1、大数据给我们带来了什么科学研究工作者的视角中国人民大学 信息学院 陈 禹 2013年3月29日 中国信息经济学会 学术沙龙,前 言,大数据、云计算的兴起，已经引起了社会各界的广泛关注。 人们从各种不同的视角，对于这场大变革进行着思考和议论。有的人从企业和经营的角度看到了机遇，有的人从政策和治理的角度看到了希望。这些议论各有一定的道理和根据，这里不作评论。 作为科学研究人员，在这里仅就这种发展对于科学研究的影响谈一点意见。,目 录,一、科学研究的基本方法二、大数据带来的机遇三、大数据带来的危险四、我们今天需要怎样的科学研究,一、科学研究的基本方法,科学研究的目的是认识世界、追求真理。但是人类是怎
2、样寻找真理的呢？这正是科学哲学、科学方法论所研究的议题。 参见知识的拱门科学哲学和科学方法论历史导论，David Oldroyd著，商务印书馆，1986， 北京。,逻辑推理 归纳,纵观科学史，发现真理的方法可以归结为如下两种基本的思路：（见该书p5) 逻辑推理：即根据以往得出的若干“基本原则”，按照逻辑方法推演出现实世界的运行规则和演变规律。 归纳：即根据现实世界提供的数据或案例，进行汇总和综合，从而得出现实世界的运行规则和演变规律。,两者的交替和转变,回顾历史，这两者的此消彼长和相互转变，构成了螺旋式上升的人类科学进步的阶梯。 分析 vs. 综合 演绎 vs. 归纳 一个永恒的议题。,拱门的
3、两侧,事实上，正如 David Oldroyd 所指出的, 这两者正像拱门的两翼，共同构成了人了知识体系的大厦。 辩证法和中国古代哲学都告诉我们，过犹不及，超越真理一步就会走向谬误。世界上的事情本来就是由相反相成的两方面构成的。片面地、过分地强调任何一个侧面，都会走向片面和极端。,各自的软肋,对于逻辑推理来说，最致命的问题是：你怎么能够证明你的出发点，即那些“基本原则”（或公理）是可靠的？ 对于综合归纳来说，最致命的问题是：你怎么能够肯定下一个案例，还会符合你归纳出来的“基本原则”？,偏颇之例（一）,拉普拉斯的如下观点： “牛顿是幸运的，他发现了世界运动的规律，而世界只有一个。” “如果有一个
4、精灵，能够知道此时此刻世界上所有粒子的位置和动量，他就可以准确地预测三千年以后的任何事件，也可以准确地重构三千年以前的任何事件。” 参看反杜林论,偏颇之例（二）,希尔伯特的如下观点： 在1900年巴黎举行的世界数学大会上，他提出了著名的二十三个问题，并认为一旦这二十三个问题解决了，数学的基本内容就全部完成了。 参看希尔伯特的二十三个问题数学问题,实验方法的复兴,曼德勃罗：“实验数学的再生” 他给课堂中的分形一书所写的前言，标题就是“分形和实验数学的再生”。在文章中他明确地把实验方法重新引进数学，从而从根本上打破了希尔伯特的体系。他开创的分形几何学，开拓了数学的新的天地。 参见Fractal f
5、or the Classroom, Springer-Verlag, 1992, New York.,二、大数据带来的机遇,回顾了科学方法的曲折历史，我们就能够很自然地看到，大数据和云计算的出现为科学研究带来了新的机遇。 今天的科研工作者能够掌握的数据、处理数据的能力，与几十年前相比，已经大得多得多了。,数学在科学和社会中的作用 冯诺伊曼 著 大连理工大学出版社 2009。1 经济学中的数学方法 P52-64 数学家 P147-166 数学在科学和社会中的作用 P167-182,冯诺伊曼1944年的看法,我们对于经济学中有关事实的认识太少了，根本无法与完成物理学的数学化时人们所掌握的物理学知识
