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1、江西财经大学学报Journalof Jiangxi Universityof Financeand Economics2015年第3期总第99期江西财经大学学报JOURNAL OF JIANGXI UNIVERSITY OF FINANCE AND ECONOMICSNO 3，2015Serial NO 99收稿日期：2014-12-17基金项目：国家社会科学基金重点项目“大数据技术革命的哲学问题研究”（）作者简介：黄欣荣，江西财经大学教授，博士生导师，哲学博士，主要从事大数据哲学、复杂性哲学、管理哲学研究，联系方式。一、引言思想政治教育既是一门重要的大学政治课程，同时也是大学生管理的一项重要
2、实践活动。我国高校历来特别重视大学生的思想政治教育，并取得了重要的理论研究成果和卓有成效的教育实践效果（郑永延，2010）。1但是，随着科学技术的发展，思想政治教育的环境、手段和方法论等都将发生重大的变化。例如，20世纪90年代迅速发展和普及的互联网技术就曾给传统的思想政治教育带来了诸多的挑战和机遇，并引发了思想政治教育方法论的变革（郭莉和黄柯，2012）。2近年来，大数据又像旋风一样迅速刮遍了全世界，我们迅速地进入了大数据时代。利用大数据技术，以往难于客观化、数据化的人类精神世界也变得像客观物质世界一样可用数据来进行客观描述和认识（周靖祥，2014），3这就为我们的大学生思想政治教育研究和实
3、践带来了革命性的技术手段。在被称为大数据元年的2013年，思想政治教育工作者马上发表了5篇相关论文，初步论述了大数据技术对思想政治教育的意义，例如，梁家峰（2013）的 适应与创新：大数据时代的高校思想政治教育工作。42014年相关论文发表则增到26篇，并更加全面地将大数据引入思想政治教育研究和实践中，例如周 淑 敏（2014）的 浅谈大数据在高校思想政治教育中的运用，王国军和刘爽（2014）的 大数据时代的大学生思想政治教育研究 等。5-6然而，这些研究主要论述了大数据应用于思想政治教育的意义、可能性以及大数据对思想政治教育工作带来的挑战与机遇，缺乏从思想政治教育方法论的视角和高度对大数据引
4、发的大数据对思想政治教育方法论的变革黄欣荣（江西财经大学马克思主义学院，江西南昌330013）摘要：正在到来的大数据时代给我们的工作、生活和教育等各个方面带来了新的思维方式和认识方法，也给大学生的思想政治教育带来了新的科学方法论。通过对大学生在互联网络、智能手机以及其他各处的数字足迹的挖掘，我们可以准确地认识大学生的思想、行为动态，并通过以往的数据进行未来思想和行为预测，更加准确地掌控大学生的思想动态和行为，从而达到更加精准、科学的大学生思想政治教育。关键 词：大数据；大学生；思想政治教育；方法论中图分类号：D64文献标识码：A文章编号：1008 2972(2015)030 0940 894D
5、OI:10.13676/36-1224/f.2015.03.011江西财经大学学报Journal of Jiangxi Universityof Financeand Economics方法论变革进行比较系统的论述和研究。本文从大数据带来的科学方法论革命入手，重点论述大数据给大学生思想、行为的科学认识以及对其未来思想、行为的精准把握两个方面所带来的机遇，并由此引发思想政治教育方法论的革命。二、大数据革命的兴起数据与人类密切相关，它是描述事物及其关系的重要科学参数。在古埃及时期，人们就发明了数据，并用来丈量土地、记录财产等与日常生活密切相关的财物。有了数据，我们的日常生活就可以很方便、很精确地进
