大數據環境下的數據焦慮現象及成因分析

2021-07-09 06:34:48吳文光

圖書館界 2021年2期

吳文光

(湖南文理學院圖書館，湖南常德 415000)

大數據時代已經到來，鋪天蓋地的數據接踵而來。大數據是一場根本性的思維變革，對人們的工作、學習和生活等帶來了根本性變化。大數據帶來三個顛覆性的觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。大數據在滿足人們某種特定需求的同時，也帶來了許多的煩惱和焦慮。數據呈現(數量、類型、價值、秩序等)與人們的數據需求(特定、多樣、變化等)總是一對無法調和的矛盾。一方面，海量的數據為人們追尋現象背后的原因、分析事物之間的關聯提供了難以言說的便利和客觀可靠的依據；另一方面，面對浩如煙海的數據，大多數個體往往束手無策，而整個社會在新事物面前也會手忙腳亂，于是，個體數據焦慮和社會數據焦慮就會產生。不僅如此，無數個體的數據焦慮也會累積成社會的數據焦慮。未來學家約翰·奈斯比特曾說過：我們淹沒在信息的海洋里，卻渴求知識。數據焦慮并不可怕，就像人的情緒，有喜樂也有憂愁。任何事物都會有兩面性，關鍵在于如何發現其原因，從而利用其有利的一面，避免其不利的一面。

1 大數據環境與數據焦慮

數據焦慮伴隨大數據而生，大數據環境催生了數據焦慮，并不斷加劇數據焦慮癥狀的惡化。

1.1 大數據環境

計算機、智能手機、互聯網、移動互聯網等是大數據最重要的載體。自2012年以來，大數據(Big Data)一詞被越來越多地提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據。最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，它指出：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”正如《紐約時報》2012年2月的一篇專欄所稱，“大數據”時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析做出，而非基于經驗和直覺。亦如哈佛大學社會學教授加里·金大所述：數據是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。

大數據到底有多大？一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們：一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有 2 940 億封之多(相當于美國兩年的紙質信件數量)；發出的社區帖子達200萬個(相當于《時代》雜志770年的文字量)；賣出的手機為37.8萬臺，高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……截止到2012年，數據量已經從TB(1 024 GB=1TB)級別躍升到PB(1 024 TB=1PB)、EB(1 024 PB=1EB)乃至ZB(1 024 EB=1ZB)級別。國際數據公司(IDC)的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當于全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。

大數據是如此重要，以至于其獲取、儲存、搜索、共享、分析，乃至可視化呈現等，都已經成為當今社會各行各業面臨的重要課題。大數據及其問題形成了大數據環境，大數據環境是催生數據焦慮的土壤。

1.2 數據焦慮

焦慮是一種在特定情境下所產生的一種緊張的心理狀態，數據焦慮是因大數據環境而產生的一種緊張的心理狀態。數據焦慮主要表現為接觸或想象數據時所產生的緊張、擔心、憂慮、恐懼、焦躁、恐慌、不安、迷失、無助等消極情緒或心理狀態。克爾凱郭爾認為：焦慮是伴隨自我意識的形成和自由選擇意愿的出現而產生的一種心理現象。有心理學家認為，焦慮因個體認知(如數據威脅、數據危險、數據傷害等)、外部刺激(如數據過載、數據無序、數據虛假等)和個體防御等因素影響而出現。Spielberger等從焦慮的差別和表現出發將其分為狀態焦慮(State Anxiety)和物質焦慮(Trait Anxiety)，并提出了狀態-物質焦慮理論。

數據焦慮經歷一個長期的演化過程，數據焦慮源自計算機環境、互聯網環境、信息環境和大數據環境，與計算機焦慮、互聯網焦慮、信息焦慮、圖書館焦慮等密切相關。

Powers等于1973年提出計算機焦慮(Computer Anxiety)。計算機焦慮是指當個體使用計算機或者想到有關計算機使用技術時的害怕、恐懼的體驗。計算機焦慮也被稱為計算恐懼或電腦恐懼(Computerphobia)。Presno于1998年提出互聯網焦慮(Internet Anxiety)，認為互聯網焦慮是個體在面對互聯網和使用互聯網過程中產生的憂慮、害怕、緊張等消極情緒，互聯網焦慮是計算機焦慮的擴展和延伸。Wurman于1989年提出信息焦慮(Information Anxiety)，將其定義為“數據和知識之間的黑洞”。我國于1994年引入信息焦慮，將其描述為信息用戶在信息獲取和利用過程中由于信息量、信息檢索、客觀環境等外因和信息素養、人格特點、信息態度等內因所引發的一系列復雜的諸如緊張、焦急、憂慮、擔心、恐懼、慌張、不安等心理反應和情緒狀態。此外，美國學者Mellon于1986年提出圖書館焦慮(Library Anxiety)，指用戶在利用圖書館過程中，不能合理、有效地解決所遇到的問題而產生的心理波動，表現為恐怖、難以忍受、迷失、無助等一系列反應。圖書館焦慮也被后續研究者擴展為用戶在利用圖書館過程中因各種原因不滿足需求而生產的焦慮情緒。

