數據空間結構：基于社會科學場論框架的理論抽象（上）

中國工程院提出基于數據場的數據空間概念，這是數據基礎設施、數據經濟（數據產業化）和產業數據化的高度理論抽象。數據場本是一個來自物理學的概念，用物理學的場論來概括解釋數據的空間特征。當把數據場的概念從技術領域擴展到經濟領域，成為數據要素場（流通基礎設施）后，如何理解與把握數據空間作為物理的空間與社會空間的結合，需要理論創新。本文試圖將“社會科學中的場論”的研究框架，用于數據空間的解釋，重點為數據空間技術體系提供一種前后一致的功能性解釋。

1. 場論空間基本框架

1.1 Lewin場論框架：九要素場論結構

1.1.1 社會科學中的場論的基本框架

有沒有通用參考模型可以為整個數據空間提供基本理論抽象？

Lewin（Kurt Lewin，庫爾特·盧因）的《社會科學中的場論》[1]就提供了這樣一個通用參考模型。

Lewin場論中最基本的結構是“場”。所有行為包括行動、思考、愿望、努力、評價、實現等，都被視為場在給定時間單位內的某種狀態的變化。Lewin指出，如果一個值對應于勢力場（power field），任何值的變化都必須被視為一個依賴于整個勢力場的過程，包括社會、政治和個人權力場域情況。

Lewin試圖給這種場以結構化的數學描述。作為著名心理學家，Lewin在提出社會科學的場論之前，1936年出版了以場論思想構思的名著《拓撲心理學原理》。高覺敷形象地將拓撲譯為形，將向量譯為勢，1937年將Lewin的這本書譯為“形勢心理學原理”，后改譯為《拓撲心理學原理》。

Lewin提煉出了構成場的基本要素，作為對場的理論抽象（如圖1所示）。這一框架提供了一個從整體上概括數據空間的通用參考模型。這個模型是一個全息模型，其任何一個子模塊內部又全息地映射全局的結構。利用這一特性，可以將數據空間四大技術分支的結構，映射回數據空間的整體結構（如表1所示）。

Lewin場論的主旨，是概括社會的場與物理的場之間的異同。他認為社會空間不同于物理空間之處，主要在于在物質的層面之外，社會具有與人的手段及目的相關的能力、功能這兩方面的獨特維度。

把社會理解為社會實踐，將Lewin場論從心理空間擴展到整個社會實踐空間，可以為數據空間的場論提供理論借鑒。

1.1.2. 數據空間的三層結構

利用城市空間的“廊道-功能體”理論，可以將Lewin場論九要素分為三個層次，即廊道層、能力層、功能層，分別對應數據空間中的網絡基礎設施（未來網絡）、算力基礎設施（算力網）和流通基礎設施（數據場和數據要素場）。

根據Lewin場論，參照城市空間理論，可以將數據空間劃分為廊道層、能力層、功能層。

1.1.2.1 廊道：客體特性基本抽象

廊道層，分狀態變量“位置”（position）與生成變量“結構”（structure），以“活動”（locomotion）為場域行為。設施是對場的客體存在的基本抽象。廊道層反映了數據空間特有的中介對象的特性。

1.1.2.2 能力：相互作用的基本抽象

能力層，分狀態變量“權力”（power）與生成變量“效力”（force），以平衡（由conflict達到equilibrium）為場域行為。能力是對相互作用中的作用力的基本抽象。能力層體現數據空間具有社會方面的動力學性質。

1.1.2.3 功能：主體特性的基本抽象

功能層，分狀態變量“目標”（goal）與生成變量“價值”（values），以“反饋”（time perspective）為場域行為。功能是對功利（人的目標價值）的基本抽象，功能層反映了數據空間的主體主導特征。

1.1.3 數據空間的“場”的特性

對Lewin場論九要素的第一個重要分類，是將九要素分為相同性質的三組，分別體現場的粒子性、場的波動性和場的波粒二象性。由此可以將場論的九要素分為狀態、生成和場域三類，三者關系類似粒、波和波粒二象性。這三組性質分別從場的三個方面，全面描述場的特性。

對粒子性的哲學概括是存在（being），是對事物的狀態描述，側重事物的物；對波動性的哲學概括是生成（becoming），是對事物的過程描述，側重事物的事。定義為人的活動空間的場（場域，field）是物與事的結合（即事物）。場的波動性和粒子性是相互依存的，這意味著場的性質既可以用波的術語來描述，也可以用粒子的術語來描述。從社會角度可以描述為“事物”，即與人的活動（事）相互依存的物。

