思想政治教育大數據的生成規律與運用邏輯*

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2012年7月，聯合國發布《大數據促發展：機遇與挑戰》白皮書，指出人類社會進入大數據時代以來，大數據正在成為全球發展戰略和創新動力。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視大數據在我國“四個全面”建設和網絡強國戰略中的重要作用，先后制訂出臺《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》、《促進大數據發展行動綱要》、《新一代人工智能發展規劃》等政策文件。2017年10月18日，黨的十九大對新時代黨的建設提出新要求，其中強調增強改革創新本領，“要善于運用互聯網技術和信息化手段開展工作”。[1](P67)2017年12月8日，中共中央政治局就實施國家大數據戰略進行第二次集體學習，習近平強調指出：“大數據是信息化發展的新階段”，“各級領導干部要加強學習，懂得大數據，用好大數據，增強利用數據推進各項工作的本領，不斷提高對大數據發展規律的把握能力，使大數據在各項工作中發揮更大作用”。[2]新時代加強黨的建設必須要加強思想政治教育，而思想政治教育的實踐性決定著其必然要適應大數據時代的發展。因而，如何樹立思想政治教育的大數據觀、分析思想政治教育大數據的生成規律、把握思想政治教育大數據的運用邏輯等，成為大數據時代思想政治教育創新所必須首先解決的現實問題。

一、從數字到大數據：思想政治教育大數據觀形成的理論基礎

思想政治教育以人的思想和行為為起點范疇，人的思想往往通過行為來表現，而一定的行為常常又可以通過數字或數據來反映。特別是當人類進入大數據時代，人的思想和行為通過網絡工具可以被表現為具有Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)等特點的大數據，從而使思想政治教育進入了大數據時代，其大數據觀也就應運而生。從廣義上講，思想政治教育大數據觀是指思想政治教育適應大數據時代發展所應具備的全部思想理論體系；從狹義上講，思想政治教育大數據觀是指思想政治教育針對大數據時代的變化特征，針對性地運用大數據思維、大數據技術和大數據資源等所形成的創新觀點。思想政治教育大數據觀在實踐中形成，不僅是大數據及其技術運用的外在催化，而且具有自身的內在的理論基礎。

首先，馬克思主義技術哲學是其形成的理論指導。馬克思主義技術哲學是關于科學技術與人類社會發展之間辯證關系的理論體系，其首先對數字以及由數字發展而來的數學和數學方法進行了研究。馬克思主義認為，思維是人異于動物的本質屬性，思維的發展使人類掌握了語言和學會了制造利用工具，從而推動了科學技術的發展。從人類發展史看，數字是人類最早的語言形式之一，數字促進了人類思維的進一步發展，就出現了數學和數學方法。恩格斯對數學的定義是，“純數學是以現實世界的空間形式和數量關系”為研究對象的科學，[3](P41)并且認為“要確立辯證的同時又是唯物主義的自然觀，需要具備數學和自然科學的知識”。[3](P13)而據拉法格回憶稱，“馬克思曾經強調說：一門科學只有當它達到了能夠成功地運用數學時，才算真正發展了”。[4](P8)正是因為高度重視數學和數學方法，馬克思主義在分析科學技術決定社會發展、而社會發展又對科學技術起著能動作用這一辯證關系時，一方面，認為數學方法等科學技術可以揭示事物發展的規律，“為了分析危機，我不止一次地想計算出這些作為不規則曲線的升和降，并曾想用數學方式從中得出危機的主要規律(而且現在我還認為，如有足夠的經過整理的材料，這是可能的)”。[5](P390)另一方面,認為數學方法等科學技術可以揭示事物發展的本質，正如馬克思在考察了微分學的具體歷史發展過程以后，曾做出這樣的論斷：“新事物和舊事物之間的真實的從而是最簡單的聯系，總是在新事物自身取得完善的形式后才被發現”。[6](P144)因此，在馬克思主義技術哲學看來，從數字到作為數學方法運用對象和結果的數據，反映著事物發展的規律和本質；而從數據到大數據，同樣也應如此。