6、行记录和描述。文艺复兴之后，在第谷、开普勒、伽利略、牛顿等大师们的努力和示范下，数据逐渐被用于描述自然界或自然现象，并由此发现了各种自然规律。由于自然科学取得了巨大成功，数据被看作是科学化的重要指标。数据对认识和把握事物虽然特别重要，但由于技术上的困难，过去要采集、存储、处理各种数据并不容易。例如土地的数据要靠大量人工去实施精细的测量，科学数据要靠科学家们利用科学仪器对自然现象的观测或受控实验的测量、记录才能取得。大量的数据存储起来特别麻烦，处理则更加困难。我们只能根据问题有针对性地对数据进行采集和处理，以此来解决问题、发现规律。例如天文学家第谷利用望远镜等先进设备对天文现象进行了长达数十年的
7、观测，取得了大量天文数据。面对堆积如山的数据，第谷无能为力，只有等其弟子开普勒花费大量精力处理之后才发现天体运行的三大规律。正因如此，在漫长的人类历史中，人类所取得和处理的数据规模极其有限，因此，以前的时代被称为小数据时代。随着计算机及智能技术的发展，人类在上世纪六七十年代就宣布进入了信息时代。近年来，随着智能手机的普及、互联网和物联网的形成、云存储和云计算等云技术的实现，数据的采集、存储和处理诸多方面的技术问题都迎刃而解，上世纪对信息时代的美好设想终于变成了身边的现实。例如，智能手机让我们迅速进入移动互联网时代，而且手机变成了一个万能终端：除通话和收发短信之外，我们还用手机实现了导航、定位、
8、上网、视频、拍摄、录音，功能无限多样。我们生活的点点滴滴都被智能手机记录下来并传输到云端，成为我们的生活足迹。视频监控、网络浏览记录、购物记录，等等，我们的一切都成为可存储和处理的数据，并永久地被记录、存储下来，成为我们每个人的数据足迹。如今，借助于智能技术、网络技术和云技术等现代科学技术，世界万物都可以被数据化，于是数据的规模呈爆炸性增长，一年产生的数据量就超过了人类过去数千万年所产生数据的总和，因此我们迅速地进入了大数据时代。什么叫大数据？从字面上看，所谓大数据就是规模巨大，使用传统手段难于处理的数据集，所以也被称为海量数据（Wesslr M.，2013）。7但大数据并不仅仅表现为数据规模
9、巨大，因为数据规模的量变引起了质变，因此大数据的本质在于其世界观与思维方式。在大数据看来，世间万物皆可表述为数据，数据反映了世界的本质并成了科学认识极其重要的途径，我们从数据中可以认识事物、发现规律、重塑价值、揭示本质。大数据的特点通常用四个V来表述（Zikopoulos P.C.，2013），8即数据规模巨大（Volume）：数据量急剧增加，达250以上，而且还在以每两年翻番的速度增长；数据类型多样（Variety）：除结构数据之外，更多的是非结构数据，如视频、音频、照片、文档等；快速实时响应（Velocity）：数据存储于网络或云端中，随时可以搜索、下载和利用，做到了在线响应；数据富含价值
10、（Value）：各种数据原本属于无意之中不断留下的数据垃圾，但只要使用得当就会涌现出巨大的价值。人类的历史就是一部认识进步史，也是一部科学发展史，而科学的发展历程就是对事物不断数据大数据对思想政治教育方法论的变革95江西财经大学学报Journalof Jiangxi Universityof Financeand Economics化的过程和数学化的历史。正因如此，马克思才认为，一门学科只有实现了数据化和数学化，才能称得上一门成熟的学科。我们说过，数据最早用于丈量土地、记录账目等日常生活，文艺复兴之后又被用于科学现象的观测与描述，并让自然科学各门学科逐渐走向了成熟。但是，在过去，只有客观世界才
11、能被数据化，也就是说，数据被用于观测自然世界的各种现象，并发现和描述自然规律。对于人类世界，由于人具有主体性，可以自我决定，随时会根据环境做出适应性改变，也就是我们经常说的具有主观能动性，造成了很难被客观化，进而很难被数据化。因此，对自然世界、自然现象和自然规律，我们可以进行定量研究，进而可以数学化和公式化，而对人类世界、精神现象和社会规律，我们基本上停留在定性研究上，很难实现数据化，更不能进行数学化。定性研究虽然也是一种科学认识方法，但与定量研究相比，它的主观性更强，更难达到主体间的客观交流，因此，可以说是认识的初级阶段，而定量研究则比定性研究更加深入了一步。大学生思想政治教育是对大学生的以
