试论大数据思想政治教育的主要矛盾
崔建西
（西南大学 马克思主义学院，重庆 400715）
［摘 要］ 大数据思想政治教育作为思想政治教育发展的新形态，其特有的主要矛盾作为与其他思想政治教育形态相区别的“独特标识”理应被深入分析、细致研究。从大数据思想政治教育的主要构成要素来看，其矛盾关系主要表现为：教育者的感性要求与大数据理性特质之间的矛盾，教育内容的聚合性要求与原始数据离散性分布之间的矛盾，教育方法的现实性要求与数据方法虚拟性呈现之间的矛盾，教育对象应有的隐私信息的保护与数据抓取追求全覆盖之间的矛盾。
［关键词］ 大数据 大数据思想政治教育 主要矛盾 思想政治教育
大数据思想政治教育作为思想政治教育发展的新形态，因其主要矛盾所具有的“独特标识”，使其能够显著区别于其他形态的思想政治教育而独立存在。毛泽东指出：“科学研究的区分，就是根据科学对象所具有的特殊的矛盾性。”[1]大数据思想政治教育也恰如其分地证明了这一点。换言之，正是因为大数据思想政治教育主要矛盾的独特存在，使得大数据思想政治教育的科学内涵、研究范畴、学理特征、运行规律等成为一种独特性、专门性存在，使得专门性的大数据思想政治教育研究可以有序开展。然而，当前学界对大数据思想政治教育主要矛盾的研究较少，这与其重要地位相比极不匹配。为此，学界有必要着眼于现有的研究不足，扭住大数据思想政治教育的理论内核和实践范畴，尝试性地梳理其主要矛盾，以便于明晰其立论 之本。笔者认为，大数据思想政治教育的主要矛盾主要包括以下几方面：
由双向DC/DC变换器的效率分析可知DC/DC变换器两侧的蓄电池和超级电容的压差越小，DC /DC变换器的效率越高。为了有效利用变换器的效率，所以在进行复合电源参数匹配分析时，应该让超级电容组的电压和蓄电池组的电压接近。按照分析，超级电容容量应该满足的约束条件为:
一、大数据思想政治教育者的感性要求与大数据理性特质之间的矛盾
众所周知，思想政治教育做的是“人”的工作，思想政治教育的理念、原则、方法、内容、载体无不体现“以人为本”的原则，其根本目标更是要“促进人的全面发展”。[2]概言之，思想政治教育就是要关心“人”、围绕“人”、服务“人”。教育者作为思想政治教育的组织者、实施者、主导者，其必定要具备较高的人文情感，以便于更好地满足思想政治教育“人”的本质规定性。大数据思想政治教育者对这种内在的逻辑规定性是一以贯之的，其有着较高的人文情感要求，唯有如此才能让大数据服务于“人”，而不是让“人”依附于数据。然而，大数据思想政治教育在引进大数据的理念、原则、方法时，是将大数据的理性思维和理性特质放在突出地位的。这是因为，大数据“是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性”，[3]这种以数据为核心的数学算法，毫无情感因素可言，是纯粹的计算机语言和程序编码，是一种绝对化理性思维的体现。很显然，思想政治教育者的感性要求与大数据的理性特质之间，存在着明显的区别与不同，这种不一致就是一种矛盾体的体现。这一矛盾体，在教育者自身素养的影响下主要体现为以下两种状态：
一种是，教育者过于相信主观情感，而忽略客观数据。毫无疑问，大数据思想政治教育要避免片面化的“数据冰冷”，要反对“唯数据论”，但是这并不是教育者忽视数据的“噱头”和“缘由”。现实中，一部分教育者由于自身的问题，在运用和实施大数据思想政治教育时，有意或者无意地忽视了客观数据的重要价值，过于强调主观情感。要知道，大数据思想政治教育与原有思想政治教育的根本性区别就在于利用大数据对客观数据的合理运用，数据是大数据思想政治教育“核心”和“灵魂”，没有了“数据”又怎么能称之为大数据思想政治教育呢？显然，这种行为和做法验证了大数据思想政治教育者的感性要求与大数据理性特质之间的 矛盾。
