大数据时代的认知转向及其对科研管理的影响_集体无意识论文

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       0 引言

       大数据是指数量巨大、速度快捷、种类繁多的信息财富，经过信息技术手段的处理，可显著提升人类在决策制定、知识发现及过程优化等方面的能力[1]。有关这一信息财富的思考，早在20世纪80年代未来学家阿尔文·托夫勒的著作中就已初现端倪，对其进行大规模的研究，则始于2009年。如今，无论是在自然科学还是社会科学研究项目中，大数据都已成为炙手可热的关键词[2]。究其原因在于，与从前人们对世界的认识依赖于精英与专家的时代相比，大数据以及对大数据的挖掘，在人类认识外部世界及自身实践中，正发挥着越来越难以替代的作用。大数据时代的到来，正在逐步撼动着精英与专家的社会地位。

       众所周知，自弗兰西斯·培根提出“知识就是力量(knowledge is power)”命题以来，这一观念就已深入人心。虽然在现代社会，知识(knowledge)并不等同于权力(power)，但那些在知识学习与创造中涌现出来的精英与专家，却的确是依靠知识的力量才能获得其社会地位，并进而影响到对整个社会秩序的构建。与此相比，大数据带着其远超意见领袖们的认知影响力，会给人类的认知导向带来何种变化？进而又会对人类认识世界的知识生产体制、管理体制施加何种影响呢？本文将对上述问题进行深入研究。

       1 文献综述

       大数据挖掘处理展现了其强大的认知与预测能力，因而在诸如资源配置、信息管理与决策、过程优化等方面发挥出日益强大的影响力。中西方学者也都敏锐地发现了这一点，并进行了有益的探索。

       西方学者凭借其在大数据研究与应用方面的先发优势，从大数据自身特点出发，结合其在大数据应用方面的成功经验，探讨了大数据对于认知及决策管理的应用价值。如埃里克·西格尔[3]在研究商业行为大数据的基础上，提出对购买、语词使用等商业行为所形成的大数据的有效挖掘，可以洞悉人类未来的购买欲求乃至情绪发展动向，并认为大数据作出的这些预测对于企业管理、商业决策和产品研发具有重要意义；埃里克·托普[4]则探讨了建立个人健康信息数据库的重要性，认为对人类在使用智能手机、手表时所产生的数据的有效管理与利用，可以实现有关个人健康信息的数字化，并进而对人的健康状况进行数字化描述和预测，有助于对人类疾病的准确诊断和有效治疗；而Nabil Sultan[5]则在更为宏观的层面指出：“任何形式的管理组织若想处于一种充满活力的状态，需要借助技术，尤其是信息和通信技术的发展，而大数据所带来的信息挖掘处理的新进路，将带来一个知识富足(knowledge-rich)和知识通达(knowledge-savvy)的世界。”在大数据及其挖掘处理对管理的影响方面，Erik Brynjolfsson[6]明确提出，管理之难在于“你无法管理你无法测度的东西……但就因为大数据，管理变得可以测度，并直接将知识信息转化为对决策的改进和对执行力的提升”。因此，大数据及其挖掘技术将给管理带来革命性影响。当然，在肯定大数据在知识管理层面存在的潜力的同时，也有西方学者提出，在将大数据及其挖掘处理所提供的优势用于认知和预测管理实践时，必须警惕其所带来的不确定性。如Nguyen等[7]就明确提出：“大数据挖掘受到的根本挑战是处理不确定性的数据，并认为这些不确定性是大数据挖掘能否适应管理和决策需求的关键。”

       概言之，西方学者实际上是在知识或信息管理层面，即从大数据自身特点出发探究大数据的应用价值的，相关论述也多基于实际应用案例展开。他们更习惯于将与大数据等相关的信息管理视作知识管理，而大数据处理所获得的结果则被视为对决策有利用价值的新知识。最后需强调的是，西方学者并未将大数据视为“决策上帝”，他们已经开始注意到大数据中蕴藏的不确定性对于决策制定所带来的挑战。