6、相比。事实上，17世纪的物理学，尤其是力学，之所以会出现决定性的转折，是由于此前天文学的发展。而天文学的这种发展，是以几千年系统、科学的天文观察为基础的。到了才华超群绝伦的天文观测者第谷时，这种天文观测达到了顶峰。在经济科学中，没有任何类似事件发生。在物理学中，设想没有第谷而出现开普勒和牛顿是荒唐的我们没有理由希望经济学的发展会比物理学的发展更容易。 数学在科学和社会中的作用 P58,鉴于经济学家们对其所处理的问题的认识非常有限，而且对有关事实的描述又很不全面，所以经济学是一门太过困难的科学，绝不可能很快就建立起来。只有那些不了解这种情况的人，才有可能试图建立统一的经济理论体系。即使是远比经济
7、学先进的科学，比如物理学，目前也没能得到什么统一体系。 数学在科学和社会中的作用 P54 参看 时间简史 霍金,考虑到与物理学相比，经济学作为一门科学更加困难，更少被人理解，而且无疑处于更早期的发展阶段，所以，人们显然也就不能对其发展形势提出更高的要求。 数学在科学和社会中的作用 P55 在经济学的某些分支里，最有成效的工作也许是耐心的解释描述；事实上，在目前和今后一段时间内，这种工作将占经济学研究的绝大部分。 数学在科学和社会中的作用 P55,三、大数据带来的危险,然而，大数据也隐含着某种危险，即对于数量方面的片面强调，而忽视对于质的变化的研究，忽视基本理念的转变和更新。 近年来，片面强调“
8、量化管理”，“用数据说话”的倾向，已经造成了不少问题。这种形式的形而上学是需要警惕的。,用精确的方法处理根本就不明晰的概念和问题是毫无意义的。因此，要想用精确的方法处理经济问题，第一步是通过更细致的描述工作澄清人们对事物的认识。 数学在科学和社会中的作用 P58 所以，在强调大数据的时候，我们必须同时注意理念的转变，防止把一切量化的、一刀切的倾向。,关于统计的局限性,这里需要特别注意防止统计方法的滥用。要知道，统计方法的前提是个体的同质化，是个体同质的假定。 在中国特定的条件下，我们还要特别注意数据的质量的影响，避免列宁早就指出过的用统计数据欺骗群众的把戏。在今天的技术条件下，这已经变得更加容
9、易。,四、我们今天需要怎样的科学研究,“空谈误国、实干兴邦”， 我们完全同意。只是不要把科学研究等同于“空谈”。立足于现实的科学研究也是“实干”的不可缺少的一个组成部分。 现在的确是有不少空谈。例如：“语不惊人死不休”式的炒作， 不断翻新的名词游戏，忽视现实的“回到某某”等等。 现在需要研究一下，我们今天究竟需要什么样的科学研究。,在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。 数学在科学和社会中的作用 P62 我们相信，尽可能多地了解个体行为以及交换的最简单的形式是必要的。 经济学家们常常致力于一些更大的、更“热”
10、的问题，并且把妨碍他们做出关于这些问题的结论的任何东西都扫除一清。比较先进的科学如物理学的经验告诉我们，这种性急的做法只会延误对包括那些“热点”问题的研究在内的科学研究的进展。我们没有任何理由假定在科学研究中存在捷径。 数学在科学和社会中的作用 P63,评价科学研究有两个维度： 正确与错误 有用与无用 “迎闯王，不纳粮”，在理论上显然是错误的，在实践中确实是有用的。 “凡事既不能左，又不能右”，在理论上无疑是正确的，但是在实践中显然是无用的。 所以，我们要的是理论上正确、实践中有用的科学研究。,结束语,总之，我们认为大数据和云计算的出现，对于科学研究工作者来说，确实提供了机遇，但是也会带来一些新的问题。抓住机遇，正视问题，我们就能够在新时期、新条件下，做出正确、有用的科学研究工作。,
