观赏。

观赏者在位于济南市的山东省档案馆推出的山东省大数据科普主题展上体验基于5G网络传输的VR全息眼镜。

贵州铜仁市一家蔬菜公司的上班人员在管护蔬菜。经过大数据云平台，蔬菜公司可以依据订单来选择种植种类和规模。新华社发

大数据时代的两个阶段

咱们如今处在一个数据的陆地当中。

2019年的春运被媒体戏称为“环球上最大的人口迁移”，有30亿人次流动。2018年“双十一”网购到达了2135亿元的开售额度。如今，每天会发生450亿的微信条目。用手机的网民曾经到达8.17亿。总体来说，咱们国度的GDP数字经济占比曾经到达了34.8%，超越了1/3，这方面实践能够表现出，咱们这个社会曾经开局越来越数字化了。

说起大数据、大数据时代，关键的时代背景是什么呢？咱们事实环球有多大水平上可以被数据示意？用一个笼统的话来讲，咱们的社会像素正在急剧优化。这个“像素”来自四处可见的感测设施——探头、自动手机、可穿戴设施、车载设施，林林总总。这些使咱们这个社会的数字化水平越来越高，数据的粒度因此也越来越细。也就是说，数字化生存的两个要素之一：像素、数据的粒度曾经具有。像素够高的时刻咱们要干什么？笼统地说就是“成像”，就像手机、相机，像素越高成像的品质或许越好，因此，成像是咱们数字化生存中另外一个关键的要素，像素和成像对应起来，就把数据和算法咨询起来了。这就是咱们所说的大数据的时代背景。

我以为，大数据时代可以分红两个阶段。

第一阶段是数据商务阶段。不时地把事实生存中的要素，人财物，都进一步数据化，同时依据这些数据化的人财物启动算法的运行。

第二阶段是算法商务阶段。当像素足够高的时刻，重点就变成了成像了，也就是说，重点变成算法运行。

数据商务阶段和算法商务阶段都围绕着数据和算法启动，然而重点有所不同。数据商务阶段就像做菜一样，数据化的环节就是不时预备资料的环节，不停地参与和丰盛资料，而后依据已有的资料提供不同的菜品。然而在算法商务阶段，资料曾经足够丰盛了，这个时刻要比的就是手艺了，你是不是能够做得更好、更多。这就是咱们所说的算法进阶及运行翻新，如“默认 ”，咱们可以用愈加高尖的默认技术，包含人工默认的很多技术，在现有的大规模数据下启动运行。

大数据的数据特色

那么，什么是大数据？首先看它的数据特色，可以从4个维度来了解，即4V：volume(规模)、variety(多样)、value(价值)、velocity(速度)。大家对这四个维度没有什么大的争议，然而对它们的含意的了解还是有相当不同的意识的。

第一是规模，咱们称之为超规模。大数据规模会很大，然而没有相对的量纲规范，没有说必定要到达多少G多少P多少Z才是大数据，这个不必定，由于大数据的大规模和疑问、畛域无关。只需这个大的规模超出了这个畛域和疑问的传统边界，那就是大规模里的超规模。

第二是多样，即富媒体的意思。如今80%～90%的数据都是文本、语音、图像、视频，不再是特意传统的二维的划一的结构化的数据了。

第三是价值。咱们处在数据的陆地中，周围都是数据，然而跟我团体无关，跟我企业无关的那种有价值的消息相对少了，由于数据量的分母太大了，即密度在降落，这个前面间接的隐喻就是要深度开掘才干发现咱们宿愿的价值。

第四是速度。数据就像开着的水龙头一样，源源不时地进去，而不是咱们上行下载图片要等很久。因此，大数据里的数据是一个流数据的概念。

大数据的疑问特色

那么，什么样的疑问才是大数据疑问？这要看它的疑问特色。

第一个特色，是粒度缩放。粒度缩放是指咱们碰到的这个疑问的要素必定是数据化的，即这个要素不论是微观的还是微观的，必定能经过数据示意。同时，可以像地图一样，可以在特意大的范围和特意细的范围之间缩放，能够在微观、微观之间启动映射。