12、往思想动态进行研究分析并据此对大学生的未来言行进行一定预测的一门学科，并最终付诸于实践行动中。由于其对象是大学生这样一个特殊的人群，他们思想活跃，主动积极，并敢于创新和实践行动，因此，对其思想动态就更加难于把握，对其未来行为和言论更加难于预测。传统的思想政治教育对大学生的思想、行为进行了长期的科学研究，取得了不少令人瞩目的成绩，但总体来说离真正的科学研究还有距离，研究结果与学生的思想现实也还有较大的差距，理论和现实似乎总有些脱节。这些问题的存在，说明我们传统的研究方法存在一些问题，而大数据技术革命正好为研究人的思想、行为、偏好、情绪等非理性的现象提供了最新的科学方法和技术手段，由此给大学生思想
13、政治教育研究和管理带来了革命性的影响（胡树祥和库克耶，2013）。9三、大数据与思想政治教育思维方式的变革大数据革命给思想政治教育研究和实践带来的最大变革是思维方式的变革。大学生是思维最活跃、最具创新性的群体，但过去因为没有合适的观察与研究的科学方法，我们只能观察或研究学生言行举止并做定性描述，或做抽样调查并将他们假设为没有个性、没有思维的“平均人”，因此，带来了理论与现实的偏差，而大数据革命为我们研究大学生这个特殊群体带来了新的思维方式与方法。（一）数据化的整体思维由于过去缺乏能够认识、把握研究对象整体的科学工具，西方近代科学只好采用庖丁解牛、分而治之的方法。这种方法将整体的对象不断分解，变
14、成更加微小、更加基础的组成部分，因此被称为分析方法或还原方法。由于近代科学在认识自然方面取得了巨大的成就，各门自然科学分支，如物理学、化学、天文学、地学等等，都获得了突飞猛进的发展，因此分析、还原方法被当作无所不能的科学方法而被用于分析、认识一切，包括人类和人类社会。例如，斯宾诺莎就用几何学的方法来建构他的伦理学体系，而法国哲学家拉美特里更是将机器模型用于描述人和人类社会，提出了“人是机器”的著名结论。受西方科学分析思维和方法的影响，我们的思想政治教育研究者在面对大学生的思想、行为之时也是习惯于对大学生进行分析、还原。我们往往将学生复杂的思想、行为还原为某种简单的模式，认为只要受某种思想的刺激
15、就一定会有什么样的行为响应，就像简单的机器一样。例如，我们在分析大学生群体的思想时，往往将群体中纷繁复杂的思想简单地归结为受某种思潮的影响，这就将大学生的思维模式做了过于简化的处理。其实，人是复杂的，从某几个局部很难把握住一个完整的人，所以全面、完整地观察、把握大学生的思想和行为是极其重要的。马克思主义哲学明确地提出要全面、整体地看问题，并提供了辩证法作为分析问题和解决问题的根本大法。近年来的系统科学也提供了整体思江西财经大学学报2015年第3期总第99期96江西财经大学学报Journal of Jiangxi Universityof Financeand Economics维模式，将辩证思
16、维向具体化更推进了一步。不过，辩证法和系统科学的“整体”仍然是抽象的整体，我们很难用数据来表述，更没法进行数学化。在小数据时代，我们面对复杂对象的时候除了分解、还原之外就是抽样分析，其实抽样也是一种分解、还原，也是试图用复杂大系统中的一部分来代表整体，用局部来代表全部。例如，对大学生的思想状态调查，我们传统的方法就是抽样调查。我们试图通过发放有限的抽样调查表来反映全体大学生的思想状况。不过，抽样调查虽然能反映出大学生整体的某些特征，但样本毕竟只是整体中的部分，这些部分不能全面反映整体的许多细节和过程。因此抽样调查难免出现“被代表”的情况，许多活生生的细节被样本忽略不计了。在大数据时代，我们不再