1.1.3.1 狀態與生成

按牟宗三的觀點，西方宇宙觀以“狀態”（being）為根本；中國宇宙觀以“生成”（becoming）為根本。前者對應標量，后者對應向量?！吧伞睂獢祿臻g中的利用、使用、流變、活動等具有方向變易特征的行為，典型例子如數據交互。

在連接與流通的關系上，連接更接近狀態（主要是軟硬件網絡的就緒狀態），而流通更接近生成（包括從算力到要素流通的過程行為）。前者更多偏向數字經濟，包括數字基礎設施、數字產業、產業數字化；后者更多偏向數據經濟，包括數據基礎設施、數據產業、產業數據化（如數據要素×）。

從辭典上的詞義說，數字與數據這兩個詞本身并沒有如此界限分明的含義區別，二者在真實世界中是一個統一體，主要是結合政策背景與職能分工，產生各有側重的理解與不同工作重點。

1.1.3.2 標量與向量：“通量”計算

計價尺度中，狀態變量為標量，偏重數字基礎設施的靜態存在特征，如權力（power）對存儲來說，就是存儲空間的大小這種潛在的能力；生成變量為向量（矢量），偏重數據基礎設施的動態流變特征，如效力（force）可以對應數據場中的勢值（potential value），對于算力來說表現為存儲空間被利用時的內存活動過程產生的效果，不以存在或不存在（用后是否保留在存儲空間）來衡量，而以計算活動發生時有效無效來衡量。此時的算力網就是一個勢場（potential field），即一種特殊的向量場。勢值也可以用勢熵來表示。

Lewin給出的場論的簡單公式為B=f（PE）。

式中，以人為P、環境為E、行為為B。純粹環境論者（如心理學行為主義、SR理論）認為，行為是環境的函數，即B=f（E）；純粹人格特性論者則主張行為決定于人，B=f（P）。Lewin認為人境是互相依賴的變量，人境是交互影響的，因此他的公式是B=f（PE）。

這相當于說，一方面，人是環境創造的；另一方面，“環境正是由人來改變的”（馬克思語），人和環境存在交互影響。

孫凝暉院士創造性地給出場的“流公式”為：并發度×響應時間可滿足率=通量。

1.1.4 數據空間的實踐行為：活動、平衡與控制

活動、平衡、反饋是場作為活動空間的三種基本活動。這三類基本活動決定狀態（being，如軟硬件實體）能否或在多大程度上經過生成（becoming，如算力）轉化為有序結果（如與應用結合實現價值）。

其中的“活動”，對應數據空間中人作用于物（符號、實體）的實踐活動；“平衡”，對應不同利益相關者相互作用的動力機制，以及技術投入（形成的潛在能力）與經濟產出（應用效果）之間的力量均衡；“控制”對應對數據流動性目標與結果之間的全生命周期的過程管理。

2. 數據空間的法則與規律：與信息網絡空間比較

孫凝暉院士提出數據空間具有主權屬性與流通屬性，是對數據空間法則的重要總結。

2.1 數據空間的權利屬性

信息網絡空間有梅特卡夫法則，數據空間的法則是什么？數據空間有主權屬性，原來的信息網絡空間只是技術空間、物的空間，沒有主權屬性。

權利屬性是數據空間的主客一元性的體現，馬克思主義政治經濟學實踐觀點是在突破西方主客二元對立世界觀基礎上形成的。根據實踐觀點，傳統的信息網絡空間主要是技術空間、物的空間，因此主要是客體空間。而數據空間是一個主客體統一的實踐活動空間。因為內生了主客體及交互作用，而使權利屬性變得重要。

Lewin場論也認為社會空間不同于物理空間，但他把主體特征主要理解為心理特征。而從實踐觀點看，數據空間不同于物理空間，不在于個人主觀心理，而是因為具有主體特有的權利屬性。

數據空間的權利屬性，包括政治、經濟和社會文化方面的屬性。政治屬性中最主要的是主權屬性；經濟屬性主要是數據要素的三權屬性——持有權、使用權、經營權屬性；社會文化屬性包括參與權、訪問權等。這是作為實踐活動空間，加入了主體才有的特別屬性。

數據空間的權利屬性決定了不應將關于數據要素的權利僅僅局限于物權（如知識產權、數據交易中的確權），更應包括行為權利（中央黨校張恒山觀點），如開放（內生外部性的權利）、共享（有償共享的權利）與數據交互的權利（非確權使用的過程性、流式的權利）等。

2.2 數據空間的流通屬性

2.2.1 中國數據空間與美國信息空間之異同比較

根據孫凝暉院士所提出的流通屬性，可以認為流就是從場論角度對數據行為（算力）的基本抽象。因為根據場論，數據本質上不是物本身，而是體現在算力中的行為（人的活動），算力是人的行為、活動的能力，數據這種狀態性存在以算力這種活動中的生成能力的方式存在。

