大數據時代輕易獲取知識的利弊_大數據培訓

長期以來，人們學習和掌握知識，要么是老師的言傳身授，要么是閱讀書籍報刊，尤其是來自經典書籍上的知識，很多人對此深信不疑。然而進入網絡大數據時代之后，海量的知識頓時如潮水涌現在眼前，令人眼花繚亂。到底如何判斷哪些是真知識，并且是有用的知識，現在成了一個難題。美國哈佛大學伯克曼互聯網與社會中心的資深研究員戴維·溫伯格新著《知識的邊界》（中文版譯者胡泳、高美，山西人民出版社出版），圍繞大數據時代的知識等一系列問題展開了深層次的探討和反思。

書籍報刊中的知識凝聚著專業人士的智慧，更具價值

本書中，溫伯格對于大數據時代的知識進行了不同層面、不同維度的分析和梳理。他認為，印刷時代的知識是靜態、單向度、線性的傳播方式，而大數據時代的知識則恰恰相反。美國云計算之父馬克·貝尼奧夫認為，大數據時代的知識具有社交性、流動性、開放性的特征。而溫伯格則在書中一語中的：“大數據時代的知識沒有邊界、也沒有形狀?！?/span>

大數據時代的知識是非線性的，可以自由組合、切割，處于一種游離狀態。有點“召之即來，來之可取”的意味。大數據時代的知識，如同一張無限擴展的大網，將人類所有知識“一網打盡”。從客觀上看，大數據時代的知識學習，確實有其便捷性，這是不爭的事實。在沒有建立互聯網數據庫之前，學者們從事學術研究，必須到圖書館查閱一本本書刊資料，既費時又費力?，F如今，有了一臺連接網絡學術數據庫的電腦，只要輸入關鍵詞，無數近似文獻就會“排隊”以供遴選。對于作家而言，大數據時代的文學創作，再也不必手持放大鏡，一頁頁地翻閱字號奇小無比的工具書，而在詞海的數據庫中輕松檢索，輕而易舉就能獲取相近或相反的字、詞、句。

另一方面，大數據時代的各種知識，在網站、博客、微博、微信等新媒體中四處傳播。而有些知識，未必就是真正的知識，可能是精神中的雜音、噪音，污染知識環境，侵蝕著人們的心靈健康。反而書籍報刊中的知識傳播，經過了層層把關，凝聚著無數專業人士的智慧，更具價值。由于大數據時代的知識真假難辨，有的人感到迷惘，乃至一口認定或否定其存在的價值。事實上，作為現代人，使用網絡已經成為一種重要的學習和工作手段，刻意逃避不是明智之舉。筆者認為，任何一個人在大數據新媒體平臺發表文章、表達觀點，都應具備高度的社會責任感，理性地闡發真知灼見。倘若只是個人情緒的偏激宣泄，大數據時代的知識在未來命運如何，誰都無法預料。

不管處于什么時代，知識需要花費苦功鉆研

這里不得不提，大數據時代的知識便捷性只是相對而言。假如高度依賴網絡數據進行學術研究或者文學創作，筆者有著隱隱的擔憂：因為學者、作家使用數據庫后，省略了在稿紙上的“各種比劃”，思考中的各種揣摩、猜疑和最初的靈感火花，無法原汁原味地留存。眾所周知，學術研究或者文學創作過程中那些潦草、凌亂的文稿筆跡，是知識的半成品，具備極高的研究價值。大數據時代將大腦思索的過程省略，輕而易舉地抹掉，應該引起足夠的關注。

大數據時代的知識僅僅是一種資源，好比家中存放成百上千的書籍，如果不去研讀，知識和人依然無關。不管處于怎樣的一種時代，知識需要人們花費苦功鉆研，否則再多的知識也無意義。另外，現在不少人，凡是有不懂的問題，習慣性地上網搜索，不作任何甄別地將網上的知識和答案奉為寶典。長此以往，久而久之會使大腦變得懶惰，思維變得遲鈍。大數據時代的知識，究竟是令人變得聰明還是愚笨？

《知識的邊界》一書的魅力，在于它所呈現的思辨層面的豐富性，以及對知識本身的學習、生產、傳播、知識內部要素以及知識的外部影響，進行層層深入、環環相扣的論述。在很多看上去不是問題的問題追問中，溫伯格表現出深厚的知識思辨能力，這是極為難得的。