2017年12月4日，北京师范大学哲学学院2017“世界哲学月”讲座于主楼A805如期举行。本次“世界哲学月”系列讲座由教育部高等学校哲学专业教学指导委员会和北京师范大学哲学学院联合举办。本次讲座有幸邀请到北京师范大学哲学学院教授，中国自然辩证法研究会第七届副秘书长董春雨教授作为主讲人，北京师范大学哲学学院王小伟博士主持讲座。校内外近百位哲学爱好者慕名而来，场内座无虚席。

董春雨教授本次讲座的主题是“大数据个性化知识的特征及其价值”。本次讲座内容主要分三个部分：说明大数据个性化知识的研究背景和主要问题，介绍传统知识观及其不足；突出个性化知识的特征和崛起过程；分析大数据个性化知识的认识论价值。

第一部分董教授提出传统知识观使近代科学获得了巨大成功，有力地推动了各门科学知识的精确化、专业化和体系化的同时，导致特殊的、个体性的“知识”不被当成真正的知识，而普遍性知识对于具体性、个性化的问题却往往不具有很强的有效性的问题。到二十世纪八十年代，科学实践哲学（包括实验室科学的）的兴起重新审视了实践在科学研究中的作用和地位，并提出了“一切知识都是地方性的”观点，从而打破了知识普遍性的神话，将科学拉回到知识产生的场域和语境，使“普遍性”成为在一定约束条件下的“普遍性”，而非绝对意义上的“普遍性”，这对于理解科学知识的本质是极具意义的。近年来，大数据方法的兴起使得知识的个性化问题再次受到人们关注。在各个不同的领域，涌现出了丰富的个性化现象——个性化的商业模式、个性化服务、个性化医疗、个性化体验、私人订制等，它们反映的正是与普遍性知识相对应的个性化知识的存在及其巨大价值，促进了新的知识观的形成。

第二部分董教授介绍了个性化知识的四大特征。第一是具体性，知识只是关于认识对象相关属性的单称陈述，适用于特定的个体或者集合中的子类。通过沃尔玛销售的例子进一步解释，数据时代，个体是通过信息的形式来实现自我的表征或构成，人们才有能力获得个体或者集合中子类在空间和时间维度的所有数据，因此通过数据分析可以获得关于所有个体或子类的具体知识。第二是个人性，个人对数据的易获取性、算法的本性以及二者在知识发现中的地位，为个人介入认识过程奠定了基础。而以大数据预测模建构为例，个人作为特有的数据拥有者，可以以其为基础建立起自己的、个性化的预测模型。第三是强有效性和实用性，大数据个性化知识不强求严密的逻辑和因果链条，转而强调知识的相关性的概念，重视知识的具体性和个人性，增强了知识对于具体案例的有效性和实用性。第四是不确定性，大数据问题都是复杂问题，量大，维度多，复杂系统还存在着混沌行为等，所以一般都很难得到普遍的、确定性的、必然性的解释和描述。再加上大数据知识不属于演绎系统，而是通过不断的迭代和归纳产生的，“数据+算法”双驱动的新的认识模式使得大数据知识具备以往知识前所未有的特点。

第三部分董教授分析了大数据知识的认识论价值，即“将客观世界数据化，使数据形成客观世界的平行世界——镜像世界，这种可计算的镜像世界经过相应的算法得到对外在世界的对应认识——知识。”并说明，这条路径与经典科学知识发现的路径区别在于五点：其一，经典科学由于无法实现完全量化而存在着大量的“科学暗区”，而大数据所追求的“万物数据化”所带来的数据多样性、多维度以及完备性，可能将它们被一一揭示出来。其二，大数据时代的数据化与知识发掘大都是无目的性的，数据的生成和处理成为自动化的过程。其三，虽然大数据所采用的算法大多是来自于经典的算法，但是这些算法在大数据的训练下不断地进化，从而能实现其之前所不能发挥的功能。其四，知识的获得不以问题为驱动，而是基于数据和算法的双重驱动。其五，对知识的评价采用的是弱标准：有效性与实用性，因为对大数据知识的评价只涉及功能性和服务性评价。这种知识发现的模式以及其与传统的知识发现的区别正是个性化知识的产生的内因。它表明认识过程的三个要素——主体、客体和模式——在大数据背景下发生了根本性变化。

董教授案例丰富、深入浅出的讲解引发了同学们的积极思考，在互动交流环节，董教授对提出的问题进行了详细解答，阐释了自己对于可穿戴智能设备的了解和困惑；同时，通过自己生活经历说明，数据个性化知识的发现，将大大增强知识的多样性和可靠性，并与普遍性知识互相促进，使人类知识获得迅速积累和进步，从而在整体上使我们的文明程度发生质的飞跃。最后董教授强调，大数据所引起的对“知识”的看法的变化以及个性化知识所具有的特征，表明大数据已经使我们在如何看待知识、知识发现方面发生了根本性的转变：“大数据重写了有关知识的构成、研究过程以及我们应如何与信息接触，与自然、现实的交互，它发掘出了客观事物的新领域以及获得知识的新方法。”

本场讲座在同学们热烈的掌声中结束。“世界哲学月”系列讲座接下来还有最后一场高端学术讲座，敬请期待。

供稿：韩永禛

供图：刘禹辰、韩永禛