       当前，我国正处于企业办公、政务处理以及高校科研信息化的进程中，很多行业由于信息获取不全面，在其领域内出现了若干个“信息孤岛”[8]，而对于强调数据全面性和数据相关性的大数据而言，实际上在我国很多行业都不具备应用的必要条件。因此，我国学者对于大数据在认知与决策管理方面的论述，均带有一定程度的展望性。如于浩[9]强调要“着力开展国家数据管理项目部署，拓展公开信息数据资源服务平台，自主探索跨部门、跨区域的数据管理合作”，指明我国实际上尚缺少某些领域大数据的获取途径；何军[10]则准确指出：“大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变。”但支撑其论述的依旧是IBM和亚马逊等在大数据管理方面取得显著成绩的外国公司的案例。关于大数据对科研管理的影响，目前我国学者的研究多集中在如何学习发达国家在大数据建设、管理与运用方面的成功经验上，并据此讨论了我国科研事业“师夷之长技以自强”的策略。如朱东华等[11]在充分肯定了发达国家推行的“心灵之眼”、“机器读取”和“弹性云”等对科技创新的积极作用后，认为虽然大数据研究已引起中国学者的高度重视，围绕大数据的研究工作也已全面展开，但国内针对大数据的研究尚处于起步阶段。何亮、周琼琼[12]在分析了“我国科技基础条件平台在科技平台资源收集、整合和管理方面所开展的工作与成果”后，认为我国与发达国家在大数据应用管理方面存在较大差距，并提示要“防止盲目跟踪大数据技术”。

       总体上看，无论是在国内还是西方发达国家，相关研究主要集中在大数据自身建设与管理以及大数据挖掘处理技术开发、应用等方面，鲜见从认识论层面透视大数据及其挖掘处理以及对人类认知现象及其认知体制管理影响的研究。

       2 大数据时代认知的“去等级化”转向

       2.1 “一切可数”带来的认知取向转变

       如前所述，西方学者更习惯于将大数据视作信息，将大数据管理在某种程度上等同于知识管理，并且将大数据挖掘处理的结果视为新知识，这的确有其合理性。人类的智识事业，尤其是科技认识系统，是一个在既有成就基础上不断拓展的事业，而既有认识成果恰恰是以知识的形式保存、传播并发挥作用的。从历史上看，知识成果保存、传播与利用方式的每一次转变，都会对人类认识的发展产生重要影响。造纸、印刷术之所以被誉为中华民族对世界的重大贡献，恰恰是它们对人类知识的存储、传播产生了深远的影响。就此而言，大数据及其挖掘处理技术的面世，作为人类知识成果在存储、传播、利用方面的重大变革，必然会对人类的科学认识系统及其实践发展产生不容忽视的重大作用。这种转变的核心，则是知识成果的信息化和数据化。

       人类的科学认识系统及其成果，据科学史家、科学计量学家普赖斯的研究，存在“指数增长”趋势，这一规律后来被通俗化地称为“知识爆炸”。在以纸质媒介为主要载体的时代，这种知识成果的“爆炸式”增长，必然会带来其在存储、传播、检索、加工利用等方面的诸多不便。随着计算机和互联网技术的发展，人类认识成果的载体正从纸质媒介向数字化媒介进行转换；传统图书馆的知识存储、传播等功能，也在更多地依赖于不断发展的数据库和数据挖掘技术，大数据时代正在降临。

