大数据与网络意识形态治理

2019年01月21日 11:20:45
来源: 《理论与改革》 作者: 韩影 张爱军

  【摘 要】 网络意识形态治理是国家治理能力和治理体系现代化的重要组成部分和重要标志。大数据是网络意识形态治理的重要手段,但二者在实践过程中呈现复杂局面。意识形态治理既包括对网络主流意识形态的治理,进而捍卫主流意识形态的权威,防止主流意识形态的失真与虚置,也包括网络非主流意识形态的治理,让非主流意识形态维持在法治的限度之内,防止非主流意识形态极端化和相互妖魔化。意识形态治理应充分利用好大数据,提高意识形态治理的针对性、精准性和有效性。排除对意识形态治理的盲目性和主观性。防止意识形态治理带来的政治与社会双重风险,使主流意识形态对非主流意识形态具有引导力、震慑力和控制力。

  【关键词】 大数据;主流意识形态;非主流意识形态

  学术界对大数据引发的哲学、政治学、社会学、经济学研究取得了丰硕的成果。网络意识形态安全也进入了学界的视野,并取得了初步的研究成果。大数据在网络意识形态方面的应用逻辑仅从正面展开,有意或无意忽略大数据在网络意识形态应用逻辑的负面展开,这是不应有的缺失,应予以补证。大数据与网络意识形态的关系至少应从正反两个维度进行探索,才会全面展示大数据的客观性。因此,大数据与网络意识形态的关系具有深入研究的必要,具有理论意义和实践意义。

  一、机遇:大数据改变了意识形态的因变量

  大数据给意识形态发展带来了前所未有的机遇。大数据一方面给意识形态发展带来了客观依据,对意识形态治理具有针对性、精准性和实效性。另一方面又为意识形态治理主体本身设置了治理限度,使意识形态治理主体充分行使宪法和法律规定的权力,保障公民对于意识形态的话语权利,强化主流意识形态的引导力,提升对非主流意识形态的控制力。

  (一)大数据使经济基础决定意识形态论变成经济与大数据共同决定论

  马克思主义认为,生产力是社会发展的最终决定力量,生产力决定生产关系,经济基础决定上层建筑。这种决定作用是客观必然的,是不以人的意志为转移的。但这种决定作用都是宏观的,在中观和微观上需要多重复杂的机制才能实现,需要“中介原则”和机制才能把马克思主义基本原理落到实处。“中介原则”和机制不但落实马克思主义基本原则,而且还会检验马克思主义基本原理的有效性。大数据则是给这种宏观的决定论提供了现实可供选择的“中介原则”和机制之一。

  这是因为,大数据是第一生产力的具体标志,大数据对生产关系起决定作用,通过大数据人们不但认识新的生产关系,还会构建新的精致的生产关系。大数据对经济基础起决定作用,让人们看到真实的经济基础。通过大数据,人们会迅速而又精准地认识到生产关系和社会关系的变化,对阶级和阶层的分布有了更为清晰明确的认识,也因此认识到不同的阶级和阶层对意识形态的不同诉求。大数据不但对新型的生产关系和经济基础起决定作用,而且对上层建筑具有决定作用,对意识形态发展起决定作用,可有效去除网络意识形态的泡沫化,消解网络意识形态肥大症。没有大数据,网络意识形态的幻像就会形成,每一个人都会生活在意识形态的幻像之中。通过意识形态幻像去治理,不但增加治理意识形态的成本,还会让意识形态失真。意识形态客观而真实的分布,只有通过大数据的方式和手段才能挖掘出来。