其次，思想政治教育技術資源論是其形成的理論來源。思想政治教育的資源是指在思想政治教育活動中，能夠被教育者開發利用的、有利于實現思想政治教育目的的各種要素的總和。[7](P35)其中已有的理論及對教育對象的思想行為認知等構成其知識信息資源，已有的物質條件、技術條件等構成其技術能力資源；知識信息資源只有通過一定的技術能力資源的利用才能得到利用，而一定技術能力資源的利用又會提高其理論認識和提高對教育對象思想行為的認知等，即會產生新的知識信息資源。從這層意義上看，一方面,思想政治教育的過程本身就是一個不斷產生信息數據的過程，既包括已有的反映主客體思想行為的基礎數據和反映思想政治教育過程開戶啟前的狀態數據，也包括思想政治教育過程中不斷產生的新數據；另一方面,思想政治教育的過程也是一個不斷利用技術的過程，既包括對已有數據的分析和利用技術，也包括對新數據的催生和獲取技術。隨著大數據及其技術在思想政治教育過程中的不斷擴大運用，思想政治教育知識信息資源和技術能力資源也將不斷地擴充和延展，一方面，大數據不斷豐富思想政治教育的知識信息資源，既包括對自身系統內部知識信息資源的認識深化和不斷激活，也包括對思想政治教育系統之外知識信息資源的信息融合與數據轉化；另一方面，大數據技術不斷提升思想政治教育的技術能力資源，既包括對原有知識信息資源利用的技術升級改造，也包括將原有知識信息資源與新生知識信息資源進行綜合利用的技術創新再造。因此，從思想政治教育資源及其利用的角度看，重視數據及其利用、重視數據利用技術及其提高，是思想政治教育不斷發展的內在要求和不竭動力；而從數據到大數據、從數據的一般技術利用到大數據技術越來越廣泛地利用，思想政治教育的要求將不斷提高、動力也將不斷提升。

再次，社會數字化與網絡化治理理論等是其形成的理論借鑒。伴隨著20世紀90年代以來現代信息科學技術的日益廣泛運用，西方學者針對政府治理中出現的“碎片化”等問題，提出了基于整體性社會治理的一些現代化治理理論，其中引起我國學者廣泛關注和深入研究的主要是社會數字化治理理論和社會網絡化治理理論。社會數字化治理理論主要強調政府要加大對現代信息科學技術的利用，以數字化治理模式來重新整合管理體制和構建“無縫隙政府”等；社會網絡化治理理論主要強調政府要充分重視和利用社會力量來參與社會治理，以政府部門與社會其他多元主體共同構建網絡狀的社會共管共治機制來建設“整體性政府”等。在這兩種理論的影響下，我國一些地方政府進行了基層社區治理的網格化管理改革試點，主要是將現有的基層社區進行網格劃分，在此基礎上充分依托大數據平臺和技術實現政府與社區的合作共治，既提升了政府的管理效率，也提高了基層社區思想政治工作和服務居民的能力。與此同時，網格化管理模式也逐步被推廣和運用到一些高校的學生教育管理上，從而促進了高校思想政治教育的大數據平臺建設和技術利用。現代化社會治理理論對思想政治教育大數據觀的形成具有重要的借鑒作用。一方面，從數據到大數據是以高度的現代信息科學技術運用為基礎的。思想政治教育大數據信息既來自于思想政治教育系統內部的不同部門或主體，又來自于思想政治教育系統之外與客體思想行為有關的不同部門或主體，而這兩個層面不同部門或主體不僅需要實現各自的信息化管理，而且還要實現彼此之間的平臺互聯互通、信息共享共建。另一方面，從大數據到更大的大數據是一個不斷遞增、倍增的過程。思想政治教育對大數據的有效利用既需要思想政治教育系統內不同部門或主體增強主動性和創造性，又需要思想政治教育系統之外與客體思想行為有關的不同部門或主體也要增加積極性和創新性，而這不僅需要兩個層面不同部門或主體增強利用大數據的責任意識和合作意識，而且需要切實發揮思想政治教育統籌系統內外大數據建設的催化劑和黏合劑作用。

二、從數字化到智能化：思想政治教育大數據的生成規律

習近平總書記強調，要“推動思想政治工作傳統優勢同信息技術高度融合，增強時代感和吸引力”。[8]思想政治教育與大數據的融合創新既是一個客觀過程，體現著現代信息技術對思想政治教育過程的決定性作用。也就是說，只要思想政治教育運用現代信息科學技術，就必然會不斷產生海量的大數據，從不同的視角、不同的程度上反映著思想政治教育主客體思想行為的軌跡與變化；同時，思想政治教育與大數據的融合創新也是一個主觀能動過程，體現著思想政治教育對大數據的有效利用，能被利用的大數據，就是“活”的大數據，反之就是“死”的大數據；而“活”的大數據必然會帶動更多、更大的大數據產生。根據大數據在思想政治教育過程中不同的價值利用，可將其生成分成四個階段，即原始形態生成、初級形態生成、中級形態生成和高級形態生成。