第二个特色，是大数据外部性造成的特色，称之为跨界关联。思索疑问的时刻要看视角，疑问边界是在哪儿，假设思索疑问的时刻这个边界到了传统边界之外，就是跨界了，而且你把这个外部的要素和外部要素咨询起来了，所以你在关联。

第三个特色，全局视图。大数据实践是宿愿了解全貌的，它最后是要看画像，由于前面我的每一个点、每一个环节的数据叫作粒度缩放，同时和我相关的要素我又关联了，然而我最后要干什么，要了解全貌，要有团体画像、企业画像、政府画像、社会画像等，所以这个画像自身又是全景式的，从范围来讲是全景式的，从外延来讲，咱们宿愿既关联又因果。

这里，我举一个共享单车的例子，繁难大家扫视大数据疑问的特点。有的人会以为共享单车其实就是咱们的代步工具，然而这是传统的概念。如今普通每辆共享单车都有自己的感应器和定位装置，也就是说感测的数据粒度到了车和部件。这时刻就不单是一个单车了，或许我走到什么中央，共享单车的App就通知我左近有什么商圈、酒店、餐馆，我在什么中央买物品或许还可以用移动支付，当视角从单车走到了其余行业、要素时，就开局跨界关联了。或许在这个地域人特意多，共享单车不够，或许在另外的中央单车冗余了。因此，共享单车的平台应该分明什么中央须要车，什么中央不须要车，怎样调动，这就是全局视图。当共享单车具有粒度缩放、跨界关联和全局视图时，共享单车的运营、优化，就是一个大数据疑问。

这些年来，社会上比拟盛行一个结论，说“大数据只讲关联不讲因果”。这个结论只管有必定情理，然而总体来讲是误导的。特意是在关键决策的时刻，假设触及的结果或许会有严重的人财物的损失，而后我通知你“你就这么干吧，没有为什么”，谁敢作决策？所以，在大数据环境下作治理决策，既要看关联也要看因果。另外，因果是意识论的基本诉求，咱们要知道要素。

大数据冲击各行各业

咱们作为团体不只是数据的接纳者，也是数据的消费者。一方面咱们下载、阅读、阅读，因此咱们在消费数据；另一方面，咱们又上行、撰写、参与各种优惠，各种优惠就可以留下咱们的很多痕迹，因此咱们也在留痕，咱们实践又在发生数据。在这样一个既是消费又是消费的环境中，咱们从方方面面曾经和数据分不开了。

大数据曾经在冲击各行各业。

比如经济金融畛域。股价的预测其实不时是个难题，传统的股价预测，实践是经过一些专业的模型来预计风险、收益、评估企业，有专门的实践和方法来预计股价。然而影响股价的除了这些要素之外还有人们的“希冀”，而预计“希冀”是十分难的，由于“希冀”既触及外部要素，又触及心思预期。如今一个新视角是思索群众关注，比如搜查。若对某些企业比拟关心，或许就搜查其企业状况、资讯事情，这种搜查表现了群众对详细企业的股票多少钱和价值走向的关心。这是一个跟过去特意不同的角度，由于这不是特意专业的角度，它是从专业外人士的行为来预计的角度。这种关注和搜查与股价的走势有相当强的关联度。然而，要特意指出，仅用这一个因历来预计股价是不够的，还有少量的要素须要专业模型。因此，一方面能够裁减或许冲击传统的定式和视角，另外应该把其余视角引入出去，大数据的股价预测应该是包含外部与外部、专业与非专业要素的模型构建。

大数据也开局在扭转会计学。传统的会计学权衡企业的状况是经过三张报表：资产负债表、现金流量表、利润表，这三张报表反映了一个企业的运营才干、偿债才干和盈利才干。只管这三张报表是十分基础和十分关键的，然而大家突然发现，有一大类企业是高风险的，特意是一些IT企业、守业企业、新行业企业，常年负债，但同时又有十分高的市值，人们又有十分强的忠实度，假设用这三张报表权衡，仿佛不能齐全表现它的价值，也就是说，传统会计学的三张报表如今或许就不够用了。因此，人们正在号召“第四张报表”的出现，业界和学界都在做这方面的钻研。长周期、高负债、高不确定性企业的价值或许遭到的是口碑、忠实度、品牌、公道价值，包含有形资产的影响。这些物品，咱们可以称之为数据资产。

