大數據時代思想政治教育過程研究探微

盧 嵐

（上海理工大學 馬克思主義學院，上海 200093）

思想政治教育說到底是一個如何增強實效性的問題。一直以來，理論界帶著強烈的時代意識與現實關懷，緊扣時代脈搏，探討思想政治教育理論與實踐問題，以回應社會需要。這些研究無論是從研究主題、研究方式、還是學術容量上來說，都拓展了思想政治教育研究領域。它表征著學界帶著極大的熱情致力于用思想政治教育學來回應時代發展與社會變遷給人們的思想道德發展帶來的變化，致力于用思想政治教育學概念范疇來研究與解答當前轉型社會所面臨的重大理論與實踐問題，以化解社會矛盾，尋求共識，凸顯思想政治教育研究的學術自覺與理論自信。而要解決這些問題，其關鍵在于對思想政治教育過程進行全方位監測與跟蹤。大數據時代，為勘察思想政治教育過程提供了機會窗口。

一、大數據引入思想政治教育研究論域何以可能？

一場激動人心的技術革命——大數據時代，帶來了“量化一切”的數據化世界觀以及“更多、更復雜、更好的大數據思維。”[1]如果說，理論生產的重心并非局限于理論邏輯的推演，而應當參與到社會實踐中去，那么，我們對于大數據時代思想政治教育研究不僅要滿足不同時代的不同要求，也應主動參與到一定時代的建構當中，建構自己的數據模型，豐富自身理論與實踐體系。

（一）大數據時代相關概念界定。

大數據思維的特征是什么？大數據方法的本質是什么？大數據是如何帶來人文學科的數據化的？對這些問題的解答有助于揭示數據化的本質，進而呈現大數據力量和數據創新等大數據時代特征。

第一，數據的三次變革。在人類發展史上，數據世界經歷了一個從無數據到有數據，再從生活數據到科學數據，乃至從科學數據到人文數據（即人類進入大數據時代）的三次裂變。其中最偉大的一次革命，乃當下的大數據時代。盡管早在古希臘時期，就有哲學家提出“數是萬物之基”的觀點，將數提升到本體論的高度。但數與數據之間卻有著天壤之別。數據似乎被遺忘，更遑論注重用數據進行哲學反思。而且大數據時代與其產生之前的數據之間有著本質的差別。為了便于討論我們把大數據產生之前的數據稱為小數據，并揭示大數據與小數據之間的差異。從采集手段上看，小數據是人工且有意識地測量、采集的數據，具有主觀性質；而大數據的獲得則是基于芯片自動采取的無意識數據，因此，它具有客觀性質。從存儲方式上說，小數據存儲于紙片或硬盤等當地媒質中，而大數據則在云端中。從處理方式看，小數據僅僅需單機就可處理，大數據則需要云計算平臺。

第二，大數據是如何帶來人文學科的數據化的。大數據變革的目標就是實現一切皆可數據化。其關鍵在于大數據變革能否持續發生，一切數據化是否可能？盡管當下我們很難給出肯定答案。但是，隨著“可視化”“互聯網”等等高新科技的不斷飛躍，數據規模呈現井噴式增長，單就“社交數據總量翻一番的時間只需要18個月”[2]（p198-199）就可以推測，隨著大數據技術持續變革，“想在大數據時代中用技術方法來保障隱私成為天方夜譚。”[3]因此，只要技術能夠持續變革，數據的獲取將會越來越容易。“大數據不是要教機器像人一樣思考。相反，它把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。”[3]（p6）一旦一切皆可數據化，全數據模式便來臨，并通過以下兩個步驟來實現：一是技術革命實現了世界一切事物及其行動都能夠形成一種自我記錄的功能。這為數據化提供了可能。二是通過互聯網、云存儲、云計算的存儲、傳輸和處理，物質世界被映射為可以存儲、計算和利用的數據世界。[4]

（二）數據范式成為思想政治教育研究的新范式。

思想政治教育研究唯有參與到大數據時代所帶來的深刻社會變革中，讓思想政治教育主體接受“大數據”時代的體驗，呈現出深刻的社會意義時，才能體現其時代特征。問題是思想政治教育研究的數據化何以可能？怎樣利用大數據進行思想政治教育學科的數據化與數據挖掘？如何將數據范式引入思想政治教育論域？如何利用大數據將思想政治教育過程轉化為同構的數字關系模型？

第一，大數據時代的特征。在大數據廣泛應用之前，標準化、批量化與集中化是數據最基本的特征。但這種單一的總體化、標準化與平均化特點遮蔽了個體的差異性、多樣性。大數據以其海量的數據記錄了真實世界的多樣性與復雜性，確保了原始數據皆能保持著自己的個性與差異性，還原了真實世界的復雜性與多樣性特征。