另一种是，教育者过于依赖客观数据，而忽视主观情感。在大数据思想政治教育中，有一些教育者认为抓住了“数据”就等于抓住了一切，认为数据能够最客观真实地体现整个教育活动各要素的“本真面貌”，继而将一切教育活动的组织、安排、计划都仅仅围绕着“数据”来进行，忽略了教育者在教育活动中应有的情感温度。这种情况，实际上是教育者的情感性要求与大数据理性化特质之间固有矛盾的另一种表现，即“唯数据论”。之所以会如此，是因为这些教育者没有认识到“客观数据”背后还隐含着“主观数据”。所谓“主观数据”，是指“大数据之外的与个体密切相关的生活环境、性格特征、现实需要等因素对个体思想和行为带来的影响”。[4]大数据思想政治教育活动的开展，是“客观数据”与“主观数据”共同发力的结果，若是只重视“客观数据”，就会陷入“唯数据论”的怪圈，触发教育者的感性要求与大数据理性特质之间的 矛盾。
大数据思想政治教育要借助大数据信息抓取方法广泛收集材料、汇编成果、缕析数据，而后用大数据分析和组织方法聚合和整理相关教育信息，继而形成教育内容，以满足各种教育对象发展的需要。换言之，大数据思想政治教育的内容需要通过大数据工具聚合而成，这种聚合性主要表现为链条式聚合、正向性聚合、分层化聚合等。但是，大数据思想政治教育所利用的原始数据信息却是分散的，其既片段式地分布于各个网络空间中，又多向化地呈现在各个教育对象的网络行为中，还杂乱性地糅合于各种信息堆积中。这主要是因为大数据本身就是各种离散性数据的海量集合，其本身就具有“volume（大容量）、variety（多样性）、velocity（高速度）等的典型特征”。[5]由此可见，大数据思想政治教育内容的聚合性要求与大数据原始信息离散性分布之间是不一致的，这种不一致性，便促使了矛盾的产生。具体来看，这一主要矛盾主要表 现为：
一方面，是大数据思想政治教育方法操控主体的实体性与数据方法虚拟操控之间的不一致。现实中，大数据思想政治教育方法是不可能完全脱离“人”来完全自主化运行的，就目前来看没有“人”参与的大数据思想政治教育是天方夜谭。因此，大数据思想政治教育方法必须要有实实在在的操作主体，即教育者，在教育者主观能动性发挥的条件下，大数据思想政治教育方法才能够物尽其用、尽善尽美。然而，数据方法以虚拟性、潜隐性、追踪性为特质，“对数据深入分析挖掘，并由此获得凭直觉难以发现的有用信息，揭示数据背后隐藏的规律，科学、有效预见未来发展趋势，从而为决策提供参考”。[8]譬如，淘宝网根据平时的检索记录可以主动推送用户有意向的商品，百度搜索可以根据用户平时的网站访问记录自动对检索结果进行排序，等等。这就是说，数据方法的操控主体是“机”，是一种虚拟存在的网络主体。对比大数据思想政治教育方法“人”的操作主体，“机”与“人”之间，有着明显的现实与虚拟的不一致，这种不一致就催生了大数据思想政治教育方法操控主体的实体性与数据方法虚拟操控之间的矛盾。因此，大数据思想政治教育方法在吸收、借鉴和消化数据方法时，就其操作主体而言要实现从“机”到“人”的转化，要从虚拟走向现实，以便于整个教育活动的有序开展。
二、大数据思想政治教育内容的聚合性要求与原始数据离散性分布之间的矛盾
另一种情况是不同阅读器完成标签清点任务。如下图所示，图中所示的清点任务由两轮清点来完成，分别由不同阅读器的天线各执行一轮清点完成。P300和P330是阅读器，P310是与阅读器P300连接的天线，P340是与阅读器P330连接的天线。P320是天线P310的标签识别覆盖范围，P350是天线P340的标签识别覆盖范围。P360是天线P310和天线P340都能清点到的标签范围。标签A是仅第一轮清点能清点到的标签，即只能被P310清点到。标签C是仅第二轮能清点到的标签，即只能被P340清点到。标签B是第一轮和第二轮都能清点到的标签，即能被P310和P340清点到。