大数据也在为体育界带来改革。篮球名目像美职篮NBA就做得十分好，他们经过搜集肌肉、血液、心脏、举措、战术、团队等全景式的数据来协助训练和较量，由于这些要素，都有或许影响整个较量的结果。科技体育这几年有渺小的空间，传统的徒弟带徒弟，徒弟的传帮带确实十分关键，然而应该有更细粒度，愈加多角度、愈加全景式的手腕，驳回大数据技术来优化全体的竞赛水平。

大数据在艺术上也有很多影响。传统绘画，不论是古典的还是现代的画，都有自己的素材和表现方式。如今出现了一种新的素材——数据素材，也就有了新的表现方式。比如飞机航班的数据轨迹就可以构成一幅陈腐的画。

大数据在其余畛域也有十分多的运行，比如农业方面就有蔬菜反派、精准扶贫。在医疗肥壮畛域，医院内医院外，得病和未得病之间的关联，也是大数据疑问。文学上经过大数据技术对一些词语、作者、相关、背景等启动剖析。这些都是应用大数据的例子。

哲学里一个关键的方向是意识论和方法论，这里包含咱们近些年提炼进去的新的钻研成绩。传统的哲学意识论谋求探求因果相关，因此基本叫作模型驱动范式，也就是说经过描写变量之间的咨询，比如自变量和因变量，经过构建这两个之间的函数相关，比如线性、非线性等，可以知道一个自变量一个单位的变动会造成因变量有几个单位的变动，这里试图反映变量之间的逻辑的因果上的机理。然而，这个模型驱动的范式，在大数据时代会遭到一些应战，或许说它碰到一些疑问时会顾此失彼。比如，当数据变量的组合数特意多时，当很多变量是潜变量和隐变量时，当很多变量只管关键，然而无法测无法获时，还有当数据的样本规模特意大时，这些疑问用传统的模型驱动做法就会比拟艰巨。因此，就出现了一个新的范式转变，催生了大数据驱动范式。这个范式想表白的是，关于治理决策，咱们宿愿能够成功既无关联又有因果的诉求，这个新范式繁难地说由外部嵌入、技术增强和使能翻新三方面构成。外部嵌入是指引入视角之外的变量，有些变量咱们知道关键，然而没有方法放进模型里，比如我知道股价，我预测股价有个计量模型，然而假设当天这个公司出了一件事情，或许是有个关联资讯，或许行业里有个新的政策，咱们感觉或许会影响股价，然而这些变动很或许是视频、语音或许文本，没有方法融入传统的模型中去。所以，须要引入外部视角。这些图像、视频、资讯文本要引入出去，就是要使得咱们引入的变量可测、可获，这就须要技术上的增强。当这些变量引入出去的时刻，我的变量空间就出现了变动，这时刻咱们或许会钻研新的X到Y的转换，也就是变量相关和映射要从新定义和扫视，这就是使能翻新。

历史学其实也和大数据密无法分。传统的历史记载内容都是帝王将相、英雄俊杰、国度、政治、严重的军事事情等，很难在历史中看到平民和咱们自己。一个是过去的粒度不够，第二手腕也不行，存不上去。大数据环境下就或许自下而上反映历史。比如国度图书馆互联网消息策略保管名目，就是和新浪网协作，把新浪地下的相关博客文章作为历史资料记载上去，经过自上而下与自下而上的史学观的融合，能够让咱们在更细粒度上反映历史和社会，同时也可以取得愈加片面的历史画面。

法律也和大数据相关。比如说，我作为一个消费者，在网上购物、阅读，我的网络痕迹、数据足迹都被相关公司采集了，那么，我有没有权益要求你把我的这些痕迹抹掉、忘记掉？这就是“被忘记权”。所谓被忘记权是指数据主体有权要求数据控制者终身删除无关数据主体的团体数据，有权被互联网忘记，除非数据的保管有非法的理由。2018年欧盟出台了《通用数据包全条例》，强调了被忘记权，咱们国度2018年的高考II卷一篇阅读文章的标题，也是要考生来思索、评论这个被忘记权的疑问。