一是在數字化生活中生成原始形態大數據。思想政治教育的原始形態大數據是指在思想政治教育過程中源于主客體自發形成的數據，其特點是在數據特征上具有大數據的雛形，但由于沒有進入思想政治教育過程，其價值有待進一步開發利用，或者這些數據只是從理論上說具有一定的價值，即主客體一定的思想和行為特征可以用大量的、動態的、多樣的數據得到反映，一定程度上可以反映思想政治教育的狀態特征。思想政治教育原始形態大數據的生成源于人們的數字化生活。隨著現代信息科學技術的普及運用，人類正在步入或者已經步入數字化生活。據統計，截至2017年12月，我國網民規模達7.72億，普及率達到55.8%，超過全球平均水平4.1個百分點，超過亞洲平均水平9.1個百分點。手機網民規模達7.53億，網民中使用手機上網人群的占比由2016年的95.1%提升至97.5%。[9]思想政治教育主客體一方面各自在利用網絡工具特別是手機等移動終端進行學習、生活和工作，另一方面相互之間網絡空間的交流方式、內容等也日益增多，由此產生了大量的數字化信息，既包括可進行數據庫管理的結構化數據，如主客體的基本信息、行為動態數據等；也包括不可進行數據庫管理的非結構化數據，如圖片、文件、音視頻等。思想政治教育原始形態大數據的生成，一方面，使主客體思想和行為由抽象性變為具體化，使思想政治教育研究范式可以由質量研究走向量化研究，特別是針對具體的個體的具體行為研究可以更加個性化和更具精準性；另一方面，不同主客體之間、同一個主客體在不同網絡空間等的大數據呈現出明顯的“碎片化”現象，不利于思想政治教育的關聯性分析和整體性分析。

二是在網絡化共享中生成初級形態大數據。思想政治教育初級形態的大數據是指思想政治教育通過實現不同網絡主體、網絡系統的互聯互通而產生的數據信息，其特點是這些數據開始進入思想政治教育過程，并得到初步的運用，如不同部門的數據信息實現共享查詢等；同時，在數據特征上表現為數量更大、變化更快、類型更加多樣，對思想政治教育主客體思想和行為的反映更加全面，因而對思想政治教育的價值性更大。思想政治教育初級形態大數據的生成，源于大數據平臺的建設及其網絡化共享的實現。從思想政治教育系統外部因素看，社會網絡化共享的實現和提升有兩個方面的趨勢，一方面，是區域內的數字化、智慧化基本條件建設水平逐漸提高，不僅促進區域內統一大數據平臺建設，而且各類大數據平臺的數據標準趨于統一，使得不同網絡系統的大數據可以實現互聯互通和共享共建，如一些城市“一卡通”建設就是依托大數據平臺所進行的數據共建，其在為市民提供便捷化服務的同時，也為大數據收集提供了支撐等。另一方面，是社會網絡管理制度日趨完善和技術逐步提高，如網絡實名制、域名注冊實名化、網絡平臺管理規范化等，為從技術上實現大數據的收集和共享提供了可能。從思想政治教育系統內部看，建設大數據平臺和實現網絡化共享有三點基本要求：其一，加大大數據平臺專業化標準建設，即建設數據收集、儲存、分析以及利用全過程的專業化標準，用統一的標準來準確量化一切信息，如時間數據、文字數據、方位數據以及溝通社交數據等，使不同平臺、不同主體的大數據可以得到更快速、更便捷地集成。其二，提高大數據網絡共享的技術能力，一方面，做到多平臺數據的共享，如主客體既可以共享思想政治教育網絡平臺的大數據，也可以共享思想政治教育系統之外一些網絡平臺的大數據；另一方面，做到多類型數據的共享，如既可以共享通過“考試”、“抽樣調查”等產生的結構化數據，也可以共享視頻、圖片、聲音等非結構化數據等。其三，構建規范有序的大數據聯動機制，一方面，整合資源，如從平臺整合入手，將與客體相關的各個系統進行對接，將相關的技術人才、技術平臺合理地整合起來；另一方面，強化責任，如合理界定數據挖掘、利用的權限及范圍，明確數據管理和使用人員的責任追究，防止數據違規泄密、侵權傷害、惡意利用等現象的發生。思想政治教育初級形態大數據的生成，實現主客體“碎片化”數據實現無縫對接，從而使思想政治教育對主客體思想和行為的評價判斷在數據上更加全面，使原先“碎片化”的數據信息更具有價值性。但同時，初級形態的大數據也存在明顯的局限性，如可能會出現由于數據管理不科學、不規范帶來的“數據虛假”、“數據傷害”問題等。

