在互聯(lián)網時代，大數(shù)據已充斥了我們生活和工作的方方面面。有了大數(shù)據，人們對于經濟社會的認識與把握進入到一個全新的時代，即進入到一個較信息經濟更高位階的新階段，也就是“數(shù)字經濟”。日前發(fā)布的《中國數(shù)字經濟發(fā)展白皮書(2017)》中指出，2016年中國數(shù)字經濟總量達到22.6萬億元，同比名義增長接近19%，占GDP的比重超過30%，同比提升2.8個百分點。數(shù)字經濟已成為近年來帶動經濟增長的重要動力，“大數(shù)據”、“人工智能”已經深深改變了當代人的生活方式。

　　數(shù)字經濟時代，似乎“誰”“掌握”了大數(shù)據，就能夠對經濟活動乃至經濟社會做到“全知”，進而能夠“預知”經濟社會的未來，甚或能夠“全能性”地主宰經濟社會，但其實這些都是關于“大數(shù)據”的認識誤區(qū)。

　　誤區(qū)一：大數(shù)據終將主宰經濟社會，消除個體差異，成就一元化的經濟體系。

　　網絡經濟時代，人們在經濟社會中的諸種活動通過網絡賬戶體系來實現(xiàn)，這些活動也就是所謂的網絡賬戶活動，其基本內容更多地體現(xiàn)為賬戶間的關系。這些賬戶活動及其賬戶關系是由數(shù)字網絡程序所設定的、驅動的，且被實時地記錄下來。這就形成了所謂的“大數(shù)據”。因此，大數(shù)據來源于大量的網絡賬戶的活動及其有效的記錄，簡言之，大數(shù)據是網絡賬戶數(shù)據。

　　有人認為，大數(shù)據意味著“全知”，進而“全知”意味著“全能”，發(fā)展開去，大數(shù)據終將主宰經濟社會，消除個體差異，成就一元化的經濟體系。這是關乎大數(shù)據最大的謬誤。

　　“大數(shù)據”是“經濟自由”所投射下的數(shù)字影像，它無法反噬掉“經濟自由”，成為經濟社會的主宰。經濟社會中的大數(shù)據，是經濟活動的網絡化、賬戶化、數(shù)字化的產物，是經濟人自由意志的集合映射。換言之，沒有高度的經濟自由，沒有充分而多樣化的經濟選擇，就無所謂“大數(shù)據”。

　　大數(shù)據就是社會經濟活動的一層“數(shù)據化的外衣”而已，不管它多么服帖、合體或隨心，活動著的是里面的“身體”，且這個“身體活動”是自由意志所決定的。如果認為掌握了大數(shù)據就能影響乃至決定人們的經濟決策，將自身的意志貫徹到別人的頭上去，這就是本末倒置了。

　　誤區(qū)二：大數(shù)據是全量數(shù)據，能夠預知未來。

　　“大數(shù)據”并不能“全能性”地預設未來，但是能否“先知”般地預知未來？同樣，做不到。因為，大數(shù)據在時間上是有約束條件的。依憑歷史數(shù)據，能夠預知未來嗎？

　　大數(shù)據是全量數(shù)據，源于事實，也是事實，它并非既有經濟理論變量性的函數(shù)分析，并不能在時間軸上理所應當?shù)匮诱归_去。在時間軸上，大數(shù)據終歸是局部的，遠非全量，它是實然的，是已發(fā)生的，即其性質上仍然是歷史數(shù)據而已。

　　大數(shù)據本身不是先知，也沒有誰能通過大數(shù)據成為先知。基于大數(shù)據并不能建構所謂的“歷史規(guī)律”，更談不上把同大數(shù)據有所謂“關系”的某人或某類人嵌入到這一所謂的歷史規(guī)律中去，進而使其發(fā)揮主觀能動性，擔綱某種角色。歷史數(shù)據對于未來有一定的作用，但是根本上講，歷史數(shù)據并不能決定未來。沒人能夠憑依大數(shù)據而可預知未來，成為先知。

　　誤區(qū)三：大數(shù)據包攬一切信息。

　　數(shù)據的標準化與格式化，決定了大數(shù)據不是“全息”的。

　　全知是指在一定標準或口徑下的全量數(shù)據，但并不意味著包攬所有信息。信息的完整性是一個抽象而復雜的問題。數(shù)據信息往往是靜態(tài)的，是在一定時間點下的結論，其被有效地獲取甚或表達出來，就意味著一部分信息是確定的、靜態(tài)的，而另一部分則是不確定、動態(tài)的。這就好像貓的眼睛一樣，當你用相機去拍攝它時，它便發(fā)生變化，也就是必然丟失掉或隱去一部分信息。所以，全知是就對象自身而言的，并非是與對象有關的全部信息而言的。

　　現(xiàn)實中，人們對于大數(shù)據的感受確是非常豐滿有力、醒目而刺激的，這種情況一時間使人們感性上誤以為這就是全息的。事實上，這種情形以往也反復出現(xiàn)過，有如第一次聽到電話聽筒里傳來另一端親友的話語，便以為那是真聲音。

　　誤區(qū)四：把“大數(shù)據”當作“小數(shù)據”用，分析采用部分局部數(shù)據。

　　經濟社會中，如果取得的數(shù)據樣本有限，就需要確立有效的分析框架，建立模型，確立函數(shù)關系，做回歸分析。然而，如果樣本不僅是充分的，而且是完整的，是全量的，那么數(shù)據分析就要擺脫既有的舊模式了。從全樣本的大數(shù)據中，收窄樣本數(shù)量，只選取部分樣本用來分析，是一種縮量的方法，縮量樣本分析后的結論又要適用于總量，這就是對大數(shù)據的“小用”。

　　舉例來說，如果能夠獲得一個城鎮(zhèn)全部機動車以及全部外埠入城車輛的運行狀況，我們就可依所設議題來直接抓取數(shù)據，獲得結論。抽樣建模分析及其回歸分析，就不僅累贅，而且極有可能鑄成大錯。簡單來說，大數(shù)據，就是扳手指頭數(shù)不過來的狀況，交給機器與程序去“扳”，不僅數(shù)得過來，而且數(shù)出來了。大數(shù)據往往更多地可以直接抓取并使用，而非在數(shù)理化、模型化、函數(shù)化等“加工”后再使用。

　　大數(shù)據具有完整性和全局性的特質，如果采用部分局部數(shù)據，然后試圖得出超出部分局部數(shù)據范圍的結論，這種既有的思維慣性，并不適用于大數(shù)據的邏輯和現(xiàn)實。大數(shù)據不能當作小數(shù)據用，小數(shù)據終歸拼不出完整的大數(shù)據。(中新經緯APP)

　　【專家簡介】周子衡，中國社會科學院金融研究所副研究員，近著《賬戶》。

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