论大数据时代青年社会主义核心价值观研究方法的创新（3）

三、大数据时代青年社会主义核心价值观研究方法创新的表现

大数据不仅为青年社会主义核心价值观研究提供了新的时代机遇和实践动力，也将极大地促进其研究方法的转变和创新。主要表现为以下几个方面：

(一)从小抽样调研向大数据的转变

大数据时代，青年社会主义核心价值观研究方法创新，首要表现在由小抽样向大数据的转变和创新，其革命性在于“量大而新”。主要表现在：其一，青年社会主义核心价值观的数据不再是人工抽样的小样本，而是从网络或移动互联网上获取的青年活动“巨大的、海量的数据”！这种海量的大数据是由机器自动生成的，非人工产生的，如引擎中内置的传感器，在没有人触摸或下达指令的情况下，也会自动生成关于周围环境的数据，这种大数据减少了人为的干扰或数量的限制，具有“数量大”和“全面性”的特点，是传统小抽样调研所无法比拟的！其二，青年网络活动的数据源是一种全新的数据源。“大数据通常是一种全新的数据源，并非仅仅是对已有数据的扩张收集。”[5]6如网上购物，顾客可以通过银行或零售商进行在线交易，在交易的过程中，互联网通过对在线浏览行为进行搜集，就产生了一种本质上的全新的数据，这些数据不是已有数据源的简单扩展，而能将网络交易与传统交易结合关联起来，就会产生意想不到的效果。“从根本上讲，网络交易仅仅是另一种打上新的‘交易类型’或‘交易地点’标识的交易记录。而对于详细的网络行为，之前还未搜集过类似的数据。这是一种全新的信息来源。”[5]28-29这种网络数据提供了顾客偏好、未来意向及动机等真实信息，而以前通过直接谈话、调研或其他来源都无法获得这些信息。同样，青年是互联网上最活跃的群体，他们在网络上的学习、购物、游戏、社交活动数据，就真实地提供了他们对核心价值观的认知、认同、行为偏好及未来意向，这是传统调研所无法企及的。其三，通过专业的技术和方法处理青年社会主义核心价值观的各种数据。为了更加有效地处理青年活动的大数据流，必须将新的工具、方法、技术和传统的分析工具结合起来，包括有用信息的提炼，开发更加复杂的过滤算法，探索无法想象的庞大的数据集以发现其有用的价值和模式，这些都好像很陌生。但如果将二者结合起来，就会实现跨学科的转变和意想不到的研究结果，从而促进其研究实现飞跃式的发展。

(二)从要素研究向整体性研究的转变

大数据时代，青年社会主义核心价值观研究将实现从要素研究向大数据整体性研究方法的转变和创新。主要表现在：其一，大数据为其整体性研究提供了理论和技术支撑。古往今来，无论是西方还是中国古代都有整体论的传统。整体性也是马克思主义哲学所一直强调的，即世界上的事物是由系统构成的，系统是在要素及其相关性中产生的整体；要素是构成整体的组成元素，要素具有多样性、差异性和不确定性；系统具有整体性、统一性、复合性和稳定性等特点。[16]226在过去，由于科学不发达，无法真正实现从系统或要素的统整，只能将整体分解为若干部分或要素，通过把握简单的部分或要素来把握复杂的整体；但任何抽样或要素分析都是有局限性的，任何科学抽样都未必能代表整体；而大数据为真正的整体性研究提供了科学理论和技术支撑。“当数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化时，在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样，一切都改变了，我们需要的是所有的数据，‘样本=总体’。”[3]27其二，大数据不仅为整体性研究提供了技术可能，也提供了操作路径和分析方法，“大数据技术将整体论的‘整体’落到了实处，整体不再是抽象的整体，而是可以进行具体操作的整体，而且能够真正体现整体的行为。在大数据时代，不再有‘被代表’，整体真正体现了全部，反映了所有的细节。”[13]其三，通过数据挖掘和数据分析，为青年社会主义核心价值观研究提供整体性的决策服务。通过对海量数据进行自动搜索和过滤，挖掘出有特殊关系的信息资源，寻找到相关的信息；并通过对搜集来的第一手资料进行分析，最大化地开发数据库的功能，发挥数据的最大作用，从而为青年社会主义核心价值观提供高价值的决策服务。因此，大数据将真正实现从整体上把握青年认同、践行社会主义核心价值观的状况和规律，并构建大数据的实效评估模型和舆情预警机制，提升培育和践行青年社会主义核心价值观的有效性，从而保证我国意识形态的安全。