較之于大數據，小數據的采集因其成本高，其數據能否接近整體、是否精準直接影響著其研究的結論。因此，其最基本、最重要的目標就是減少錯誤，保證質量，提高精確度。而大數據把海量模糊性的數據記錄下來、儲存起來后，通過對這些模糊數據的快速處理與清洗，通過冗余技術還原真實狀態。模糊性與不精確是大數據的亮點和特點。學會混雜是擴大數據規模的邏輯起點。因此，大數據顛覆了工業化時代基于等級結構所建立的人與人之間、物與物之間乃至數據之間的不平等關系，實現了在網絡結構中，每個終端都有自己的話語權力，形成了平等的對話關系。

第二，大數據技術如何形成數據世界？大數據技術通過數據化手段全方位地把世界變成一個數據的世界。因為大數據革命帶來了社會科學的數據客觀化。比如，智能時代的手機、網絡瀏覽，網絡社交、GPS定位等技術將人類的一切行動記錄下來并轉換為數據，形成人類行為的數據痕跡。即大數據利用各種技術進行地毯式的收集、儲存數據。當我們需要對某個對象進行研究時，不是采用傳統抽樣的數據，而是把大數據所采集的那些與研究對象相關的所有數據全部用上，形成全數據模式，即樣本就是整體。這種全數據模式意味著對世界的數據化更加徹底、更加細致，也更加準確，大數據依賴于海量數據的大爆發。海量數據源于大數據對萬物的數據化。當下，物理世界的絕大多數現象都已經經由現代科學技術手段實現了數據化。也正基于此，我們才說大數據帶來了人文社會科學的數據化。一旦大數據將文本、圖片、音頻、視頻等一切信息都納入數據范式中，原本不可捉摸的人類行為變得可被解析、描述與量化，甚至能夠對其進行預測和控制。[5]它給思想政治教育研究帶來了全新的研究視野。

第三，數據范式是一種新認識、新定位、新布局。它實現了宏觀覆蓋與微觀深化相結合的全覆蓋目標，有助于我們找準思想政治教育創新的著力點。

首先，思想政治教育學是以人類的思想活動為研究對象，著眼于研究人類及其社會的思想道德行為習慣的學科，從狹義上說，它主要研究人的思想品德形成及其發展規律。從廣義上來說，思想政治教育學的研究對象就是一切思想現象，是研究關于人及其社會思想發展規律的科學，或者說是研究社會各種群體思想變動規律的科學。無論是從廣義還是狹義，抑或是從學科屬性來說，思想政治教育學都屬于社會科學大門類。

其次，社會科學研究對象是復雜的人類及其社會，其研究方法是利用自然科學技術方法來研究人類及其社會。這樣，從表面上看，似乎與自然科學不太相關的思想政治教育學也就和自然科學技術有著聯系。且每一次重大的科學技術革命都會給思想政治教育帶來極大的影響。尤其是隨著大數據技術的廣泛采用，從對數據的收集、存儲、分析與處理都發生了急劇變革。進入大數據時代，科學研究范式也隨之發生變化，新的范式——數據密集型科學研究范式出籠，它將成為思想政治教育學研究范式的一場革命。至此，思想政治教育研究從重視經驗觀察、理論假設和虛擬計算轉向重視反映思想活動現象，轉向關乎人們日常生活的各種原始數據，通過智能設備將日常生活的一切思想道德活動行為轉換成數據，并通過大數據揭示人們的思想動態。

最后，利用大數據所建立起的與事物現象之間同構的數字關系模型，有助于描述事物運行活動軌跡，縮小數據、信息、能力之間的鴻溝。大數據所建立的與思想政治教育過程同構的數字模型，旨在從人們日常瑣碎的社會生活中所記錄的數據歷史積累中，挖掘出受教育者的思想動態與行為活動變動軌跡，以預測個體的政治立場、思想觀念、認知模式，讓教育對象個體與數據化建立對接，進而推向群體。辨明群體與各類社會活動、社會事件之間有著怎樣的聯系，勘察在日常社會活動中，是否不同群體對不同教育內容有著不同的喜好，進而精準預測、聚合，形成多維共享的格局，以更好把握群體的思想規律。