2 數據焦慮現象分析

數據焦慮表現為人們在使用過程中所產生的緊張、擔心、憂慮、恐懼、焦躁、恐慌、不安、迷失、無助等消極情緒，這是一種個體的、不良的、負面的、不愉快的情緒狀態，而個體數據焦慮積累、傳染、感染會引起群體或集體數據焦慮。另外，政府、組織、機構、企業、社團等也會面臨因大數據利用而帶來的群體或集體數據焦慮。

2.1 個體數據焦慮現象

互聯網時代，最顯著、最重要的資源就是數據資源，誰掌握了數據，誰就掌握了整個互聯網經濟的核心。在大數據面前，數據擁有者、數據使用者、數據消費者、數據管理者、數據提供者等個體數據主體會因為數據而表現出一系列數據焦慮癥狀。例如，數據輕信癥：一看到數據就驚喜，無論其有無價值、有無作用，毫不懷疑地擁有、使用、消費，常被數據歁騙，進而焦慮；數據排斥癥，一見數據就反感，擔心數據安全、害怕隱私泄漏，無論其有無價值和作用都拒之門外；數據依賴癥：認為數據萬能，數據能夠說明一切，解決一切問題，缺少數據就會產生焦慮；數據懷疑癥：數據良莠不齊，真假難辨，渠道多樣，常常令人質疑。數據焦慮癥的表現還很多，如數據擁有焦慮、數據使用焦慮、數據消費焦慮、數據管理焦慮、數據提供焦慮、數據交易焦慮等，而人們的焦慮并非單方面的，往往表現為焦慮綜合征。

2.2 群體數據焦慮現象

政府、組織、機構、企業、社團等也會因為大數據而產生群體數據焦慮，全社會也會因個體數據焦慮而累積成群體或集體數據焦慮。據統計，近40%的企業因大數據帶來的數據挫敗感和兵臨城下之危而產生集體焦慮。當政府、組織、機構、企業、社團等擁有大數據而無法窺探大數據的價值時就會產生集體數據焦慮。群體數據焦慮也會產生一系列數據焦慮癥，如數據濫用癥：濫用他人大數據，濫用大數據進行一些非法活動；如數據犯罪、數據竊取、數據詐騙等，又擔心數據濫用帶來的不良后果；數據恐懼癥：因數據安全、數據混亂、數據無序、數據儲存、數據閑置等產生數據焦慮；數據競爭焦慮：數據已是一種資源和資產，尤其是企業，擔心在大數據競爭中失去競爭優勢。

面對新鮮事物時，群體或集體焦慮要強于個體焦慮，因為政府、組織、機構、企業、社團等群體需要承擔更多的社會責任，面臨更多的社會風險。而且，群體或集體數據焦慮具有更大的傳染性和感染力，會帶來更為嚴重的社會后果。

3 數據焦慮機理分析

數據焦慮是一種心理狀態，常常會因為某種內外部數據刺激而引發。心理學家一般認為，人的一切行為都是由某種動機引起的。需要和動機都是人的一種精神或心理狀態，它對人的行為起著激發、推動和加強作用，也稱為刺激。人的有目的行為都是出于對某種需要的追求。未得到的滿足或需要是產生刺激的起點，進行導致某種行為。行為的結果，可能使需要得到滿足，之后再發生對新需要的追求；行為的結果也可能遭受挫折，追求的需求未得到滿足，由此產生消極的或積極的行為。

需要未得到滿足或行為遭受挫折所產生的消極影響即焦慮。因此，可以用“需要—動機—行為”心理機制來分析數據焦慮現象(見圖1)。問題解決和大數據環境(包括數據本身、數據載體、數據設備等)會誘發、引起人們對數據的需要，而這一需要的滿足程度會成為人們獲取數據、管理數據、利用數據的動機，驅動、引導人們為解決需要采取一系列數據行為，從而達到某種目標。需要得到滿足、目標實現，就會表現出積極、正面、愉悅的心理狀態；需要未得到滿足、目標未實現，就會表現出消極、負面、挫敗的焦慮心理狀態。