(三)从因果关系向关联性研究的转变

大数据时代，青年社会主义核心价值观研究将实现从因果关系向关联性关系研究方法的转变和创新。即因果关系不再是青年社会主义核心价值观研究中的唯一关系，更多的是相关关系，这是一种重大转变和创新。在传统的青年社会主义核心价值观研究中，通常是通过小样本的结构化的数据分析，得出彼此相关联的因果关系；但大数据却是由一些半结构化数据或非结构化数据构成，这些数据的变量之间可能存在某种关联关系。这种关联关系很复杂，不仅可能是线性关系，有的也是非线性函数关系，我们可能了解现象之间的相互依存关系，但并不了解有些关系的形式。当前，针对结构化的海量数据，不管函数关系如何，Reshef(2011)认为，“最大信息相关系数(the maximal information coefficient，MIC)均可度量变量之间的相关程度”[17]。为此，传统的因果关系研究已经不完全适应，而是要探寻在现象或变量之间的相关关系。“在大数据时代一般不做原因分析，一方面是因为数据结构和数据关系错综复杂，很难在变量间建立函数关系并在此基础上探讨因果关系，寻找因果关系的时间成本高昂；另一方面是大数据具有价值密度低、数据处理快的特点，大数据处理的是流式数据，由于数据规模的不断变化，变量间的因果关系具有时效性，往往存在‘此一时，彼一时’的情况，探寻因果关系往往有点得不偿失。”[6]所以，大数据时代，通过对青年的网络学习、休闲的印迹和行动分析青年社会主义核心价值观的认同、认知和践行的相关性，这种分析是基于Hadoop计算框架，采用MapReduce编程模型，实现集群环境下的数据处理和分布式计算，是全局性、实时性的评估而非单数据、孤立性的研究和评价，通过这种全局性和实时性评价，及时地调控培育的过程和方法，引导青年对国家价值观认同、价值选择，从而促进网络主阵地方法的创新，进而抢占信息时代培育和践行青年社会主义核心价值观的新高地。

(四)从单向统一向多样性研究转变

大数据时代，青年社会主义核心价值观研究将实现从单向统一向大数据多样性方法的转变和创新。这是指将打破传统青年社会主义核心价值观研究从同一方向对事物的简单一致性的分析，转向事物的诸多合理的多样性研究。主要体现在：其一，青年社会主义核心价值观相关数据资源将处于一个开放的、透明的多样化时代。在大数据时代，所有社会部门和单位不再封闭，而要打破利益分离，部门藩篱，条块分割，各自为政，要共同分享整个社会庞大的信息数据量，有人惊呼“数据就是世界”、“世界就是数据”！在这个开放的数据时代，数据分享、共享或隐私都显现在太阳底下，社会更加透明、公开，封闭或单向统一都越来越难以固化。青年社会主义核心价值观研究也是如此。其二，青年社会主义核心价值观研究的数据呈现出纷繁多样性。青年是网络的主力军和最活跃者，青年们的网络交往、网络活动、网络日志都被不经意地记录下来，这些行为的背后隐藏着青年对国家、社会及个人层面价值观的认同和践行状况。通过青年社会主义核心价值观大数据的收集、甄别和分析可以很好地把握青年社会主义核心价值观的认同和培育的多样性。这种多样性的呈现将可能五花八门甚至是繁花似锦的状况，包括青年对社会主义核心价值观的认知的多样性、认同的多样性、践行的多样性、未来发展的多样性；如青年对国家层面的认同，就可以通过当下某些热点问题频繁检索的词条进行监测和多样性分析，其研究更具有生动性。其三，大数据平台和云计算服务机构的广泛建立，能为青年社会主义核心价值观研究提供多样化的需要和服务。随着互联网信息技术和国家战略的发展，国家和企业已经在大数据平台、云计算等方面加大了建设的力度。可以预见，在不久的将来，大数据的青年社会主义核心价值观研究将变得高效而便捷！

（作者系法学博士，西南大学马克思主义理论研究中心、马克思主义学院，教授，博士生导师，重庆市 400715）

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