另一方面，是大数据思想政治教育方法指向对象的实体性与数据方法虚拟指向之间的不一致。大数据思想政治教育方法的指向对象和运用终端毫无疑问是教育对象，然而教育对象是有血有肉的现实的人，其总是处于各种现实的人、物、关系的统一中。就拿大数据在大学生思想政治教育中的运用来说，大数据技术在抓取大学生的数据信息，并向大学生传输教育信息时，是离不开现实存在的食堂刷卡机、图书馆访问记录、寝室门禁卡、校园卡、交通卡、借书卡等客观存在的。所以说，大数据思想政治教育方法的运用对象是客观的、真实的“人”。但是，数据方法在虚拟运行的过程中是不以现实的“人”为指向的，它的最终指向是一个又一个数据预测结果或者事物未来的发展趋向等。换言之，数据方法通过数据分析和计算，最终得到的结果依旧是一串二进制表示的计算机语言，其直接关照、关注、关心的问题，不是“人”的思想和行为的发展问题。由此观之，大数据思想政治教育方法指向现实的“人”，数据方法指向虚拟的“计算结果”，两者间的不一致形成了大数据思想政治教育方法现实性要求与数据方法虚拟性呈现之间的矛盾。解决这一具体矛盾，要借助“物”的现实性来延展数据方法的指向对象，使其指向对象变为“人”。以大学生为例，“学校可以通过建设、优化信息化共享平台，将学生的教育管理、就业创业、资助服务、心理咨询、后勤服务、课程学习等信息整合到学生工作平台上，掌握学生包括借书内容、返寝时间、经济状况等基础数据，为后续的思想政治教育提供依据”。[9]总之，就是要通过客观现实的“物”促使数据方法的指向对象从虚拟走向 现实。
其二是大数据思想政治教育内容的正向性聚合与原始数据多向化分散之间的矛盾。思想政治教育以帮助人们树立正确的世界观、人生观、价值观为目标，所以其内容具有明显的正向性，以弘扬社会正气、彰显真善美为基本前提。大数据思想政治教育作为思想政治教育的新形态，在聚合思想政治教育内容时，同样需要遵循这一点。再观大数据思想政治教育，其利用大数据所抓取的原始信息良莠不齐、五花八门，不一定都是正向的，就其性质和指向而言是多向的、多元的，既有可能是反映社会正能量的，也有可能是反映社会负能量的，还有可能是中立态度的。很显然，这种数据信息是不符合大数据思想政治教育内容的正向性聚合要求的。可见，这种多向的原始数据与大数据思想政治教育内容正向性聚合之间的不一致是必然的，是一种矛盾存在。因此，在开展大数据思想政治教育的过程中，就要对收集到的各种原始数据进行分门别类的属性划分，利用大数据的数据冲洗技术、数据过滤技术、数据检索技术，对原始数据进行二次组织和利用，以便于聚合出符合马克思主义立场、观点、方法，能够凸显社会正能量的大数据思想政治教育内容。
两组患者术后的总疗效比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；治疗组创面愈合时间明显短于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）；术后不同时间（第3、8、12天）创面的渗液情况比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。
大数据思想政治教育以思想政治教育的大数据呈现为核心，反映了“人、机、物三元世界在虚拟空间相互交融的思想政治教育状况”，[7]实现了人的精神意识的数据化，构建了“人—机—物”一体化的思想政治教育新形态。可是，这种新形态的思想政治教育依旧是以现实的“人”为教育的出发点和落脚点的，“机”和“物”服务于“人”的发展和需要。大数据思想政治教育方法作为“人”、“机”、“物”连接的中介，其必须观照“人”和“物”的现实性要求，表现出明显的现实性表征。即是说，大数据思想政治教育的方法要被教育者和教育对象所感知，并依附于客观存在的物体或活动中，才能具有生命力。与之对应，大数据方法存在于“机”的虚拟空间中，具有明显的虚拟性特征，这与大数据思想政治教育方法的现实性要求有着明显的不一致。在将大数据方法引入思想政治教育领域并构建大数据思想政治教育时，就自然而然地产生了大数据思想政治教育方法的现实性要求与大数据方法虚拟性存在之间的矛盾。其主要表现在以下两个 方面：