17、用局部或部分来代替整体，不再需要用样本来代表所有组成部分。智能终端、网络技术、云计算等新技术为我们自动采集、分析数据提供了快捷、方便的技术手段。当需要了解、研究大学生的思想状态时，我们不再只跟踪、研究一部分学生的样本。利用大数据技术，我们可以及时了解和掌握每个学生的具体细节，可以全面真实把握每个学生的思想动态。因此，大数据技术为我们提供了真正全面把握大学生整体思想、行为的有效工具，而且用完整的数据来反映细节，把握整体，由此可见，大数据的全数据模式是一种数据化的整体观，是一种可以具体刻画、描述和计算的科学整体观，“大数据让我们更清楚地看到了样本无法揭示的细节信息”。（舍恩伯格和库克耶）10 17
18、（二）兼容性的多样思维理想化、简单化是近代科学的重要方法，也是小数据时代的重要特点。面对复杂的研究对象，由于我们数据处理能力有限，近代科学基本上沿用牛顿力学那套方法，将研究对象从环境中孤立出来，从时间流中静止下来，然后将对象逐渐分解，并用某种标准化的模式来分析整个研究对象。在从事大学生思想政治教育中，我们也受这套近代科学思维方式的影响。我们习惯于将个性各异、思想丰富的大学生纳入某种预设好的某种认知模式，并以该模式对丰富多彩的思想和行为进行规范。在对大学生思想行为进行研究时，我们也习惯于设计标准化的表格，并据此进行数据采样，用数据进行统计处理，建立模型或公式。在小数据时代，我们强调的是模式化、标
19、准化和公式化，要求统一和精确，反映在思想政治教育实践中，我们往往也要求学生千人一面。对那些思想活跃、行为怪异的学生，我们难于接受，并将其列入问题学生的行列。其中原因主要是因为这样更方便我们认识、把握和管理。但是，大数据技术给我们认识丰富多彩的学生思想和行为提供了科学的认识工具。利用大数据，我们可以处理文档、图片、视频、语音等各式各样的数据，并能从中找到规律。也就是说，大数据技术能够对各种各样的数据进行挖掘、处理，不再要求按照标准化的格式进行数据采样，不再要求必须符合某种模式或规律，也不再要求数据精确无误（舍恩伯格和库克耶，2013）。1018我们完全可以用大数据技术认识大学生思想和行为的多样性
20、，把握比较个性化的学生。这样，在思想政治教育实践中我们就不再要求学生的思想、行为都按照某种模式来千篇一律、步调一致，而是能够接受各种各样的思想和行为，因为我们不再觉得他们难于把握，而是无论他们如何多样，我们都胜券在握。（三）现象性的关联思维在小数据时代，对某种现象总要刨根究底，我们习惯于要揭示现象背后的本质。我们曾认为，现象和本质是统一的，某种现象背后一定能够找到其本质，而且一旦没有找到所谓的本质，我们往往会惴惴不安，觉得对现象没有彻底把握。这就是习惯了的因果思维：任何事情我们都想把握其前因后果，而且喜欢从现象中推测其原因或本质。反映在思想政治研究和实践中，我们习惯于认为，大学生的一言一行、一
21、举一动都反映了其本质，我们总试图找出其中的因果链，并最后揭示其本质。不过，多年的思想政治研究和实践后，我们发现，很难根据个别言行来判断一个人的好坏，很难从现象中找大数据对思想政治教育方法论的变革97江西财经大学学报Journalof Jiangxi Universityof Financeand Economics到其本质。大数据对这种过分执著于因果性和本质主义进行了批判（舍恩伯格和库克耶，2013），1018因为面对海量的大数据，我们已经很难找到每个数据的前因后果，很难确定所有数据间的因果联系。例如，每个学生每时每刻都有不同的举动和言论，产生出大量的数据，他的哪些数据代表了其本质呢？大数据不
