大数据技术表征的方法论特征.docx

大数据技术表征的方法论特征主要体现为广义语境性与再语境性的辩证统一、解构性与建构性的辩证统一、相关性与因果性的辩证统一以及预测性与实时性的辩证统一。大数据技术在处理大量数据时，并非随机抽样，而是涉及全体数据的分析；在精确性上容忍一定程度的混杂性；在关系判断上更侧重于相关关系而非传统的因果关系。大数据的发展过程中，数据技术实现了由“无数据”到“小数据”，再到“大数据”的演变，并在物联网、移动互联网、智能便携设备和云计算技术的推动下进入了大数据时代。 大数据技术表征的过程不仅展示了大数据技术在不同语境下的意义变化，如历史语境、认知语境、科学语境和社会语境，还反映了大数据技术表征的意义随语境因素变革而变革的现象。例如，亚马逊公司能够实时知晓购书者的偏好并推荐新书，展现了大数据广义语境化与再语境化的辩证统一。 在方法论上，大数据技术表征的方法论特征要求具备辩证思维能力，以充分挖掘社会对大数据技术的个性化需求，并加快创新型人才的培养，强化人的主观创造性，以及培养大数据文化。 维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出的大数据变革特征，即全体数据、混杂性、相关关系，为大数据技术表征的方法论研究提供了新的视角。对于大数据技术表征的方法论进行探讨，对于社会大数据化的实现具有重要的意义。 大数据技术表征的方法论特征是对数据技术演变、大数据时代的到来以及大数据表征现实性特征的深入解读。广义语境性与再语境性的辩证统一强调了数据在特定语境中的意义，而解构性与建构性的辩证统一则揭示了主体与客体信息间的选择、取舍与加工过程。相关性与因果性的辩证统一以及预测性与实时性的辩证统一则展现了大数据技术在关系判断和时效性方面的新范式。这一系列特征共同构成了大数据技术表征的方法论，对于推动大数据技术的发展和应用具有重要的理论与实践意义。