三是在資源化再造中生成中級形態大數據。思想政治教育中級形態大數據是指思想政治教育根據自身需求對共享大數據進行基本運用中產生的動態數據，其特征是思想政治教育主導的大數據功能可以得到基本發揮，如以客體為中心建立一體化的管理信息系統，以需求為導向實現跨部門 “一站式”、“一鍵式”服務，對某個時間段客體的行為軌跡進行數據分析等；同時，在數據特征上對主客體的需求及對客體的思想和行為反映更集中。從這個角度說，這種中級形態的大數據就是思想政治教育基本形態的大數據，對思想政治教育的分析判斷、預測決策等發揮重要作用。思想政治教育中級形態大數據的生成，源于思想政治教育對共享大數據的資源化再造，即將大數據資源轉化為思想政治教育資源，主要包括三個環節：其一，明確大數據利用與思想政治教育高度融合的切入點，既不片面地為了獲取大數據而破壞現有思想政治教育的科學體系，也不狹隘地為思想政治教育的某些需要而刻意地去生成大數據，而是準確分析當前存在哪些問題可以通過大數據來解決，從而確立正確的利用目標、內容和方式方法等。其二，正確處理對數據的合理利用問題，一方面，對于“混雜性”數據質量問題，不一味地“去粗取精”、“去偽存真”，進行數據篩選，這就直接損壞了數據的真實性。舍恩伯格指出：“混雜性，不是竭力避免，而是標準途徑”。[10](P58)另一方面，對數據的“合法性”問題，在規避風險的前提下，對一些可能對主客體造成人身傷害的信息預測要大膽地進行預警、干預和救濟等。其三，通過創造性利用大數據來生成新的大數據。通過建立數據分析模型等對客體的思想和行為進行整體性、差異性、動態性、關聯性等量化分析，從而不斷產生新的有價值的數據信息，如通過足夠大的數據、足夠小的指標，分析和把握客體的相關性特征，特別是針對特殊群體或個體的具體問題來制定和設計個性化的解決方案，如一些高校利用大數據對有需要的學生進行“個性化畫像”、精準性經濟資助、特色化培養方案設計等。思想政治教育中級形態大數據的生成，一方面,體現了思想政治教育對大數據的主導性運用，使不斷產生的大數據更具思想政治教育的價值；另一方面,這種運用容易受到主客觀條件的制約，如一些運用過程具有不穩定性，導致新數據的產生呈現斷續、波動狀態，從而降低了大數據的實際運用價值。

四是在智能化運用中生成高級形態大數據。思想政治教育高級形態大數據是指思想政治教育經過對相關大數據模型化應用后產生的具有更大適用價值的數據，其特征是在思想政治教育過程中自動性、智能性形成，不再容易受到主客觀條件變化的限制，可以持續地進行和不斷產生具有及時性、動態性和有效性等特點的新數據。思想政治教育高級形態大數據的生成，源于思想政治教育在大數據模型化運用基礎上建立智能化的運用體系。從當前實踐情況看，這種智能化運用體系主要包括：一是全程化的信息動態管理系統，既自動覆蓋思想政治教育的全過程，又在過程中自動完成信息的動態性調整和及時性預警。二是立體化的思想政治教育活動信息管理平臺，既對網絡空間思想政治教育活動進行自動化的信息管理，又使其與現實空間思想政治教育活動進行智能化的信息互動。三是數字化的新媒體管理監測平臺，24小時不間斷地對公共網絡與自媒體進行輿情分析和監測，并適時高智能地過濾不良網絡信息和預報危險輿情等。四是全樣本的大數據分析決策系統，根據思想政治教育需要對特定問題、特定人群等進行自動化的分析、判斷和預警等。五是專業化的大數據研究平臺，由不同學科、專業，包括借助市場化手段建立專業化的大數據分析工具，對不同數據之間的關聯性、概率及價值等進行智能化評估等。思想政治教育高級形態大數據的生成，是一個持續、不斷提高的過程，充分體現著思想政治教育與大數據應用之間高水平的融合創新，如“人—機—網”拓展全新的交互方式、“平臺—資源—技術”突破傳統的時空場域、“數據—算法—經驗”提升人工智能服務水平、跨學科交叉轉變傳統的研究范式等。此外，思想政治教育大數據的生成，是一個不斷從數字化到智能化的大數據運用過程，體現著以“用”促“活”、以“活”促“大”，實現“人人都是大數據的生產者”和“人人都是大數據的使用者”的辯證互動，使思想政治教育大數據資源不斷地在內容上得到豐富、在價值上得到提升。