圖1 數據焦慮心理機制

4 數據焦慮成因分析

在大數據利用過程中，當數據主體與客體、環境不匹配時，數據主體的焦慮就會產生。因此，主體因素、客體因素和環境因素是數據焦慮產生的三個核心影響因素(見圖2)。

圖2 數據焦慮成因分析

4.1 主體因素

主體因素是數據焦慮產生的內部刺激因素，主體的數據需求、數據素養和數據認知是主體數據焦慮產生的直接動因。

(1)數據需求。主體的數據需求表現出特定性、多樣化、變化性等特點。在大數據時代，隨著主體的社會角色轉變，如學習階段、工作任務、興趣愛好、生活需要等不斷地變化，主體的數據需求會隨之變化。數據浩如煙海，而人們的需求往往是特定性的，主體關注的主要是與其學習、工作、生活、興趣愛好等密切相關的數據，其他數據往往會有意或無意地被主體過濾掉。由于主體社會角度的多元化，任何一個主體特定時間、地點都同時扮演多個社會角色，因而，其數據需求也會呈現出多樣性特點。隨著主體社會角色的變化，以及主體學習、工作、生活需求等的變化，當主體數據需求得不到滿足時，數據焦慮就會出現。

(2)數據素養。數據素養(Data Literacy)，即數據能力，是信息素養的延續與拓展。數據素養包括五個方面的維度：數據敏感性；數據搜集能力；數據分析、處理能力；利用數據進行決策的能力；對數據的批判性思維。數據素養是數據能力的綜合體現，面對大數據，主體數據素養不高或缺乏數據能力必然會產生數據焦慮。面對撲面而來的大數據，主體的數據饑渴因得不到滿足而會產生焦慮。

(3)數據認知。數據認知是數據素養的構成要素，也是數據素養的延伸。主體的數據認知能力、知識基礎、知識結構等因素都會在一定程度上影響主體對數據類型、數據價值、數據特點等的判斷，當主體的數據認知能力與數據價值不匹配時，會產生挫敗感，成為主體數據焦慮的重要來源。大數據具有“4V”特征即數據量大(Volume)、類型繁多(Variety)、價值密度低(Value)、速度快且時效高(Velocity)，同時具有多維性和價值潛在性，不具備相當數據認知的主體都會難以應對大數據帶來的挑戰。而主體的認知能力總是有限的，受多種因素的影響。

4.2 客體因素

客體因素是導致主體數據焦慮的外部刺激因素，引發主體數據焦慮的客體因素主要是數據資源本身及圍繞數據資源所產生的一系列數據問題。

大數據是互聯網和信息時代的產物，日新月異的信息技術，使大數據如暴風驟雨迎面而來。大數據的“4V”特征成為考驗人們數據能力的試金石。面對大數據，許多主體往往缺乏應有的數據應對能力，可能會束手無策。正如阿里巴巴集團原董事局主席馬云于2013年5月10日在淘寶十周年晚會上卸任前演講所說：人們還沒搞清PC時代的時候，移動互聯網來了；還沒搞清移動互聯網的時候，大數據時代來了。

盡管數據是資源、資產、財富，但即便有資源、資產、財富，也會因其本身及管理問題帶來無窮無盡的煩惱。數據并不必然是資源、資產、財富，只有具有管理能力，管理得當，發揮價值的數據才能變為資源、資產、財富。數據量大、數據無序、數據混雜、數據濫用、數據安全、數據隱私、數據過載、數據不足、數據缺失、數據鴻溝等都會成為負擔，也會成為數據焦慮的來源。

《中國青年報》社會調查中心通過民意中國網和手機騰訊網對 2 315 名受訪者的一項調查顯示：43.6%的受訪者認為大數據分析很重要，但80%的受訪者確認自己不清楚什么是大數據，75.9%的受訪者認為目前的確存在大數據濫用的現象。大數據時代，個人數據遍布于各類社交平臺，數據公開、共享、挖掘等使個人數據傳播邊界不斷滲透，個人數據面臨被泄露，造成個人隱私侵犯、個人數據安全等問題。

4.3 環境因素

環境因素是引發主體數據焦慮的另外一個外部刺激因素。大數據環境包括兩個方面的內涵：一是由數據載體和數據設備等構成的大數據應用技術環境；二是整個社會的大數據氛圍。

大數據具有很強的載體、設備依賴性，對硬件、軟件、互聯網等大數據設備和載體的應用能力是主體數據焦慮的重要來源。數據載體、數據設備、數據處理技術日新月異，不僅是對主體數據素養的挑戰，也是對主體心理的一種挑戰。一方面，技術焦慮、計算機焦慮、互聯網焦慮是數據焦慮的前導，畢竟數據焦慮是技術焦慮、計算機焦慮、互聯網焦慮的延伸。另一方面，整個社會的大數據熱潮營造了一個競爭、緊張、熱烈的大數據氛圍，點燃了每個人的熱情。但在大數據這個熔爐，大多數人只是觀眾，喝彩叫好到最后獲得的是被大數據氛圍感染之后的失落感、落寞感。

計算機和互聯網的普及也使我們對數據及其技術環境產生了巨大的依賴感，正如手機焦慮癥一樣，當數據成為我們生活環境的一部分時，數據焦慮也會如影隨形，揮之不去。