論大數據背景下技術可供性的技術創新決策意蘊

黃振羽

（大連海事大學 公共管理與人文藝術學院，遼寧 大連 116026）

1 概述

傳統的技術創新決策范式主要呈現為一種“專家經驗+模型驅動”的線性范式，即首先需要基于專家經驗來確定有待創新的關鍵技術和可能面臨的不確定性，然后通過構建模型來識別和降低創新風險[1]。在阿瑟看來，技術創新決策的起點之所以是“專家經驗”，因為第一位重要的事情，是發起者必須具備足夠的想象力去理解實現某項技術創新所面臨的問題，然后才是預見它如何被解決、有多少種解決方式、必要的組分及結構是怎樣的、如何解決隨機出現的不確定性問題，并為之建模[2]。換言之，只有當發起者是熟悉相關技術領域理論和實踐的專家，才有能力解決第一位重要的想象力問題。然而，受“有限理性”約束，以“專家經驗”為起點的傳統線性范式，難以解決技術創新決策影響因素的復雜繁多和難以量化等問題。

在大數據背景下，如何推動技術創新決策范式從“專家經驗+模型驅動”轉向“大數據驅動+模型驅動”，通過大數據的多元、跨界與交互等來建立起新的技術創新決策范式，是解決傳統技術創新決策范式問題的有效手段。問題是，在現有技術條件約束下，尚未能把單一領域科技原理和應用之間建立關聯的想象力直接建模，更勿庸說跨領域、乃至跨界的數據運用了，否則技術創新決策的強人工智能就可以實現。為此，本文引入技術可供性理論，通過分析技術可供性的技術創新決策意蘊，嘗試為大數據背景下的技術創新范式轉向另辟一條蹊徑。

2 基于技術可供性的技術創新決策是一個大數據問題嗎？

自20 世紀50 年代以來，技術與組織關系得到越來越多的關注，而基于社會學與管理學等學科研究技術與組織關系的文獻日益增多。經過了數十年的發展，有關技術與組織關系的研究逐漸被統稱為“社會物質性理論”（theory of sociomateriality），其目標在于為社會與技術建立理論關系，用于理解“技術-組織”、“技術-社會”現象和指導管理實踐[3-5]。

技術可供性（technology affordance）作為一個鏈接技術與行動者的分析性概念工具，是社會物質性理論思潮的一個重要部分[6]。可供性（affordance）最早是由環境心理學家Gibson 提出，被用于解釋動物與他們生存環境之間的互動性[7]。2001 年時，Hutchby 把可供性的概念引入科學技術社會學，并認為技術可供性是一個獨立性和關系性并存的概念，因為技術既具有本身的相對獨立的特征，同時又能夠在多元互動關系中產生新的意義[7]。在我國，可供性的概念在產品設計、技術哲學以及媒介傳播等領域中得到應用[8-11]。雖然有研究探討基于可供性的技術創新機制[12]，但主要是從技術哲學的角度人與自然如何發生關聯。換言之，技術可供性這一起源于生態學的概念和理論在技術創新的管理與決策應用層面，相關的研究仍然有待推進。那么，基于技術可供性的技術創新決策是否屬于大數據問題？

陳國青等指出，大數據問題至少具有以下三個特點：在粒度縮放方面，需要決策要素在宏觀和微觀層面可測可獲；在跨界關聯方面，需要引入外部要素并形成內外要素互動；在全局視圖方面，需要多維整合并能夠針對不同決策環境進行情境映現和評估[13]。從這三個方面看，源自技術與行動者交互作用的技術可供性，其具備了大數據問題的基本特點。

2.1 粒度縮放。從技術的角度看，技術可供性是一個不斷被識別和再識別的過程，是可演變的行動機會集合[9],[14]。技術被制造出來之后，雖然已經脫離了制造者而成為某種客觀存在，并產生了相應的技術剛性和獨有結構，但其同樣存在一定的彈性，能夠在具體的實踐中被建構出新的意義[15-16]。換言之，當一項技術被付諸于實踐的時候，其制造者或發明者雖然能夠對其可供性提供最初的界定，但這種界定并非該技術的全部可供性，不同的行動者會在實踐的過程中識別出這項技術的新可供性。互聯網的應用就是一個典型例子，其最初由政府投資建設，被限定用于科研部門和政府部門交換信息，如今，交換信息仍然是互聯網的一個技術可供性，但互聯網的技術可供性集合（即該項技術能夠提供的行動機會集合）已經遠遠超過當初設計者的預想。由此觀照，技術可供性既可以是不可再分的技術（如一顆釘子）所提供的行動機會，也可以是一個大型技術系統（如大科學裝置）所提供的行動機會。不僅如此，一項技術往往由多項次級技術以及被這些技術封裝的自然現象組合而成，構成這項技術的次級技術群和自然現象必然包含了各自的技術可供性（即行動機會集合），同時，這項技術又有可能是進一步構成另一項技術、乃至更高層級的技術系統的次級技術，這就使得一項技術的可供性粒度具備了多維度縮放的特性。