22、再首先追问因果关系，而是通过海量数据的挖掘，发现它们有显著关联的相关关系，这样我们就能够忽略其中的因果关系而直接找到客观规律。这就是说，大数据的关联思维让我们可以从学生言行的海量数据中及时发现问题、把握规律，并找到解决问题的路径。四、数据挖掘与学生思想行为动态的把握思想是最难认识和把握的东西，因为它可以不受外界任何事物的支配和决定，可以完全遵从自己的意志，由自己决定和支配，用简单的一句话来说：“我的思想我做主”。也就是说，人的思想有时候不遵从外物的决定和支配，完全听凭自己内心的呼唤。在人的思想面前，因果规律似乎失去了作用，很难用他物来推测人的思想动态。大学生是思想最活跃，往往也是自主意识最强的
23、群体，因此其自由度最大。此外，大学生已经长大成人，已经知道掩饰自己的言行，伪装自己的真实想法，让外人很难猜透他们的心思。就像社会学里的家庭悖论：假设我们要研究某个家庭的真实生活，我们觉得应该深入他人家庭，现场观察家庭成员的真实行为，不过外人的加入干扰了别人的正常生活，所观察的生活是带着面具的不真实的生活。但如果不进入他人家庭，我们又怎样获得他人家庭的认知呢？因此，对其思想的认识和把握的难度很大，试图用传统小数据的方法很难猜透他们的真实想法，很难获得真正的认知。但是，大数据技术为我们观察他人的思想、行为提供了强有力的技术工具。就像望远镜让我们可以观察到遥远的太空，显微镜让我们观察到微小的原子世界
24、一样，大数据则让我们可以科学地观察他人内心的真实思想。虽然大学生们开始知道用面具来伪装自己，用假象来掩饰真实，但大数据会暴露他们的真实踪迹和真实想法，因此我们通过大数据的挖掘，可以清楚知晓学生们的真实思想和行为，并由此可以更加有目的地开展思想政治教育工作。大数据技术是如何做到透视他们思想行为的呢？它主要是利用了人的数据足迹，通过数据足迹的跟踪和挖掘，一切思想和行为就会暴露无遗。我们知道，现在的大学生比较少跟老师、同学交流，在班主任或辅导员面前，他们更是很少暴露自己的真实想法。班主任或辅导员靠偶尔的接触和交谈，只能得到碎片化的信息，很难真正整体了解他们的真实想法。但是，现在的大学生基本上都有电脑
25、或智能手机，他们基本上生活在网络的世界里。他们每天都用电脑或智能手机浏览新闻，了解各类信息，发表意见看法；通过QQ、微信等社交软件与世界各地或熟悉或陌生的网友谈天说地，畅谈自己的真实想法；通过微博、微信等信息平台发布自己的思想和评论；通过淘宝、京东、亚马逊等购物网站购买自己喜欢的生活用品或图书资料；通过电子邮件与他人进行信件交往；通过优酷、爱奇艺等视频网站看电视电影；通过手机通话或短信跟他人对话或收发信息。此外，他们无论在校内或校外，都被无数的视频监控系统监控着他们的举动，并被智能芯片和网络连接的物联网与外部世界链接起来。总之，他们的一举一动、一言一行都被智能设备、互联网络和云存储等技术记录下
26、来，存储起来，并通过云计算将它们变成海量数据存储于云端，这就让学生的思想、言行变成了一条长长的数据编码，留下了一条无所不包的数据足迹。在小数据时代，我们所采集的数据一般都是先有理论预设，然后再去采集数据，也就是先有目的，后有数据，因此所采集的数据体现了数据采集者的个人倾向性，这样所得数据就容易被“污染”。江西财经大学学报2015年第3期总第99期98江西财经大学学报Journal of Jiangxi Universityof Financeand Economics也就是说，小数据时代我们所得到的数据很难反映被采集者的真实状况，缺乏客观性。但在大数据时代，数据的采集程序完全不同。大数据时代的
27、这些海量数据是在没有任何目的的情况下由智能设备自动生成的，数据生成之时根本不知道这些数据有何用处，于是被当作“数据垃圾”存储在某处（黄欣荣，2014）。11只是后来数据增多之后，才有人将“数据垃圾”变废为宝，从中发现了一些关联性和规律性。也就是说，在大数据时代，我们是先有数据，后有目的，因此数据具有客观性，比较反映真实状态。由数据垃圾形成的数据足迹，其数据量特别巨大，类型也特别繁多，例如有语音、文字、视频、图片等等，而且这些数据还随时都在发生动态变化。面对这海量数据，传统的方法已无能为力，必须用新的技术手段。如今的数据挖掘技术可以使用智能系统自动地从这些海量数据中挖掘出我们所需要的信息，因此为