算力是數據空間中客體（數據符號）從狀態轉化為生成活動的能力，這種有機的生成活動就是流。算力資源空間與原子化空間資源排列的區別主要在于，算力資源空間的活動是有機交互中的流，是復雜生命系統的活動；而原子化空間資源的配置，主要是原子之間機械化的排列組合。二者的聯系與區別可以用經絡與交通的關系進行比較。

流動屬性是場的波粒二象性中波不同于粒的屬性。這是數據場理論不同于基于西方原子論的美國信息空間（單純客體空間）的根本理論分野。

數據空間有流通屬性（流的屬性），流通在技術上對應互聯互通的傳輸；在經濟上流通屬性是數據的運動屬性。精神和意識，是依托于人體這種高級物質的高級運動。

根據哲學“場有”論，流（變易、連接、過程、涌現、生成）是生命存在的方式，具有主體的生成特質“生生之德”的現象），而不同于物理現象。比如，同為互聯互通，電路的互聯互通與經絡的互聯互通，前者是死的、機械的；后者是活的、有機的。死的網絡可以隨時分解為零件并組裝成整體，不存在“人活一口氣”的主體現象；而活的網絡中，有“氣”這種流動性存在，一旦切斷，局部無法還原回整體。

為了實現算力的協同聯動，在廊道層面，一是需要構建低時延、智能化的承載網絡，低時延、智能化都是為了保證數據具有流的活性特征，表現為自由流通；二是需要構建高效、泛在的接入網絡，實現用戶方便使用，這就要求算力具備流的特性；三是需要解決算力的調度問題，確保算力使用的便捷性和自動化，提高資源使用率，便捷性和自動化也是流的特性。

與原子化的資源配置相比，數據空間強調了從技術、能力到功能的活性特征（如協同聯動）。美國只是把這理解為韌性（彈性），而協同聯動首先是人與人的協同聯動，由此決定人機協同聯動。流程再造也是一種協同，但并沒有真正體現以人為本的特征。因為流程再造不能面向個性化應用，而是以生產者為中心的協同。協同聯動實際強調的是人的最終應用對技術的主導。活的協同聯動，強調通過社會協調，使技術為人服務，而不是死的自動化，不是把文章僅僅作在中介上。

綜上，數據空間的權利屬性與流通屬性與Lewin場論九要素的位置對應關系如表2所示。

2.2.2 流通屬性在數據空間中表現出的運動規律

2.2.2.1 數據空間廊道層的流變規律

在數據空間的廊道層面，流通隸屬于生成（becoming）的頂層范式，是場中“波”的方面的屬性，具有連接、流動、變易、涌現等與運動相關的特性。

數據空間的場的特性（數據的波粒二象性），體現在基本單元（物質）與相互作用（運動，如協同聯動）在場中的結合上。

一是基本的單元。（1）數據單元的結構是什么？相較于物理學中的電子、質子，數據的基本單元是數據件。數據件作為關系性的存在（波的存在），猶如物理學中的弦，將場物化為符號對象，代表著事物的基質。（2）數據依托、依存于實體（介質）之中，但不是實體本身（不是介質本身），而是介質（符號能指）代表的背后質的存在（所指）。關系（“弦”）作為數據的實存，以結構表示功能，以功能表示性質，因此，如果一定要說數據是實體，則數據的“實體”是質的存在（以熵表示的有序與無序的質的變化），這種存在一旦與物質實體結合，就可以體現在物質的質（性質）之中。

二是相互作用。（1）數據以相互作用的方式存在。相互作用是數據流動的實現方式，借助人機相互作用，可以進行人與人的相互作用、人與物的相互作用。數據的相互作用具有社會性，主體可以通過數據相互作用，而進行不同利益間的力量博弈，因此不同于物理學的相互作用，而是具有社會意義的動力學性質。這種相互作用也可以通過或借助意識而發生，如通過符號發生精神相互作用。（2）數據還有價值效應，通過交互作用這種活動，涌現生成單獨存在時不具有的價值。例如，在雙邊市場形式的場（“前店-后場”中的場）中進行數據交互，會產生交叉網絡外部性，從而帶來一加一大于二的溢價效應。