2.2 跨界關聯。從行動者的角度看，識別、乃至將技術的某種可供性應用于實踐并非毫無約束。一方面，不同的行動者由于所處的位置、角色以及文化背景等差異，即便是面對同一種技術，也會在應用過程中產生不同的技術認知[17]。另一方面，即便某種可供性被識別，但能否應用于實踐，需要取決于行動者與技術互動關系的規范化或制度化[14]。能否規范化或制度化，決定了是否能夠產生結構性的資源和規則支持[17]。不同的行動者受到不同的結構性制約，這會影響到行動者的技術接受和技術應用[18-19]。正因為如此，不同的行動者由于所處的位置、角色以及文化背景等結構性差異和制約，即便是面對同一種技術，也會在實踐過程中識別出不同的技術可供性，并由此產生不同的技術應用[5],[17]。因此，行動者與技術在交互作用過程中，不僅會識別技術的可供性，同時也會根據自身的知識、實踐和角色等因素，識別出能夠支持該技術可供性付諸實踐的資源和規則。當與特定技術發生交互作用的行動者足夠多時，相應的行動機會集合、資源集合和規則集合就有可能基于該項技術形成。也就是說，技術可供性既是一個由技術提供的行動機會集合（因為不同的行動者對于同一技術的行動機會認知存在差異，這些差異構成了該技術的行動機會集合），實現某種技術的不同可供性又往往關聯著不同的規則集合和資源集合。通過挖掘一項技術的可供性，實際上就是挖掘來自不同行業、領域、學科等方面的行動者對該項技術的行動機會認知以及實現不同認知的各種結構性因素，從而挖掘技術的跨界關聯規律和價值。

2.3 全局視圖。根據技術可供性的粒度縮放和跨界關聯的大數據特點，技術可供性是能夠實現多維整合的，并由此能夠針對不同決策環境進行情境映現和評估。例如，技術可供性本身就是技術維、原理維、制度維、資源維、應用維和情境維等多維度的整合結果[14-19]，在個體技術創新決策環境下（如個體創業者），可以圍繞某個具體的問題進行技術可供性的情境映現并做出評估；而在一個需要對大型技術系統架構創新進行決策的環境下（如基于大科學裝置群建構的綜合性國家科學中心），則可以通過系統的技術可供性集合探尋由該集合涌現的不同情境，并根據系統的戰略目標對此做出評估，從而有效推進系統集成創新。

3 基于技術可供性的技術創新決策機理

當基于技術可供性的技術創新決策可以被歸結為一個大數據問題，接下來需要分析的是這種決策的機理。前面說過，理解實現某項技術創新所面臨問題的第一位重要要求，是發起者必須具備足夠的想象力，這使得“專家經驗”成為技術創新決策的起點，因此，要實現大數據背景下技術創新決策范式的轉變，實質上就是實現“專家經驗”向“大數據驅動”的轉變。在現有技術約束下，不可能對鏈接技術或科學原理與應用之間的想象力進行建模或仿真。因此，我們的主要研究目的，正是要繞過這一條件約束，從技術的遞歸性原理與組合進化原理出發，結合當前社會學和管理學等學科對技術可供性的洞見，對基于技術可供性的技術創新決策機理做出初步分析。

布萊恩·阿瑟在探索技術的本質過程中，給出了兩個重要的原理[2]：

原理1：技術遞歸性原理。技術結構中包含某種程度的自相似組件，技術是由不同等級的技術建構而成的。換言之，可以在概念上把技術從上到下分解為不同的功能組件，從而將技術分解成主集成、次級集成、次次級集成……直至分解為最基本的部分，技術越復雜，技術層級越多。

原理2：技術組合進化原理。在技術遞歸性原理基礎上，阿瑟提出了技術的組合進化原理，即所有技術都是從已經存在的技術中被創造出來的。如果新的技術會帶來更多的新技術，那么一旦技術元素的數目超過一定的閾值，可能的組合機會數量就會爆炸性地增長，有的技術甚至以指數模式增長。

根據上述兩項原理，我們可以形象地描繪出一個呈現技術遞歸性和組合進化特點的技術層級金字塔（如圖1 所示，a、b、c、n、m、i=1，2，3，…）。在圖1 中，一方面，每一層級的技術均是由下一層級的技術組合而成；另一方面，從任意一個中間層級的技術進入，可以往上追溯（例如從一架戰斗機追溯到一個集團戰區），也可以往下追溯（例如從這架戰斗機的發動機技術追溯到發動機的材料原理）。其中，自然效應（或自然現象）是指技術要達到某個目的，總是需要依賴于某種可被開發或利用的自然現象[2]，這體現了技術與科學的關聯性。