专业核心课是财务管理专业的重要内容，教师通过核心课能够将财务管理知识系统的传授给学生，这样学生就会具备实际操作的能力。核心课设置如下课程：财务管理案例、财务控制、税法与筹划等，我们可以将预算管理、高级财务管理、资本运营、非营利组织财务等课程作为选修课供学生选择学习。这样也就体现了财务管理专业具备的独特性。其中，中级财务会计、财务管理、财务管理案例、财务风险管理、税法与筹划、财务控制、财务分析、成本管理会计、资产评估是专业核心课的重要内容。
三、大数据思想政治教育方法的现实性要求与数据方法虚拟性呈现之间的矛盾
其三是大数据思想政治教育内容的分层化聚合与原始数据杂乱性存在之间的矛盾。当前，学界普遍认为思想政治教育内容是按照一定的层次聚合的，即是说不同层次的教育内容适用于不同的教育对象、教育情境、教育任务。大数据思想政治教育的内容也存在这样的问题，需要在不同情况下借用大数据方法聚合出不同层次的教育内容以开展相关教育。事实却是，大数据思想政治教育所抓取到的原始数据毫无层次、毫无逻辑可言。大数据思想政治教育的内容要想有的放矢，实现其精准的微化传播，就迫切需要一种分层聚合能力，在杂乱的“原始数据场”中，剥离、聚合出不同层次的思想政治教育内容，以满足不同教育对象在大数据场域中的分层性需要。大数据思想政治教育内容的分层化聚合与原始数据杂乱性存在之间的矛盾，便孕育于这一过程。
这一矛盾的解决，有赖于增强教育者的大数据素养，促使教育者在利用大数据开展思想政治教育的过程中既重视理性化的“客观数据”，又关照感性的“人文情感”。这里所讲的大数据素养，主要是指教育者要认识到大数据思想政治教育是感性教育与理性数据的矛盾统一体，两者缺一不可。也就是说，教育者只有恰如其分拿捏好自身的情感关怀与数据理性之间的“尺度”，才可能有效避免出现一头独大的“独角戏”，才可能避免这一主要矛盾的触发。
其一是大数据思想政治教育内容的链条式聚合与原始数据片段式分布之间的矛盾。当前学界普遍认为：“思想教育、政治教育、道德教育、心理教育诸内容构成了思想政治教育内容体系，形成了一定的体系结构。”[6]大数据思想政治教育作为思想政治教育的新形态，其内容的体系结构也是如此。这即是说，大数据思想政治教育的内容，不是毫无逻辑和关联的简单堆积，而是有着明确体系逻辑的结构整体，其借助大数据技术能够实现各内容体系之间的相互连接，可以形成体系化、科学化、逻辑化的链条式内容聚合体。然而，大数据思想政治教育中的原始数据却是以片段式分布的。这些数据信息以相关性为纽带，聚合为多个小块，分散于网络空间的方方面面。这些零碎片段式的数据信息，利用价值低，唯有对其进行链条式的整合与分析，使其聚合为体系化的大数据思想政治教育内容结构，才有可能实现其价值增值。原始数据的片段化分布与大数据思想政治教育内容链条式聚合之间的矛盾，便由此而来。
四、大数据思想政治教育对教育对象应有的信息保护与数据抓取追求全面覆盖之间的矛盾
保护教育对象的私密信息一直都是做好思想政治教育的应有之义，就大数据思想政治教育而言更是如此，合理保护教育对象的网络隐私是开展教育的基本前提。如果大数据技术在利用过程中存在错误、机械使用的情况，那么就可能会侵犯教育对象的隐私信息，有违思想政治教育所强调的道德规约和法律精神。所以说，在利用大数据，抓取与教育对象相关的数据信息时，要有所为有所不为，保护教育对象的隐私信息，不违规抓取私密信息。这就决定了很多时候，大数据在获取教育对象的信息时只能获取一部分公开的信息，而非与之相关的全部数据。然而，大数据的数据抓取却追求一种全面覆盖型的信息获取，一旦其抓取的信息不够全面，分析结果的可信度、准确性必然会受到影响，后续思想政治教育的开展就有可能处于一种“不确定”状态。两者比较，就会发现：对教育对象应有的信息保护与大数据想要实现数据抓取的全面覆盖之间，是存在矛盾的。这种矛盾基于合理保护教育对象网络信息和网络行踪的需要，主要表现在以下两个方面：
