大数据主体异化与弱化案例分析 从西方思想发展史看，异化这一概念源远流长，最早可以追溯到古希腊柏拉图的《理想国》。异化基本的含义是背离、疏远和对立。“从马克思主义观点来看，所谓异化，即人的物质生产与精神生产及其产品变成异己力量，反过来统治人的一种社会现象。所谓的异化关系必须是‘自我’与其创造出来的‘非我’之间的对立关系。”马克思揭示出劳动异化有四个种类，即工人与他们产品的异化、工人与他们的劳动行为的异化、工人与他们的类存在的异化、工人与其他工人的异化四。大数据知识作为人类知识产品，一方面，人类对大数据知识的应用正在引领一场治理革命，即实现经济、公共领域的精准治理，使人们生活越来越方便；另一方面，大数据知识在发现和应用过程中产生了一些异化问题，可以从人与大数据知识、人与大数据知识的生产过程、人与自己的类本质、人与人之间的关系等方面进行分析。 客观辩证地看待大数据知识的特质。一是彰显大数据技术的工具理性。对于世界万物来说，每时每刻都在产生大数据。传统小数据时代，由于人类认知和技术的局限性，人类只能采集有限的小数据，通过归纳、因果分析等方法实现对客观世界的认知，并形成小数据知识。对于大数据知识来说，大数据技术支撑是一个很重要的条件，使我们能够对客观世界产生的大数据采集、分析、挖掘和可视化，以发现大数据中的知识。正是大数据技术的工具理性，才有研究大数据知识论的必要。但是，“大数据不是告诉我们世界如何运作，而仅仅是呈现给我们需要解读的材料，如何对数据进行理解与诠释，还需要具有一定知识结构和理论背景的研究者发挥社会学的想象力。大数据是我们认识世界的工具，并不能代替研究者的理性思考，也不会带来社会学研究范式的根本转变”四。 二是辩证地看待大数据知识与小数据知识之间的关系问题。大数据时代，很多人关注大数据，似乎大数据可以解决一切问题，“用数据说话”“用数据发声”等成为一种社会时尚。这里，我们需要理解大数据本身并没有太多价值，大数据只有转换成大数据知识才具有真正的价值。当然，大数据时代，小数据知识依然有效。为了方便和节约成本，我们还可以利用小数据获得我们需要的知识。所以，我们需要根据客观世界具体的数据量和研究的需要，确定采用大数据知识实现方法还是小数据知识实现方法。二者对客观世界的认知存在互补关系。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/41e99579862458fb770bf78a6529647d27283425.html