圖1 呈現技術遞歸性與組合進化的層級金字塔

對于技術的遞歸性原理和組合進化原理，阿瑟通過把技術簡化為二進制形式的邏輯電路，利用計算機仿真的實驗方法對其進行了驗證[20]。雖然阿瑟的實驗方法無法應用到更加復雜的技術創新當中，但他的理論為基于技術可供性的技術創新決策提供了重要基礎，結合技術可供性理論，我們提出以下4 個命題和1 個推論：

命題1：技術是一個可供性集合。

同一項技術與不同的行動者發生交互時，有可能產生不同的可供性，即一項技術對應著一個可供性集合。

命題2：技術可供性集合是一個跨界變量集。

技術可供性既是不同行動者識別出來的行動機會集合，同時也是包含了支撐被識別的技術可供性得以實現的規則集合與資源集合。

為了便于對命題1 和命題2 做出進一步的分析，假設存在技術T1，那么T1的技術可供性集合就可以用圖2 做出展示。其中，用X1 表示T1的技術可供性集合，X1={x1|x1=ta1n+tarr1n}，tarr1n表示實現ta1n對應所需的規則與資源，n=1,2,3,…。

圖2 技術T1的一個技術可供性集合X1

命題1 和命題2的技術創新決策意蘊在于，T1與X1 之間的雙向箭頭表示，既可以通過T1 找到X1，也可以通過X1 找到T1，純粹技術與技術可供性是雙向關聯的。以二維碼為例。一方面，二維碼最初是日本汽車公司發明的，被用作汽車零配件的信息標簽及庫存管理；而我國則利用“二維碼掃一掃”，極大豐富了移動應用情境，當下的二維碼技術可供性囊括了移動支付、電子票務、跨媒體閱讀、交通管理、會議簽到、政府執法、餐廳點餐、防疫追蹤等多種行動機會。另一方面，當二維碼被日本用作汽車零配件標簽和庫存管理時，只需要建立一個組織內部的管理系統作為實現該技術可供性的規則和資源支撐；然而，當二維碼被用于當前的各種移動應用情境時，則需要建立龐大的移動基礎設施和相應的商業模式等作為實現該技術可供性的規則和資源支撐。

命題3：不同的技術之間存在技術可供性交集。

當來自不同領域的行動者與不同的技術建立交互關系時，有可能對不同的技術識別出一種或多種相同的技術可供性，從而使得不同技術的技術可供性具備了產生交集的可能性。

對于命題3，例如存在兩種技術T1 和T2，令X2 表示T2的技術可供性集合，則X2={x2|x2=ta2m+tarr2m}，T1 和T2的交集為X1∩X2={ta1n-i}={ta2m-j}，其中，0≤i≤n，0≤j≤m，i=0,1,2,3,…;j=0,1,2,3,…，如圖3 所示。

圖3 T1 和T2的支術可供性交集

命題3的技術創新決策意蘊在于，技術T1與技術可供性X1 并非嚴格的一一對應關系，X1 在指向T1的同時，還有可能指向T2，這就有可能使得看起來毫無關聯的兩項技術，能夠通過各自的技術可供性而建立關聯，進而使得分別與T1 和T2 相關聯的技術群通過T1 和T2的技術可供性建立關聯，如圖4 所示。例如，在產品研發過程中，當出于成本考慮而需要尋找可替代的技術方案時，就可以通過技術可供性進行逆向搜索，進而獲得一個技術方案集合。

圖4 不同的技術因技術可供性次而建立關聯

因為技術可供性來自技術本身，根據阿瑟提出的技術遞歸性原理和組合進化原理，可提出命題4：

命題4：技術可供性遵循遞歸性原理，組合進化是技術可供性的進化機制。

技術可供性是由不同等級的技術可供性建構，或者說，不同等級的技術可供性可以通過組合的方式實現技術可供性等級的進化。

對于命題4，以技術T1 為例：假設T1 來自特定的技術域（Domain），令T1=DT1，DT1的技術可供性集合則表示為DX1，同時，假設該技術域只有兩個技術層級，其中，DX1 位于第一層級，第二層級只有兩項技術Dl21和Dl22。令Dl21和Dl22的技術可供性集合分別為DL21和DL22，則DX1∈DL21∪DL22，即DX1的技術可供性是DL21和DL22并集的一個子集--如果給定一個新的組合規則，Dl21和Dl22是有可能組合進化成不同于DT1的新技術，因此，我們認為DT1的技術可供性DX1 是DL21和DL22并集的一個子集，而不必然是兩者并集后的全集。