本产品的开发面向终端市场，因此要考虑颜色、风味、形态、稳定性、应用效果等方面的因素，才能开发出质量稳定、使用效果好、吸引顾客的产品。基于上述考虑的几点因素确定配方中的原料为：虾油、味精、食盐、白砂糖、干贝素、变性淀粉、黄原胶、焦糖色、酵母抽提物、麦芽糊精。
一方面，是大数据思想政治教育对教育对象网络信息的应有保护与大数据追求全面抓取数据信息之间的不一致。教育对象的网络信息，主要包括教育对象在网络空间内的注册信息和言论信息等。大数据思想政治教育的具体推进，是需要以掌握教育对象的网络信息为前提的。因为只有掌握了教育对象的网络信息，才能知道其在网络空间内是一个什么样的“人”，才能有的放矢地开展相关教育。掌握教育对象的网络信息，也就成为大数据思想政治教育的关键一环。按此道理，我们为了全面而又准确地掌握教育对象的网络信息，就需要借助大数据抓取技术，将与教育对象相关的全部数据进行系统的收集与分析，以便于对教育对象的思想状况做出科学评判。需要注意的是，涉及教育对象财产安全、人身安全的注册信息，或是在微信、QQ等软件中的交流信息等，都是一种私密信息，是需要被保护的，其不应该被无差别地抓取和收集。这就与大数据要实现的全面化的信息抓取不一致，两者的矛盾便由此诞生。
另一方面，是大数据思想政治教育对教育对象网络行踪的应有保护与大数据追求全面抓取网络行踪之间的不一致。教育对象的网络行踪反映了教育对象在网络空间都浏览了哪些网站、下载了哪些东西、使用了哪些平台等，是对教育对象各种网络信息的痕迹追踪，其更具深层意义。大数据思想政治教育往往需要通过教育对象的网络行踪来判断其思想特性，同时也会在教育对象较为固定的网络行踪中投放教育信息以实现教育效果。所以说，掌握教育对象的网络行踪就显得尤为重要。但是，教育对象的一些网络踪迹属于个人隐私，并非公开化的，这种踪迹在道德和法律的双重制约下是需要保护的。然而，大数据在分析教育对象的网络踪迹时，却需要对全部与教育对象的相关网络痕迹、网络信息进行抓取，唯有如此才能完整而又准确地勾勒出教育对象的网络踪迹。基于此，大数据思想政治教育对教育对象网络行踪的应有保护与网络痕迹全面抓取之间便有了一定的 矛盾。
那么，对教育对象应有的信息保护与数据抓取追求全面覆盖之间的矛盾要怎么才能解决呢？笔者认为，调和这一矛盾，既需要法律的“硬规定”，也需要道德的“软规约”，还需要教育对象“知其情”。甚至在一定情况下，为了保护教育对象的隐私，可以牺牲掉一些精准性，只对部分数据信息进行收集和分析。具体表现为：其一，要建立起比较完备的法律保障制度，明确规定哪些信息可以抓取，哪些信息不能抓取，厘清大数据的运用边界；其二，要严守科技伦理，教育者应具有较好的道德素养，在利用大数据抓取相关数据信息时，不能为了工作好推进而损害教育对象的合法权益；其三，要让教育对象拥有知情权，各种信息获取工作要最大限度地公开透明。
参考文献：
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［中图分类号］ G641
［文献标识码］ A
［文章编号］ 1007-192X(2019)08-0084-05
[基金项目] 国家社会科学基金西部项目“大数据时代青年社会主义核心价值观培育路径与方法创新研究”（项目批准号：14XKS027）
本栏责任编辑 周家雅
标签：大数据论文; 大数据思想政治教育论文; 主要矛盾论文; 思想政治教育论文; 西南大学马克思主义学院论文;