2.2.2.2 數據空間能力層的流變規律

在數據空間的能力層面，存在著社會性的力量相互作用，其中的動力學機制可以對應信息場、輿論場的機制。

其動力機制存在漩渦效應的規律。即，一旦匯聚，越來越深。也就是說，數據的力量在網絡結構的交互中，可以釋放聚變的價值，由匯聚而產生爆發式的質變。

結構洞所帶來的漩渦效應，在數據空間中，主要發生于從權力（power，潛在的力量）向效力（force，真實發生的力量，如實際影響力）的轉變之中。其有四個標志性特征：第一，競爭力是一個關系問題，成功不是因為自己，而主要歸功于朋友；第二，競爭力是一種突現的關系，平時是不可見的；第三，競爭力爆發是一個力量偶然釋放的過程，而非確定性力量起作用的結果；第四，競爭力由非對稱的、隨機的形勢使然，而不僅僅是權力的問題。

與信息空間的中心化結構不同，在數據空間中，產生漩渦效應的節點不是中心節點（如權力中心），而可能是偶然處于結構洞（即漩渦）中的節點。結構洞使分布式節點中的某一個，由于機緣而臨時成為權力中心，對整個數據空間產生不亞于權力中心的巨大影響，如突發熱點事件中的網紅。漩渦效應從長期來看難以持久，但在短期卻影響巨大。例如，美國在中東發動的“顏色革命”，可能在極短時間內帶來漩渦效應，而顛覆權力中心。

由于漩渦效應會帶來權力（power）與效力（force，真實發生的實際影響力）之間的極度不對稱，因此可能打破權力中心與外圍（分布式節點）之間的力量平衡，而引發力量的沖突（conflict）。有鑒于此，Lewin將“沖突”作為場域的一個基本要素。通過對沖突（力量不對稱）的管理，可以達到力量的平衡（如社會從波動復歸平穩）。

對數據空間而言，由于漩渦效應的存在，因此“平衡”成為空間活動的一類重要行為。例如，輿情監控、應急管理等，都成為數據空間必不可少的活動。對經濟行為來說，漩渦效應有可能產生正面影響，如直播帶貨一夜走紅；也可能帶來負面影響，如突發疫情，需要緊急處理。

2.2.2.3 數據空間功能層的流變規律

數據的波的特性，決定著流動的規律，并從流動中生成和釋放不同的幾種價值，如關聯釋放的價值、聚變釋放的價值和倍增釋放的價值。

數據空間的功能層存在爆發式傳播規律，像傳播中的波，可以成倍放大。在網絡科學中，這種爆發現象稱為冪律分布規律，主要由美國物理學家Barabási（巴拉巴西）最先加以總結。冪律分布規律是一種自然和社會科學中常見的分布規律，表現為少數幾個因素起決定性作用，而大多數因素則相對次要。冪律分布規律的核心在于，對一件事情起決定作用的往往是少數幾個因素，其他大部分因素都無關緊要。

冪律分布規律的具體表現形式可以通過數學表達式來描述，即p（k）～k-r。p（k）表示某個量出現的頻率，k是該量的值，r是冪指數，通常取值在2到3之間。冪律分布規律的應用非常廣泛，不僅在物理學、地理學、生物學等領域有重要應用，還在經濟學和社會學中起到關鍵作用。例如，二八定律也是一種冪律分布現象，80%的財富掌握在20%的人手中，80%的用戶只能使用20%的功能，而20%的用戶貢獻了80%的訪問量。

正是由于存在這樣的規律，決定了數據空間功能層中的“控制”行為的定位。

在數據要素場中，控制與反饋活動（time perspective）是通過銜接數據要素時間先后環節（前店-后場環節）服務功能實現的。服務在場域中的主要功能，應是在目標（如時間在前的數據要素預期價值）與價值（如時間在后的應用實現價值）之間，實現相互反饋校正，包括利用價值評估（如時間貼現與空間貼現的結合）、利用前店后場機制進行供需匹配（要素與應用的匹配）、通過檢索查詢促進要素與應用結合。這本質上都在于將數據要素的價值創造（采集、加工）與價值實現（應用）更好結合起來，目的在于推動數據經濟與實體經濟深度透明融合。

功能層不僅可能放大正能量，也可能放大負能量。例如，一旦信息造假，會誘導眾多人信以為真，而產生巨大社會波動。不同的傳播節點，單位信息密度不同，信息密度大的（如粉絲節點眾多的大V），能量密度大（對粉絲的影響大）。

為此，反饋控制還要具備對功能層面的負面效應進行實時管控的功能，包括提供合規服務。對于虛假信息的傳播放大、背離真實價值的惡意炒作等，進行穿透式的過程管控，保證安全。

參考文獻：

[1]庫爾特.盧因.社會科學中的場論（英文版）[M].北京：中國傳媒大學出版社，2016.

作者簡介：姜奇平，研究員，qpjiang@cass.org.cn，研究方向：數量經濟與技術經濟、互聯網產業經濟；于小麗，博士后研究生，研究方向：數字經濟分配制度、國民經濟學。