二、大數據時代思想政治教育過程研究管窺

思想政治教育過程不僅承擔著提高受教育者的思想政治品德素質的重任，而且還承擔著提高受教育者的知識水平和培養能力的任務。思想政治教育要實現價值引導與自主建構的統一、內化與外化的統一、漸變性與突變性的統一、社會化與個體化的統一、可控性與非可控性的統一的使命。這就需要對關乎思想政治教育過程的各種變量進行分析。通過大數據技術收集、存儲、挖掘、分析那些能夠表征思想政治教育活動現象以及人們思想行為的變量間的關系，以描述、解釋、預測和控制思想政治教育過程。在認識論上，讓數據發聲，重視數據體現了思想政治教育方法研究中重經驗事實，輕演繹邏輯的認知邏輯。在具體方法上，則可以從更為廣闊的時空范圍內獲取數據，體現了研究的整體性。

（一）思想政治教育過程的概念界定及其所經歷的三個階段。

第一，思想政治教育過程的概念界定。所謂思想政治教育過程是指教育者根據一定的社會思想政治要求和受教育者思想政治素質形成發展的規律，對受教育者施加有目的、有計劃、有組織的教育影響，促使受教育者產生內在的思想矛盾運動，以形成一定社會所期望的思想政治素質的過程。[6]它包含著三個方面的特質：一是思想政治教育過程是一個流動的、動態發展過程。二是它是一個有目的的過程，是為了幫助受教育者形成思想政治素質的一個過程。三是這個過程包含著教育雙方共同參與相互作用的過程。這里需要理清楚兩個概念：思想政治教育過程與思想政治素質的形成過程兩個不同概念。前者是按照一定的社會要求影響受教育者形成思想政治素質的過程，因此它是一個教育活動的范疇。后者則是指人的思想政治方面的、道德方面的認知、情感行為經歷著一個從簡單到復雜，從低級到高級、從量變到質變的矛盾運動過程。人的思想政治素質的形成通過思想政治教育過程來完成，它是屬于人的發展范疇。

第二，思想政治教育過程經歷的階段。思想政治教育過程經歷三個階段：內化階段、外化階段和反饋階段，闡釋如下：第一階段（內化階段）即教育者將社會主流意識形態的指導思想有計劃、有目的地傳授給受教育者，受教育者則根據自己的需要，有選擇地接受教育者所傳授的思想，并內化為自己個人的思想。這是一個把外在教育思想根據個體需要進行內化的動態過程。第二階段（外化階段）即受教育者將自己在內化階段所形成的思想觀念變為動機，去支配或調節自己的行為，形成行為習慣。它是一個通過個體內化，形成自身的教育思想，并通過認識指導實踐的自我教育、自我踐行的過程。第三階段（反饋階段）即在教育雙方協同合作與共同努力下，記錄個體行為所產生的社會效果，并對這個結果進行通過評估、反饋，促進內化與外化兩個階段的良性運轉，優化思想政治教育過程。

（二）大數據時代思想政治教育過程勘定。

大數據通過海量的實時數據以及對數據的在線處理，勘察思想政治教育過程，并對其進行結構優化，建構思想政治教育過程的數據關系，在對數據關系進行提純的基礎上，預測思想政治教育發展方向，管控思想政治教育內化與外化向著健康的方向發展，落實思想政治教育外化的目的。

第一，大數據時代數據的收集。人類的思想與行為是極其復雜與多變的。因此，我們不能像對待自然界那樣，通過隨機抽樣采集少量數據來把握人的復雜的思想與行為，而必須采用大數據技術對海量數據的挖掘、處理與分析才能真實揭示思想運動狀態，記錄其思想變動軌跡。這意味著社交媒體數據、個人數據、傳感器數據、交易數據、管理數據等等成為大數據的主要來源。[7]當各種數據匯集時，全體數據就形成。這種全體數據使得樣本=全體成為可能。在大數據時代，“感應器、手機導航、網站電機、Twitter被動地收集了大量數據，”[3]（p37）小數據時代的踏破鐵鞋無覓處，大數據時代得來全不費功夫。比如，日常生活中，我們會定期查收電子郵件、隨時在微信微博上活動、隨處使用信用卡購物……以及在線社交網絡維系友誼等等，這些交往關系皆留下了數字足跡。這些數據折射著個人和群體行為的全貌圖景。大數據可以收集、傳輸、存儲這些數據，并對其進行結構化提純，以找出那些與我們的生活、組織和社會相關的變量關系。大數據時代樣本就是總體，它既包含著主動收集的數據，也存在著被動收集的數據，克服了小數據時代的種種局限。且從海量的客觀數據中心得出的結論比傳統抽樣統計分析既方便又快速。