       在以数字化媒介为知识载体的当今时代，传统著作、报刊等正逐步让位于数字化读物，且无论在时间跨度、地域范围还是领域规模上，都呈现出加速发展的趋势。效仿普赖斯的说法，这或可称之为信息时代数字化知识成果的“指数增长”趋势。其中，数字化知识成果又可大致分为两类：一类是将图书上进行内容以“图片化”形式加以展现，这种图书更像是“冲洗出来的图书的胶片”，原因在于我们在电脑或手机上进行终端阅读时，机器是无法复制图书文本的，电子书实际上就是文字的“照片”，可以阅读但不利于机器的识别；另一类则是机器可识别的电子书，此类电子书实际上是将实体图书进行机器可识别的编码，再通过电脑和手机等终端将电子书中的文字进行复制粘贴。不过，不要小看了文字“可复制粘贴”这一看似简单的特性，文字通过电脑等终端进行处理的实质是，机器可以识别人类的知识，当人们想要获取某本图书中的特定文字时，不需要逐字逐句地阅读，而只需依靠软件检索功能就能实现。例如，当想知道莎士比亚的剧作中麦克白都说了什么时，可以通过“询问机器”来得到人们想要的答案。并且，机器甚至还可以统计麦克白的常用语，并进一步分析其语言习惯，甚至更快地分析出其基本性格。

       与书籍相类似的，还有人类每天都要接触的世界的基本构造，也可以通过数据来表达。如可通过“Google Earth”在电脑上看到自家楼顶的模样，甚至一些像“塔克拉玛干”沙漠这样人迹罕至的地方也可通过电脑来认识。虽然，看电子地图尚不能完全取代实地考察本身，但“Google Earth”等电子地图的出现，无论对于人类制定科考计划，还是确定一般的日常出行路线，都提供了重要的参考依据，如哪里可能有危险，哪条路是不通的。并且很多人都曾有过的生活体验是，电子地图本身可以计算出更适合人类出行的路线，而这些都可以通过简单地敲打键盘或在智能手机上滑动手指来实现。而作出这样的路线规划，即便是在一个大城市工作多年的出租车司机可能都难以做到。

       可以不夸张地说，“有了大数据的帮助，人类不会再将世界看做是一连串我们认为或是自然或是社会现象的事件，人类会意识到本质上世界是由信息构成的，将世界看作信息，看做是可以理解的数据的海洋，为人类提供了一个从未有过的审视现实的视角，它是一种可以渗透到所有生活领域的世界观”[13]。而这样带来的转向是，人类的学习与认知，从以往的求助于经典和权威专家，转向通过一台便于操作的机器来问询大数据。

       这样一种认识方式的转向，当然是基于由信息技术带来的“一切可数”的现实。而这一认知取向的转变，必然凸显出一个更加深刻的问题，即以往的权威或“意见领袖”的地位会发生哪些变化呢？这个问题从表面逻辑上看，涉及的是“意见领袖”在大数据时代树立和维护权威地位的困难，而更深层次的问题则是大数据时代知识形成机制的转变。具体分析如下：

       2.2 权威在大数据时代的“六度空间”中被弱化

       早在1967年，美国哈佛大学心理学家斯坦利·米尔格伦[14]就提出了“六度分离”理论，他认为“任何两个欲取得联系的陌生人之间最多只隔着6个人，便可完成两人之间的联系”，而在社交网络已经十分发达的今天，这一理论已经被越来越多的学者所证实。并且在这个信息高速传播的时代，接触到名人、权威或明星等，的确是有可能在短时间内实现的。而在“Facebook”和“微博”等社交平台上，公众可以很容易地实现与上述“意见领袖”们的交流，虽然普通用户发表的评论未必第一时间便被采纳，但权威第一时间发布的观点却可以迅速为众人所知。

       网络时代的这种特征，实际上增加了“意见领袖”形成长期影响力的难度。所谓“意见领袖(Opinion Leader)”，按照专家的说法，是指“群众中具有一定权威性与代表性的人物，他们首先接触到大众传播媒介，再将从媒介上获得的信息加上自己的见解，传播给周围的人，从而对周围的人施加影响”[15]。在当下的网络时代，虽然依旧有人会用“信息加上自己的理解”来影响群众，但却发生了两个比较大的变化：①民众重新接触原始信息的难度大幅降低，从而增加了用“个人见解”影响民众的难度；②对于同样信息作出不同解读的人可在短时间内同时出现在网络平台上，从而使得对于同样信息的理解和传播不会简单地形成单一向度的发展模式。