28、我们在大数据时代的思想政治教育提供了重要的技术手段。通过数据挖掘，我们可以从各种智能技术所产生的数据足迹中发现大学生的所有思想、情感、情绪、倾向、偏好等等，因为这些都已经由智能系统记录在网络或云端中，形成了一条反映其一切的数据轨迹，这是大学生思想、情感和行为的客观、真实记录。通过数据挖掘，我们对大学生平时不太表露或者掩饰起来的一切思想、言行都可以了如指掌，并可以从数据中发现关联变量，找出其中的规律。由此，我们的思想政治教育就有了坚实的科学基础，对大学生思想动态的把握就从过去的非理性判断变成了理性的数据分析，思想行为分析变成了一门真正的科学。五、数据预测与学生未来行为趋势的掌控利用挖掘技术对过去
29、数据足迹的挖掘，我们可以轻松掌握大学生过去的思想行为动态，可以全面了解和把握学生的历史轨迹。但是，认识过去并不是我们真正的目的，我们真正需要的是对学生未来思想、行为的把握和掌控，并可以未雨绸缪，展开各种针对性、预防性的举措。大数据是否可以让我们像轻松认识过去一样，准确地预测未来呢？答案是肯定的。任何事物，包括我们人的行为都具有一种依赖性，过去的行为必然会或多或少地影响着其未来的行为，这就是所谓的路径依赖。大数据技术利用海量的以往数据的挖掘可以积累历史经验，总结出数据规律，并通过算法模型和机器学习，自动地从过去经验中按照规律推测出未来的行为，从而实现从“已知”推演出“未知”（黄欣荣，2014）。
30、11这就是说，大数据利用过去积累的海量数据不但能够认识过去，它还能够从过去推断未来，它能“针对过去，揭示规律；面对未来，预测趋势”（涂子沛，2013）。12大数据专家舍恩伯格（2013）认为：“建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心”，1075“通过给我们找到一个现象良好的关联物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。”1072例如，警察可以根据犯罪嫌疑人留下的各种蛛丝马迹来预测他未来的犯罪倾向，而淘宝、亚马逊等网络公司则根据我们过去的搜索历史和购买行为揣测我们的购买需求和偏好，精准地向我们推荐各种产品。在大数据时代，新的数据挖掘、分析工具“为我们提供了一系列新的视野和有用的预测，我
31、们看到了很多以前不曾注意到的联系，还掌握了以前无法理解的复杂技术和社会动态。”（舍恩伯格和库克耶，2013）1083传统的思想政治教育研究主要依赖个人经验，依靠碎片性的信息，往往对学生的真实思想状态缺乏科学的了解，更没有办法对学生的未来状态进行准确的预测，因此，我们采取一种粗放型的管理。我们只有等事情出现后，才能根据情况做一些亡羊补牢的工作，不能在出事之前就制定一套预备方案，所以属于粗放、被动型的思想政治教育。大数据的出现，让我们可以变被动为主动，变成精准、主动的思想政治教育新模式。利用大数据，我们可以对学生的数据踪迹进行跟踪、处理和挖掘，对其以往的一切进行数据分析，并从过去准确地推测出其下一
32、步的思想、行为等。就像淘宝、亚马逊根据大数据对思想政治教育方法论的变革99江西财经大学学报Journalof Jiangxi Universityof Financeand Economics我们以往的数据知道我们未来的需求，从而及时给我们进行精准营销一样，我们也可以对学生的思想、行为进行精确预测，并可以精准地采取下一步举措。比如，某大学根据该生在学校各食堂就餐、网络购物、超市消费等各种数据，发现该生可能出现了经济困难，于是有关部门及时伸出了援助之手。再如，国家一直有资助贫困生的项目，但谁是贫困生却很难甄别，仅仅根据某组织的证明或学生自己填写的家庭经济状况材料来判断往往出现偏差。家庭真正困难的