第二，大數據時代思想政治教育過程的勘定。我們通過收集各類信息，進行挖掘、分析、提純，找出能夠反映思想政治教育過程的相關因素，制定更有效的內容，針對教育群體進行量身打造，形成最佳的推送內容。以往很多難以收集與準確理解的信息數據，大數據可視化技術，以輕而易舉的方式呈現出來，使抽象的信息概念變得簡潔，更容易被人理解。[8]如我們可以根據粉絲的流量與活躍度，策劃思想政治教育過程。還可以根據大數據可視化技術，整合線上與線下資源。全面采集思想政治教育過程中的有形的、無形的物質存在，然后對其分析處理的過程，形成數據化的關系模型。

另一方面，大數據思維模式提醒我們在思想政治教育過程中，必須通過尋找其相關性關系替代因果關系，通過大數據視野與大數據技術工具，可以觀察到那些曾經被我們忽視的各種聯系，掌握我們曾經無法詮釋和預測的社會動態。并進行提純、結構化，進而捕捉其規律。這種基于相關關系來描述思想政治教育過程的做法，彌補了傳統因果聯系的局限。值得注意的是，大數據所使用的是與該問題相關的全部數據。它將所有涉及思想政治教育過程的所有數據一網打盡的全數據模式。它是我們通過大數據跟蹤思想政治教育內化過程與外化為行動的軌跡，來勘定思想政治教育過程。因此，大數據的相關關系所揭示的是從思想政治教育內化過程中的海量數據中提煉歸納出來的數據關系，具有重要的意義。一是它對思想政治教育過程中內化階段出現的問題刻畫得更精細、更全面，而不是以點帶面，以局部代全部。二是它使得思想政治教育過程經歷了一次系統、全面、整體地洗禮。它不僅描述了思想政治教育過程的內化階段并解決問題的過程。受教育者把已經內化了的思想觀念、道德標準、價值觀念自覺地轉化為自己的思想行為表現和行為習慣表現的過程。

三、采用大數據勘定思想政治教育過程，其局限性何在？

思想政治教育作為一門學科，更是一門科學，閃耀著科學性的光芒。這就意味著思想政治教育必須隨著時代的發展不斷發現、研究和解決新問題，并在這個過程中實現自身理論與實踐的發展和創新。

（一）大數據時代思想政治教育過程研究的意義。

傳統思想政治教育過程是在固定人群、固定空間中展開，即我們是在熟人社會里做思想政治教育。現代社會，打破了熟人社會格局，將我們拋入一個陌生人的社會里。學界致力于將思想政治教育基礎理論置于社會結構大轉型之中，即從熟人社會到陌生人社會的社會變遷中，對思想政治教育過程的動態變化進行全面梳理與審視，并提出了一系列的方案。但忽視了一個問題。傳統熟人社會基于血緣與地緣關系形成了固定的人群、固定的空間乃至固定的道德倫理的有機統一。人們被固定在“扭結”上的束縛狀態。換言之，在傳統熟人社會里，整個社會是以“我”為中心擴散出去的同心圓（費孝通的水波漣漪）。在熟人社會里道德與個體現實生活關聯，且在熟人社會的道德運行機制中，日常生活被賦予崇高的意義與無比崇高的力量。

而現代人卻處于一種隨處流動的自由狀態，人際關系變成一種此時共在的人際關系。它是一種即刻被沖散，隨時又可匯集的關系，無法形成道德監督。盡管在流動的陌生人社會里，理論界、媒介反復強調重構道德權威，學者也展開了一系列的研究，諸如交往實踐觀，主體間性，話語轉化，乃至生活世界等等。然而這些艱難探索始終缺少可操作性的解決方案，并未解決思想政治教育實效性式微的難題。尤其是互聯網的出現，更是讓人陷入身體隱退、責任飄零的困境。這讓重構道德權威，重構道德輿論監督缺乏可操作性。而基于物聯網技術平臺的大數據卻帶來了新的契機，帶來了道德輿論實踐操作的可能性。即大數據將陌生人社會重新拉入熟人社會的關系中，形成“后熟人社會”。因為在大數據時代，便攜式移動終端使人類進入網絡社會，只要使用便攜終端，每個人的ID就會被終生固定，其網絡行動軌跡被記錄。基于此，我們能夠建立起個體海量碎片化網絡信息，并在對這些信息合成基礎上，形成個體身份的虛擬建構。這意味著大數據實現了社會結構的深刻變革。[9]它讓社會結構變革充滿著大數據時代的思維模式與色彩，甚至打上了大數據時代的烙印。即它由“階層狀”轉變為“網格狀”。