命題4的技術創新決策意蘊是，由“純粹技術”構建成的技術層級金字塔可以轉換為由“技術可供性”構建成的技術可供性層級金字塔。為了便于展示，這里使用兩層級的DT1、Dl21、Dl22和DX1、DL21、DL22，如圖5 所示。

圖5 從純粹技術轉換為技術可供性

歐內斯特·勞倫斯（Ernest Lawrence）發明回旋加速器的過程，就可以被看作是一個技術可供性的組合進化過程：1929 年時，勞倫斯提出可以通過電場來加速帶電粒子以實現高能粒子對撞，但當時的技術尚未能獲得產生高強度電場的極高電壓，后來，勞倫斯發現挪威工程師羅爾夫·威德羅（Rolf Wideroe）的一篇文章，談到用低電壓交流電能夠使得粒子通過反復震蕩的方式進行加速，不過，這種方法需要約3 千米的加速管道，但勞倫斯就如同20 世紀30 年代時任何一位物理學家一樣，知道磁場可以使得帶電粒子在回路中運動[2]127-128。于是，“磁場的作用”、“威德羅的方法”加上“勞倫斯的高能粒子對撞目標”，結合勞倫斯對于實現這些技術可供性所需條件的認知，最終演變成了回旋加速器--這項技術的可供性正是源于磁場技術與低壓交流電加速技術的可供性組合。

根據命題3，不同的技術因技術可供性交集而產生關聯，那么，這項技術所屬技術域的技術層級金字塔中的所有技術，都能夠與另一個技術域的技術層級金字塔中的所有技術發生關聯。而根據命題4，“純粹技術層級金字塔”可以轉換為“技術可供性層級金字塔”，這就使得我們能夠通過技術可供性交集，為不同技術域的所有技術及其技術可供性建立關聯。據此，由命題3 和命題4 可以得到以下推論：

推論1：當不同技術之間存在可供性交集，構建了這些技術的技術以及由這些技術構建的技術，存在技術可供性關聯。

為了便于展示，我們以技術T1 和T2 為例：假設T2 來自另一個技術域，令T2=DT2，DT2的技術可供性集合則表示為DX2，同時，假設該技術域同樣只有兩個技術層級，其中，DX2 位于第一層級，第二層級只有兩項技術Dg21和Dg22。令Dg21 和Dg22的技術可供性集合分別為DG21和DG22。當DX1與DX2 存在交集時，兩個技術域的所有技術可供性就能夠因此建立關聯，如圖6 所示。

圖6 不同的技術域因技術可供性次而建立關聯

推論1的技術創新決策意蘊在于，當Z（Z≥2）個技術域（技術層級金字塔）存在技術可供性交集時，這些技術域所有技術的技術可供性就具有了關聯性。當純粹技術與技術可供性集合之間的關聯是雙向的，我們就可以通過Z 個技術域的技術可供性關聯，搜尋到與這些技術可供性具有雙向關聯性的純粹技術。例如，我們現在說的“互聯網+”或“人工智能+”等，最初就是因為信息技術的某項技術可供性與傳統行業的某項技術可供性產生了交集（如“互聯網+出租車”，前者的技術可供性在于提供出行信息，后者則在于提供出行方式），而根據技術遞歸性原理，無論是信息技術還是傳統行業，某項特定的技術既是由其它層級的技術構成，同時又能夠成為更高層級的技術構成元素，因此，當兩者之中的某項技術可供性產生交集，就使得在隨后的演化過程中，整個信息技術的技術域與傳統行業的技術域能夠建立全面關聯（如由“互聯網+出租車”演變為“互聯網+交通”）。

4 結論

基于可供性理論解釋人與物之間的互動以及由此理解人類的創造機制，在現有文獻中已經多有闡述[12],[21]，從這個角度看，技術可供性實質上就是人對技術的知覺和體驗。但我們希望能夠對該概念做出進一步的理解和應用，因為技術可供性在大數據背景下擁有巨大價值，這種價值集中體現在技術創新決策上。技術可供性作為人對技術的知覺和體驗，以及不同行動者對于實現某種技術可供性所需的規則和資源的認知，是能夠呈現在公開報道、年報、講話、論文和專利等文本大數據上的，這就使得相應的宏微觀決策要素可測可獲，特別是，這些宏微觀決策要素并不僅僅來源于技術專家，還來源于行政領導、企業家、創業者、科學家等各個領域的行動者。只要能夠論證技術可供性與純粹技術之間的關系，就有可能建立以“大數據驅動”為起點的技術創新決策范式。為此，我們結合技術遞歸性原理和組合進化原理，指出基于技術可供性的技術創新決策屬于大數據問題，并通過提出4 個命題和1 個推論來闡明該決策模式的意蘊和機理，嘗試通過技術可供性為跨學科、跨領域、跨界以及高度復雜的不同技術之間建立關聯。

注釋

1 https://www.ebrun.com/20180201/263399.shtml