33、学生可能由于爱面子反而没有提出资助申请。但是，根据学生在学校、超市、网购等各处消费的数据，甚至包括电话费、网络费等各种杂费的支出数据，汇集在一起形成学生的消费大数据并从中挖掘分析，就能发现或比较出究竟谁是贫困生，谁最需要帮助。这样就可以防止“会叫唤的孩子有奶喝，会装穷的学生有资助”的情况出现，把国家资助真正用在刀刃上。大数据时代的思想政治教育是建立在全面的、海量的数据分析、挖掘基础上的精准思政教育。通过数据挖掘和精准预测，我们的思想政治教育可以做到有的放矢。根据大数据，我们准确地知道学生的思想倾向、情绪变化、个人爱好、消费偏好、生活习惯，如此等等。可以说，在大数据面前，每个学生都变成了透明人，
34、一切都可以提前被知道。例如，如果我们根据数据分析，知道某学生最近情绪低落，而且有某种轻生的意图，那么我们就可以提前防备，心理医生可以提前介入，进行心理辅导和干预，并采取一些其他的有效帮助，让学生及时走出困境，避免悲剧的发生。有了大数据这一技术工具，我们还可以进行个性化的思想政治教育。在小数据时代，我们无法精准把握学生的思想动态，于是只好想当然地开展千篇一律的思想政治教育模式，效果令人失望。如今借助于大数据，每个学生的思想状况都变成了清楚明白的数据，甚至还可以变成可视化的表格或图形，让我们可以一目了然。这样，学生的思想工作就可以有针对性地展开有效的工作。大数据是思想政治教育的利器，但是，在利用大
35、数据开展思想政治教育的时候，也要防止大数据带来的负面影响，其中最主要的是学生隐私权的保护和自由权的保障。我们已经知道，在大数据面前，我们每个人其实都是“裸体人”、透明人，大家都在“裸奔”。通过数据挖掘，我们可以准确认识学生的思想、行为，甚至能够预测其下一步的言行，这一方面让我们的思想工作有了针对性，但另一方面也可能由此挖掘出学生个人的隐私。我们知道，每个人都有一些不想让他人知道的东西，这就是所谓的隐私。但大数据让我们每个人的一切信息都被暴露无遗，学生们的所有信息都被我们老师或其他人所掌握。所以，在利用大数据对学生进行数据挖掘的时候，要注意数据采集、存储和挖掘的范围，更要注意有关数据的公开范围和
36、使用范围，涉及学生隐私的数据除了相关老师之外，其他任何人都不得知晓和使用，更不能将学生数据公之于众。此外，我们在利用大数据进行未来预测之时，要注意尊重学生的主体性和自由权。人虽然具有路径依赖性，过去的思想和行为会影响未来的思想和行为，正因如此，我们可以利用过去的数据来进行预测。但是，我们不能忘记，人是具有自主性的高级动物，我们可以不被他人或他物（包括我们过去的历史）所影响，可以独立思考，自由地做出自己未来的决策。因此，大数据虽然在一定程度上可以预测学生未来的思想和行为，但这些预测都具有不确定性。也就是说，根据过去的经验，学生可能会做出某种未来决策，但他（她）也随时可以自主地突然改变，做出其他选
37、择。因此，在利用大数据预测之时，我们要充分认识到人的自主性，切实保护学生的自由权利，不能仅仅根据大数据预测来判定学生的未来思想和行为。六、结语大数据是正在兴起的一场数据革命，它给我们带来了认识世界的新视角和新方法，特别是为我们江西财经大学学报2015年第3期总第99期100江西财经大学学报Journal of Jiangxi Universityof Financeand Economics认识大学生及其精神世界提供了有效的数据化手段，从而带来了思想政治教育方法论的变革。随着大数据技术的兴起，传统的思想政治教育方法必将发生根本性的转变。我们可以根据大学生在使用智能终端所产生的数据足迹进行数据挖