如果說，工業化的產生將我國傳統熟人社會帶進現代陌生人社會；那么，大數據時代將現代陌生人社會重新拉回到熟人社會中，形成后熟人社會。只不過“后熟人社會”是一個虛擬的社會。它區別于傳統熟人社會以血緣、地緣為紐帶的實體社會。“后熟人社會”則是以互聯網為紐帶的虛擬社會。它通過整合人們的全部生活，把道德和個體日常社會生活緊密聯系。大數據通過采集日常海量數據信息，并對其進行分析與提純，探尋人的思想行為規律和預測未來發展趨勢，并付諸實踐行動中。盡管傳統思想政治教育對受教育者的思想和行為進行了長期的觀察、研究，也取得了一定的成就。但總體上來說，其研究成果與受教育者的思想現實之間還是有著很大的差距。其理論和現實脫離是不爭的事實。大數據革命為我們研究人的思想、行為、情感等非理性的現象提供了最新的科學方法和技術。有助于我們量身定制思想政治教育內容、夯實思想政治教育基礎理論。

總之，從海量的大數據出發，通過數據挖掘發現數據之間的相互關系，可以找到人的思想活動和行為變化的數據規律。因為大數據記錄了人類及其組織的活動與計劃中所有思想現象的原始數據，充分反映了思想政治教育活動狀態。基于此，我們能夠對未來思想政治活動趨勢的一切預測都建立在海量的數據基礎上，“讓數據說話”。盡量減少主觀臆斷的成分，實現思想政治教育學從依憑靈感猜測的藝術走向靠數據說話的科學。有助于思想政治教育過程研究形成具有更加優化的結構性。

（二）采用大數據研究思想政治教育過程存在的局限性評析。

近年來，學界對大數據時代的思想政治教育理論與實踐問題進行了縝密的思考與有益的探索，收益頗豐。但現有的研究要么把大數據作為一種技術手段或一種媒介來分析思想政治教育創新，要么主要集中在網絡思想政治教育基礎理論研究中。尤其是在“互聯網+”指向任何已有的行業、專業、領域等，并與信息和網絡的融合，其融合的深度將不可避免地決定所有行業、專業、領域發展機遇和未來格局。伴隨著“互聯網+”的大趨勢，互聯網+教育、互聯網+思想政治教育、互聯網+德育等等也成了熱點，并相繼以慕課、遠程教育、網絡課程等形式出現。然而，當我們對這些研究成果進行客觀的分析時，就會發現，其基本思路都還只是借助于網絡通道、傳遞教育教學信息而已。或者把大數據、互聯網作為一種信息傳播的媒介、一種手段。至于傳遞的是什么樣的信息（信息質量），它與傳統課程和教學的信息傳遞方式相比是否有效？如何處理線上與線下的鏈接？如何評價學生學習與發展等，都還缺乏給予系統性地關注，缺乏建構數字模型，缺乏對教學質量效果進行精準評估。在思想政治教育與當下最流行的廣泛覆蓋的信息網絡融合的通道上，盡管學界也對思想政治教育與大數據時代互聯網的深度融合上做了大量研究。但從整體上看，大數據思維習慣還遠未形成，缺乏從思想政治教育視點及其在大數據時代延伸視野下，多學科跨界聯網、科學和人文跨界聯網、思維方式跨界聯網、網上網下教育、教學和學習的聯網過程的深度剖析與研究。

如何以思想政治教育視點為邏輯起點和線索，一以貫之建立起來的多學科知識與實踐活動的內在聯系，實現多學科有機融合？如何鍛造這種數據“提純”能力？我們是否具有足夠的高度跨學科人才儲備？如何利用大數據時代的機會和條件，獲取有關思想政治教育研究的完整數據和系統數據，以深入探索思想政治教育規律？如何在大數據時代，推進思想政治教育與信息技術協同共進，奔向哲學的震撼飛躍？這些關鍵性問題的解答為本課題進一步研究提供了廣闊的空間。

另一方面，大數據自身附帶的缺陷也是不可避免的。一是樣本等于整體的“全樣本數據”，只是一種假象，因為，盡管天上有云（計算），中間有格（網格），地上有網（互聯網），也無法確保所采集的海量數據能代表社會生活的全部。二是大數據重相關輕因果，重事實輕理論，重技術輕研究的傾向，忽視了“建構——驗證”。三是也有學者對基于社交媒體行為研究的可靠性、以及數據共享與數據安全問題等等提出質疑。因此，需要大力強化大數據基礎理論研究，在溝通、交流與對話中形成大數據研究共識。

總之，大數據時代思想政治教育過程研究，旨在利用大數據從海量信息中挖掘數據中潛在的與人們思想活動相關的關系，建構出能夠反映思想政治教育過程的數字模型，并對模型進行解釋。