三、從因果性到相關性：思想政治教育大數據的運用邏輯

大數據的實質是“對數據深入分析挖掘，并由此獲得憑直覺難以發現的有用信息，揭示數據背后隱藏的規律，科學、有效預見未來發展趨勢，從而為決策提供參考”。[11]在已有的思想政治教育大數據運用實踐中，常見的運用形式主要有：一是基于特定個體在特定時間段的行為軌跡大數據分析，揭示該個體的思想和行為變化規律；二是基于若干個體在特定時間段相同或相近行為大數據統計，分析群體性現象或事件的形成規律；三是基于特定的需要對涉及個體的大數據進行分析，預測特定事件的發展趨勢或特定個體的行為發展方向；四是基于某項長期開展的活動或長期存在的現象進行參與人員的行為特征及其變化大數據分析，評估該活動或現象對參與人員成長的影響和作用等。這些具體的運用形式也反映了當前思想政治教育運用大數據的四種邏輯：

一是在矛盾變化中尋找因果性。馬克思主義認為，矛盾是事物發展的根本動力，既有不同事物之間的矛盾，也有事物內部不同要素之間的矛盾；同時，矛盾具有同一性和斗爭性兩個方面，二者既相互對立，又相互統一。思想政治教育作為一種人的認識活動和實踐活動，既要解決主體要求與客體實踐之間的矛盾，又要解決客體自身思想認知與行為實踐之間的矛盾。思想政治教育運用大數據來分析和解決主客體之間以及客體自身的矛盾問題，必須堅持具體問題具體分析，從矛盾的具體變化中去尋找問題的因果關系，一方面從問題出發來尋找出現問題的原因，另一方面從問題的具體表現形式中來分析問題結果的本質。思想政治教育的大數據中記錄著客體的行為軌跡，而這些行為軌跡的變化就會反映著矛盾的形式和過程的變化，因而思想政治教育在實現對客體行為軌跡全方位、全過程記錄和收集的基礎上，進一步加強對同一個群體或個體行為軌跡的變化分析，就可以掌握著矛盾的變化。國內外一些高校依托校園網、“一卡通”、校園監控等建設了學生校園生活的全天候行為軌跡記錄大數據平臺，既可以對每一個學生一天或一個時間段的行為軌跡進行描述，也可以利用大數據對每一個學生的個性化特征進行“畫像”。在這樣一種大數據平臺下，既可以針對已經發生的問題進行軌跡復查和還原，以利于客觀地分析問題的原因，也可以實時地針對剛剛發生的行為變化進行問題的預測和預警，以增加解決問題的主動性和及時性。

二是在偶然現象中尋找必然性。從統計學的角度看，在各種各樣的宏觀系統中，存在著大量的隨機事件，在相同條件下它們可能發生，也可能不發生；但是,如果長期統計這類現象，就會發現其中還是具有一定確定的概念的。正如馬克思主義認為的那樣，事物的發展是必然性與偶然性的對立統一，必然性通過偶然性表現出來，偶然性背后總隱藏著必然性。思想政治教育以人為對象，而每一個人的社會生活都具有一定的復雜性，一方面,人的目的性和理性決定著每一個人每一天應該干什么，如上班或休息、去圖書館還是去上課等，這些目的性活動可以以行程表、活動預訂、信息預報等方式形成應然狀態的目標大數據；另一方面,人的活動經常會受到現實條件的制約，從而在一定條件下也發生改變預設目標的偶然性行為或事件，形成實然狀態的行為大數據。將同一個群體或個體應然狀態的目標大數據與其實然狀態的行為大數據進行關聯比較，既可以對這些偶然行為或事件做到及時發現，又可以對這些偶然行為或事件進行原因的大數據分析，從而揭示這些偶然現象發生的必然性或規律性。某些商場通過手機雷達自動收集不同客戶進入不同品牌區域的情況，從短時間看同一個個體進入同一個品牌區域無疑具有偶然性，但在較長時間段內這名客戶如果總是進入這個品牌區域，則必然說明其對這個品牌的喜愛，這樣一來商場就可以對喜愛這個品牌的客戶群的特征進行分析。這一做法在一些高校思想政治教育中也有體現，如這些高校對進出圖書館的學生數據進行長期跟蹤分析，得出哪些學生喜歡上圖書館、哪些學生不喜歡上圖書館，從而進一步分析上不上圖書館對學生的成長成才影響有多大等。