大数据与人工默认的交会

大数据的冲击力气如今看来还在加剧，其中有一个力气十分值得关注，那就是人工默认。

当人工默认遇到大数据的时刻，如今井喷式的开展才变成了或许。其实人工默认是如今这个时代中很多技术的一类，它自身曾经开展了好几十年，然而为什么在近些年才获取极速开展？其实人工默认技术和这几个关键词无关，那就是“学习、训练、推理、演变、默认、智慧”，也就是说，它是关于这些关键词的一类技术。特意关键的一点，它要依据少量的数据来启动学习和预测，就是从数据中学习，建设模型，并用于预测未来。过去数据的粒度不够，进入大数据时代，当数据有足够的粒度和像素时它才成为或许，由于人工默认的干流技术首先是要基于大规模数据启动学习。其次，人工默认算法自身须要十分强的计算才干，只要在大数据时代，有了云计算平台、数据传输、数据的流通、数据的治理，诸如5G技术等，才干为人工默认的开展提供十分好的允许。咱们身边其实曾经有很多人工默认产品了，比如工业机器人、财务机器人、下棋机器人、能做诗作画作曲的机器人等，这些机器人可以做很多咱们过去以为无法能的事情。

人工默认在未来会波澜汹涌，一浪高过一浪地开展。然而它自身也有局限，目前的人工默认技术特意是深度神经网络这样的技术，基本上属于“黑盒子”技术，可以算得十分准，然而“为什么”还说不大分明。在这种状况下，在一些关键的运行畛域就遭到局限，由于假设不知道“为什么”就不敢用这个方法作关键决策，假设不能经过十分分明的机理来说明，实践它未来的运行也是有局限的。如今，业界和学界都在攻关“可解释人工默认”，实践就是人工默认在输入和输入之间，在数据和预测的结果之间，从数学过去讲须要一点定理，一些方式化的机理。从意识论过去讲须要一些因果相关。

不论怎样说，人工默认的运行曾经深上天影响到咱们了。作为人类，咱们自己发明了一个“亚种”叫作机器人。机器人的行为是不是都在咱们人类的想象之中呢？会不会干一些咱们想不到的事情呢？仿佛这个担心是必要的。所以机器行为学应运而生。传统社会学、治理学、经济学、心思学等都是钻研人、由人构成的组织的行为，由人构成的网络的行为。随着各式各样的机器人越来越多地代替人的上班，越来越多地应战人们在智力、计算上的才干，这样的钻研是十分必要的。所以，咱们要钻研机器如何塑造人类的行为，人类如何塑造机器的行为，以及人机协作的行为。

运用大数据要注重商业伦理

在实践中，大数据的经常使用自身仍有很多令人担心之处。只管科技开展飞速，然而人们经常使用科技是带有价值取向的。

比如“大数据杀熟”。在传统的营销、治理中，咱们都宿愿了解客户的行为，更好地为他们服务。在市场的环境下咱们也说，既然有人情愿用低价买，那就或许要给他提供更好的服务。然而在大数据环境下，这种处置就有一个度的疑问。第一是客户能否知道他的消息被搜集，第二是他能否情愿真的出低价买。作为企业来讲，又须要有运营哲学上的思索：企业是以盈利为核心，还是以客户为核心？当以客户为核心时，客户满意与否就变成了关键的KPI，就是关键的决策考量，假设光思索企业的盈利，而不思索客户，或许就不太会思索用户的感触。实践上，“大数据杀熟”触及的是商业伦理层面的疑问。

在大数据时代咱们跟数据打交道会碰到一系列社会疑问、法律疑问、品德疑问，须要在企业层面、商业层面，在社会和政府层面立法立规，在团体层面、在品德的层面大家来独特致力处置这些疑问。

感测和照应大数据时代

过去的20年咱们教训了特意大的技术变动。20年前，中国网民是62万，互联网遍及率只要0.03%，网站1000多家。如今中国网民有8.29亿，互联网遍及率到达59.6%，网站523万个，上网期间每天人均4小时。

时代的变动太快，咱们应该敏锐地被动地感测和了解这个变动，同时不论是企业还是团体，要作出自己的预备和自己的照应，由于大数据作为一个时代会随同咱们相当长的期间。在未来的某一天，或许由大数据衍生出一个新的概念、一个新的外延、一类新的技术，或许会变成一个新时代的符号。

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