       当然，在广泛的“六度空间”中，除了对活着的“自然人”的沟通更加容易外，获取“曾经的自然人”(包括已故者和暂时没有在网络上活跃的人)的观点同样也更加轻松。这样，试图成为“意见领袖”的传播者，其言论也就更容易受多方资料的“拷问”。几种不难想象的情境是：

       (1)对于一个事件

，“自然人A”发表出了一种言论

；而受众发觉言论

与“自然人A”对于后来一个同类事件

的评论

存在矛盾，那么A的言论就出现了前后不一致，其权威性将会受到动摇。

       (2)“自然人A”和“自然人B”就同一事件X分别发表了言论a和b，而受众发觉b的观点优于a，那么A的权威性将受到动摇。

       (3)当“自然人A”发表了关于X的言论a后，受众发觉a与X的某些事实不符，那么A的言论便不够诚实，也难以树立威信。

       (4)“自然人A”发表的关于X的言论a中，出现与权威性理论T明显不符之处，并且言论a尚不足以动摇理论T的地位，那么A同样难以树立威信。

       (5)当“自然人A”发表了关于X的言论a后，受众发觉了A曾经存在道德问题，那么A的言论很可能不予采信。

       (6)对于一个事件X，包括“自然人A”在内的多个自然人在较短时间段内发表了类似言论，那么A的观点将成为一种比较普遍的观点而难以树立自身权威。

       虽然上述情境可能并未穷尽“意见领袖”树立权威所会受到的阻碍，但这些情境的确会因为网络时代的到来而更加频繁地出现，并且在大数据时代出现的概率会远远超过小数据时代。由此可见“意见领袖”权威地位的树立和维护之艰难。

       当然，有一种网络上常见的现象可能会让人觉得“意见领袖”在大数据时代依旧可以引领潮流，即网络名人往往会形成庞大的“粉丝团”，并且一旦网络名人的观点受到冲击，就会有其支持者通过各种方式进行声援。

       对待这种现象，首先抛开发起声援的“粉丝团”受雇佣等与实质观点无关的现象不谈，“粉丝团”之间陷入论战的现象，实际上正是网络“意见领袖”地位受到冲击的表现。因为一般当争论进行到一定阶段时，网络名人将会进一步对观点作出阐释，而在再阐释的过程中，不同观点将会有所调和，并且不同意见的出现使得任何一个网络名人都不可能形成“一家独大”的局面，多元化已成为大数据时代的主流。

       另外一种不容忽视的现象则是一些“粉丝团”发生了集体无意识的争论或谩骂等行为。“集体无意识以一种非逻辑的方式参与到社会历史发展中，不自觉地制约和导向人类的集体活动，从而使得一定时期内一定社会集体在未曾主动发觉的非理性意识支配下展开活动”[16]。那么，在传统的小数据视野下，“粉丝团”在集体无意识情况下发生的无意义的争论，将有碍正确观点的彰显，并最终使观点更加混乱，或使声势更大(参与粉丝更多)的一方获利。可见，权威的地位仍旧难免被弱化。

       值得关注的是，大数据时代可能会出现更多无意义或意义有限的集体无意识行为。由于权威的地位都被弱化，这样的集体无意识观点制造活动，是否会阻碍人类知识的形成，乃至让人类的知识走向一种无序的失控状态呢？这个问题实际上关涉到前文提到的另一个不得不解决的问题，即在大数据时代，知识形成机制将发生何种转变。

