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近年來大數據技術的快速發展深刻改變了我們的生活、工作和思維方式。大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；第二，由于是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相關關系。事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。筆者認為，大數據思維最關鍵的轉變在于從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似于“人腦”的智能，甚至智慧。

總體思維

社會科學研究社會現象的總體特征，以往采樣一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴于采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。正如舍恩伯格總結道：“我們總是習慣把統計抽樣看作文明得以建立的牢固基石，就如同幾何學定理和萬有引力定律一樣。但是，統計抽樣其實只是為了在技術受限的特定時期，解決當時存在的一些特定問題而產生的，其歷史不足一百年。如今，技術環境已經有了很大的改善。在大數據時代進行抽樣分析就像是在汽車時代騎馬一樣。在某些特定的情況下，我們依然可以使用樣本分析法，但這不再是我們分析數據的主要方式。”也就是說，在大數據時代，隨著數據收集、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不采用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從樣本思維轉向總體思維，從而能夠更加全面、立體、系統地認識總體狀況。

容錯思維

在小數據時代，由于收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會“南轅北轍”，因此，就必須十分注重精確思維。然而，在大數據時代，得益于大數據技術的突破，大量的非結構化、異構化的數據能夠得到儲存和分析，這一方面提升了我們從數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。舍恩伯格指出，“執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶”。也就是說，在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。