三是在可能空間中尋找現實性。在馬克思主義看來，生產力與生產關系的對立統一是人類社會發展的決定力量。隨著現代自然科學的發展，人們對這一決定力量的認識在不斷深化，其中就出現了或然決定論，其認為，任何事物的發展都存在著多種可能狀態，并集合構成了一個“可能性空間”，一方面,事物的發展只能在這個可能空間范圍內，即具有確定性；另一方面,在這個可能空間內，哪種可能狀態會轉化為現實，這是或然的，具有不確定性。從這層意義上講，思想政治教育對客體思想和行為的發展也提供了一個“可能性空間”，一方面,客體思想和行為只能在這個可能空間里發展，如做社會主義事業建設者和接班人的內在規定性等；另一方面,客體在具體的發展方向和行為選擇上具有多種可能性，如在職業規劃上可選擇當教師、去企業、從事科研等。思想政治教育對大數據的運用，一個很重要的任務就是要根據大數據的分析來幫助客體由可能性準確地走向現實性，包括找準定位、明確方向和進行正確的行為選擇等。在這方面，西方一些發達國家借助社會化大數據手段來對學生進行個性化幫助有著很好的案例，如美國瑪麗斯特學院利用大數據預測學生是否能夠順利完成學業，伊薩卡學院利用大數據來對學生進行個性化判斷從而決定是否錄取，美國Knewton大數據公司利用大數據幫助學生設計個性化的學習課程等。我國目前也有一些高校通過對就業市場的大數據分析，來幫助學生正確選擇就業的方向，也有一些高校通過對大學生的大數據分析來提供個性的職業生涯規劃等。

四是在系統數據中尋找相關性。馬克思主義在堅持事物的普遍聯系的基礎上，強調聯系的系統性，“關于自然界所有過程都處在一種系統聯系中的認識，推動科學到處從個別部分和整體上去證明這種系統聯系”。[3](P40)現代系統科學進一步深化了這種認識，認為系統的演化是一個立體交叉的動態的因果網絡，系統內不同要素之間、系統內部要素與系統外部要素之間、系統與外部環境之間等相互作用不是一次完成的，第一次反應的結果必然成為第二次反應的原因，如此不斷遞進。思想政治教育對大數據的運用，就要始終立足于大數據這個開放性的大系統，不斷跳出現有的平面式的因果性思維框架，在對現有系統數據的分析中，不斷提高對不同數據之間的相關性分析，一方面,對傳統的因果關系分析進行結構的拓展和層次的深化，如當傳統因果性分析產生問題A的主要原因是B時，相關性分析就可以拓展為還會不會有B1、B2、B3……同時,還可以延伸到產生B或B1、B2、B3……等的原因又是什么等等，如此不斷深化。另一方面，要跳出現實性問題本身，對兩組或多組原以為不相關的數據進行大膽的猜想和預測，然后分析其有沒有內在的關聯性。大數據應用中有一個經典案例：一般超市都會將面包和牛奶擺在一起，是因為吃面包與喝牛奶有明顯的關聯性，但國外一個賣場將尿布和啤酒這兩個原本不相關的貨品擺在一起，卻是因為猜想到有嬰兒家庭的女主人通常會吩咐男主人下班時買尿布回家，而男主人在買尿布時看到啤酒自然很容易地就順手買幾瓶，正是這種大膽的關聯性猜想促進了尿布和啤酒的銷售。這種相關性分析在國內一些高校思想政治教育中也開始出現，如有的高校通過分析校園快遞的數量、種類等的變化情況來預測學生的思想和行為的變化等。可以說，從因果性到相關性，不僅是因為“大數據的相關關系分析法更準確、更快，而且不易受偏見的影響”，[9]而且體現著思想政治教育對大數據應用更加富有創造性、創意性和創新性。

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