       2.3 大数据时代知识的“去价值负载”特征

       在小数据时代，当发现集体无意识群体行为后，很可能会用无意义或非理性等标签来给相应事件加以定论，体现在数据处理方面，就是要想尽一切办法剔除此类信息。例如，在以往关于观点争鸣的研究中，普遍做法是仅仅将理性言论纳入研究范围，而非理性内容则被视为糟粕而丢弃。而在大数据时代，哪怕是被冠以集体无意识标签的网络行为数据，也有其研究价值，这牵涉到对于集体无意识行为本身性质的认识。按照荣格的观点，“集体无意识对个人而言，是比经验更深的一种本能性的东西，它的存在与人类生理结构的存在同样古老”[17]。并且，荣格曾这样比喻：“露出水面的那些小岛是人能感知到的意识；由于潮来潮去而显露出来的水面下的部分，就是个人无意识；而岛的最底层是作为基地的海床，就是我们的集体无意识”[18]。可见，集体无意识至少在荣格的语境下，是最为基底的人类心理活动，它是将人类本能性活动视为很多行为的最终始因。因此，荣格[19]强调：“本能是典型的行为模式，任何时候，当我们面对普遍一致、反复发生的行为和反应模式时，我们就是在与本能打交道，无论它是否与自觉动机联系在一起。”可见，这种集体无意识的本能虽然非理性，且可能捉摸不定，但对理解人类的本质却非常重要。

       如果过度聚焦于网络上的理性行为数据，而将集体无意识行为视为反常或无效信息，那么，实际上是抛弃了大量被冠以无序标签的数据。大数据时代在对待数据的态度上，已经发生了很大转变，因为大数据不仅采纳那些有组织、有结构、有准确指向性的数据，同时还愿意接受可能不准确、在小数据时代被视为无用的无序数据，且在接受数据时不再是接受数据的样本，而是接受数据的全体。采取这一立场的理由很简单，因为“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5％的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95％的非结构化数据都无法被利用，只有接受不精确性，人类才能打开一扇从未涉足的世界的窗。”

       类比于荣格的海岛说，有效数据和人类的有意识活动一样，都是露在海面上的小岛，虽最为常见，但若以为看到海岛水面以上结构就认识了小岛的话，人类将失去认识小岛真正全貌的机会。而无序数据和集体无意识一样，更像是海岛最基底的海床，起到最为基本的支撑作用，并且因为深藏海底，所以想要认识它们需要一番挖掘。

       那么，当不再将有组织、有结构视为数据取舍的判准之后，所带来的直接影响便是知识在形成和表征的过程中“去价值”化。以往小数据时代都强调数据要有一个清楚准确的表征，但所谓的准确性本身就是人类简单线性化思维左右的结果，必然渗透很多人类自身的价值负载。其实所谓准确性、有效性和简单性本身，就是最大的价值取向。由此导致的结果是，人们会由于网络行为属于集体无意识的产物，而将这部分数据舍弃，因为其缺乏足够明确的价值指向。但在大数据时代不会如此，因为当样本等于全部数据之后，人为的数据选择环节将不再出现，而以往负载在选择之中的价值取向也将不再发挥作用，而这样一来所形成的知识“元本”也就呈现了“去价值化”的特征。

       2.4 大数据时代将最终实现认知的“去等级化”转向

       大数据时代，新知识得以发现的主要模式无疑是依靠数据挖掘。“之所以称之为挖掘，是比喻在海量数据中寻找知识，就像开矿掘金一样困难”[20]。这说明大数据时代在方法论层面，实质上已抛弃了传统小数据时代的简单性原则，而将研究数据基础从原来随机、部分和有序的数据，转向全面、整体和无序的数据。这实质上是抛弃了原本简单的世界观，而转向了复杂性世界观，是一种认识论层面的重要转向。值得一提的是，不再用有序性、结构性和随机性等标准来衡量数据价值，这实际上又是一种“数据不问出处”的价值观层面的转向。概而言之，大数据时代带来了人类认知的“去等级化”。