38、掘，用数据化的手段全面认识大学生的思想动态，并利用大数据准确预测大学生的未来思想、行为，从而实现大数据时代的精准思想政治教育新模式。在大数据时代，我们的思想教育工作者必须充分利用大数据这一新技术利器来开展思想政治教育研究和实践，切实提高思想政治教育的针对性、有效性和科学性。参考文献：1郑永延.思想政治教育方法论M.北京：高等教育出版社，2010.2郭莉，黄柯.论网络条件下高校思想政治教育的主体间性J.江西社会科学，2012，(7)：241-2453周靖祥.大数据背景下社科实证研究的形式主义陷阱J.求索，2014，(10)：10-164梁家峰.适应与创新：大数据时代的高校思想政治教育工作J.思想
39、教育研究，2013，(6)：63-67 5周淑敏.浅谈大数据在高校思想政治教育中运用J思想政治教育研究，2014，(5)：124-1266王国军，刘爽.大数据时代的大学生思想政治教育研究J.理论观察，2014，(1)：143-1447Wessler M.Big Data AnalyticsM.New Jersey:John Wiley&Sons,Inc.,2013：6.8Zikopoulos P.C.Understanding Big DataM.New York:McGraw Hill,2013：5-9.9胡树祥，谢玉进.大数据时代的网络思想政治教育J.思想教育研究，2013，(6)：61-
40、6110舍恩伯格，库克耶.大数据时代M.盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.11黄欣荣.大数据对科学认识论的发展J.自然辩证法研究，2014，(9)：64-6912涂子沛.大数据 正在到来的数据革命M.桂林：广西师范大学出版社，2013：99.责任编校：肖文燕大数据对思想政治教育方法论的变革The Revolutionof Big Data for the Ideologicaland PoliticalEducation MethodologyHUANGXin-rong(Jiangxi Universityof Finance and Economics,Nanchang 33
41、0013,China)Abstract：Big Data era is coming,whichhas brought not only a new way of thinkingand un-derstanding to our work,living,education and other aspects,but also a new scientific methodology tothe ideological and politicaleducation of college students.Through the excavation of the digitalfoot-pri
42、ntleft by college students in Internet,smart phones and other facilities,we can accurately recog-nize their ideological and behavioral dynamics,predict their future thinkingand behavior based on theprevious data,master and control more accurately their ideologicaldynamics and behaviors,so as toachieve more precise and scientificideological and politicaleducation for college students.Key words：big data;college students;ideological and politicaleducation;methodology101