       (1)数据化带来的直接结果是，网络信息平台将逐渐承载关于世界方方面面的信息，并且在数据录入过程中并不会由于无序化而将某些数据舍弃，所以网络数据库中将有越来越全面的表征着世界实际面貌的数据。那么，因为数据对于世界严格的对照性，让人类可以直接通过认识数据来认识世界，这使得人类会减少因为地域差异而获取差异化信息的概率，并将有助于逐步实现认知视角的平等化。

       (2)当认知的主要对象由直接观察世界转向研究关于世界大数据后，人类的关注重点也逐渐从以往经典或权威那里，逐渐转向具有全面性特征的大数据。并且在大数据浪潮中，以往的经典与权威，实际上还会受到不同观点的洗礼，而且每个信息平台使用者都可能成为这些观点的挑战者，而在观点碰撞中逐渐升华才可能更为真实地反映世界，并有助于逐渐实现人们认知地位的平等化。

       (3)由于对大数据的挖掘并非针对某一部分数据，而是全体数据。因此，关于数据选择的价值负载不复存在以后，所有数据都可以被视为形成知识的元数据，并且不再询问数据的提供者是谁，不再关心数据是否可以表征明确的指向性，甚至不再关注数据是否具有一定的组织结构。在数据被挖掘之前，所有数据一律被平等对待，这实质上实现了知识创造的平等性。

       如此可见，大数据时代在对世界的认知与表征层面，的确实现了人与人之间的平等，其弱化了认知视角差异所带来的影响，权威与非权威的知识序列等级逐渐失效，某种意义上甚至可以说，在创造元数据方面人人平等。大数据时代，人类在认知方面的这一“去等级化”特征，将有助于实现认知的平等化。

       3 大数据时代认知转向对科研管理的启示

       大数据时代对科研管理第一位的要求，是建设作为大数据载体的数据库群，其既包括硬件设施，也包括数据库群分布、数据入网标准、共享规则等软件建设。关于这方面的内容，目前国内学者讨论较多，国家也在建设上取得了相当大的成效，其中“国家科技基础条件平台建设”可作为典型案例，本文不再赘述。但随着大数据时代的来临和发展，科研管理的某些思路和方法也应与时俱进。大数据时代所带来的认知“去等级化”转向对我国科研管理工作所带来的启示与思考，主要与知识创新管理相关。具体探讨如下：

       (1)从整体上反思知识创新概念及知识创新事业。在我国科研管理领域，最常见的说法是“抢占战略制高点”、“填补空白”，但却往往给人“盛名之下，其实难副”的感觉。因为理性分析起来，这类管理思路本身就包含着悖论：一方面承认自身科技发展水平较低，同时又将创新目标定位成“世界一流”的重大发现，这本身就是矛盾的。造成这一现象的原因在于，将科技领域创新简化为重大发现，将科技创新事业管理目标和重心放在与重大发现相关的科研人员、项目和成果上。这种思路与做法即使在传统的知识创新情境下，也是值得商榷的；而在大数据时代，人类在世界认知上的“去等级化”转向表明，科技领域的知识创新正趋向于平等化。换言之，抛开那些重复性、模仿性乃至纯粹垃圾性的创新成果不论，真正严肃的科技创新成果间的差异正趋于缩小，科技进步中“渐进”已成为主旋律。虽然重大的科学发现成就依然会产生，但绝大多数情况下只能是对大量既有创新成果进行综合的产物，并且其重大性也需经过历史沉淀才能显现出来。

       因此，对科技创新事业的管理，从根本思路上必须加以调整，应将重心从对重大成就的拔苗助长式培育，转向对粗制滥造成果的整治；应从对创新结果的管理转向过程管理；应从对科技创新事业的直接管理，转向对国家科技创新基础条件资源和文化氛围的建设。应该看到，近年来我国科技领域愈演愈烈的浮夸和造假风气，与科研管理部门一味追求重大创新成果的思路不无关联，因而必须加以调整。而现实上，我国科技事业经过多年发展，已积累了足够实力和自信，足以支持我们放弃对虚假繁荣的臆想，走上脚踏实地的创新之路。如此，建设创新型国家的目标才有可能实现。

       (2)应对科技创新事业中的人才重新进行定位。对创新概念理解的偏差，必然导致对于作为创新主体人才的理解失真。以前对人才的理解带有明显的“英雄论”色彩，在某种程度上将人才和权威、专家、精英等同起来。大数据时代认知的“去等级化”转向表明，权威的地位正被逐渐消解，专家与精英在知识创新中的重要性正渐趋弱化，时代呼唤着对科技创新人才更为宽泛、平实的认定。

       当然，这与我国一直处于社会主义初级阶段的国情不无关联，尤其是建国初期所经历的人才短缺现象，在当时的特定背景下，必须从国家宏观管理层面强化人才的重要性，直到作为“三大战略”之一的“人才战略”出台，基本上还是同一思路的延续。由此，便有了“长江”、“杰青”、“跨世纪”、“十百千”等一系列人才规划项目。这一思路和种种相关规划，从本质上看，颇有些“千金市马骨”的智慧。但经过这些年的培育和积累，我国科技事业人力资源整体状况已有了实质性改变，如果未来仍延续以往主要关注“拔尖人才”的思路，反而容易挫伤科技骨干、中坚力量的积极性，也不符合大数据时代认知特点的要求。值得高兴的是，近年来这一问题在某种程度上已得到科研管理部门的关注，如自然科学基金中“青年基金项目”的设立、教育部“基本科研业务费”专项的实施等，已从思路到政策措施上有所调整。

       (3)科研管理操作层面的政策措施在思路和导向上有必要进行系统调整。大数据时代所带来的认知“去等级化”转向，其本质上是带来了科技创新领域的平等化趋势。根据科学社会学家默顿的研究，科学事业发展存在远较经济领域更甚的“马太效应”。随着大数据时代的到来，认知“去等级化”转向并不能彻底消除“马太效应”的存在，科技领域分化、分层现象依然存在，但层数会增加，层级差异会逐渐缩小。这一趋势必然会对科技事业资助、管理、评价等方面产生重要影响。因此，应在操作层面、具体政策措施上进行调整，否则就会导致科技创新内在动机被削弱，从而分散人才对科技创新工作的注意力，反而不利于创新成果的实现。

       4 结语

       本文关于大数据对人类认知方式影响的研究，还涉及一些更为根本的问题有待商榷：①借助于对大数据的研究，的确在某种程度上实现了认知上的人人平等，但从大数据到认知结果的实现，必须借助于数据挖掘，而对数据的挖掘处理离不开人和人的价值标准，也离不开与人相关的技术标准。那么，随着大数据时代的发展，很有可能产生新一代垄断了价值标准的“意见领袖”，以及垄断了技术标准的专家。这是否意味着大数据时代最终仍将走向专制呢？②大数据已经在某些事务上表现出非凡的预测力，并且目前大数据本身已经发展出某种自主运行、自我完善的特征。那么，大数据会发展出自己的智慧么？这可以看做是“机器智慧与人脑之争”在大数据时代的翻版。③大数据追求的是信息收集的全面性，这必然会与特殊信息(如个人隐私，关乎国家或集团根本利益的信息等)发生冲突。特殊信息掌控者在大数据时代客观上拥有某些信息特权。当这些特殊信息成为大数据系统不可或缺的追求时，社会政治或经济方面的权力体制，也就有可能趁机侵入大数据系统构建的体制，进而打破大数据时代在认知层面上的平等性。这是否会影响到大数据系统作出预测的客观性，权力集团对于大数据系统的控制，是否又会进一步形成对于民众的控制呢？

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