  (二)主观意志主导论变成大数据主导论

  大数据使意识形态治理发生转变。在网络时代,意识形态具有多元性特征。多元意识形态包括主流意识形态和非主流意识形态。主流意识形态是公共权力输出的新时代社会主义思想和社会主义核心价值观。非主流意识形态林林总总,主要包括民族主义、国家主义、民粹主义、自由主义与新自由主义、保守主义与新保守主义、社会民主主义、左派与新左派、右派与新右派。这些主义和意识形态派别在网络以碎片化传播的过程中,不但重新组合与变形,还会形成各种不同的亚碎片主义和亚碎片派别。不但如此,在网络后真相时代,个体情感和个体信念成为网络意识形态传播和聚焦的源动力,所有这些都无疑增加了网络意识形态的复杂性,也增加了网络意识形态治理的艰巨性。过去那种对网络意识形态进行主观性模糊性治理显然已经不适合网络意识形态发展的潮流。主观性治理必然让位于客观性治理,模糊性治理必然让位于精确性治理,灌输性治理必然让位于互动式治理,真实性治理必然要与虚拟式治理相结合。这就需要转变思维,即由理性思维、非理性思维、主观想象、GDP数字思维转向大数据思维,促使意识形态治理主体充分认识到大数据带来的具有某种“颠覆性”的思维冲击。意识形态治理主体利用大数据从海量意识形态样本探索和发现意识形态传播和发展的客观规律,按着意识形态发展的客观规律办事。用意识形态的大数据说话、用意识形态的大数据治理、用意识形态的大数据进行创新,用大数据对意识形态进行精准引导和精准控制,因为通过大数据可以精确再现意识形态的客观分布。

  (三)内因根据论变成内因与大数据共存根据论

  事物的发展变化外因是条件,内因是根据,外因通过内因而起作用,无论外因和内因,强调的都是事物变化的因果关系。生产力、经济基础、权力是产生意识形态的因,意识形态是三者共同合力的结果。“大数据使我们看到抽象普遍性追寻的意义和价值,同时又不会迷失于对它的终极追寻。就像抽象普遍性一样,相关性更不是终极目的本身,它的价值在于其所晓示的相关关系,只是必须理解相关关系的因果派生关系性质,从而使其落实到因果性根基之上。”[1]大数据不是通过这种宏大的因果关系来分析意识形态,而是大数据通过相关性在保持因果性的同时,补正和延伸因果关系。隐藏在人们衣食住行的意识形态没有大数据手段是难以揭示出来的,谁能想到人们购买苹果手机会被民族主义抨击,购买华为手机竟然有爱国主义注入呢,仅关注生活的沉默群体竟然是民粹主义的大本营。这一切,都是通过大数据相关性原理从日常生活样态中把意识形态挖掘出来的。

  意识形态与生活样态有着密切的关系。从因果性的角度来说,有什么样的意识形态,就有什么样的生活状态,有什么样的生活状态,就有什么样的意识形态。但事实远比因果性复杂,生活样态与意识形态关系错踪复杂,不同生活样态的人,具有不同的意识形态,同一生活样态的人,具有不同的意识形态,不同生活样态的人,具有相同的意识形态,但不可否认的是,意识形态往往隐藏在人们的生活样态之中。利用大数据手段,对人们的生活样态进行分析和挖掘,分析和预测人们的生活样态趋势,捕捉到生活样态与意识形态的相关性关系。通过大数据的相关性原理和技术手段,可以把复杂的生活样态与意识形态的关系以规律性的方式揭示出来。2016年的美国大选就是利用大数据挖掘出选民的生活样态,通过生活样态分析了民粹主义走向,美国共和党利用民粹主义使特朗普当选美国总统。民主党希拉里之所以竞选失败,就在于直接关注意识形态,忽略了意识形态不仅是意识形态本身,而是隐藏在日常的生活样态之中。大数据通过揭示人们的生活样态,去证实意识形态的样态,客观显示相关结果。

  (四)制度决定论变成制度与大数据并存决定论

  制度决定意识形态,有什么样的制度就有什么样的意识形态。社会主义制度决定社会主义意识形态,社会主义意识形态是社会主义制度的反映和引领。社会主义制度决定非主流意识形态存在的范围和界限,决定非主流意识形态的性质和特点。社会主义制度决定了利用大数据可利用的条件和性质,也就是说,大数据利用必须为社会主义制度和意识形态服务。只有在这种情况下,才能利用好大数据去分析意识形态,从而增加社会主义主流意识形态的主导性和对非主流意识形态的引领性。但是制度决定论具有结构和固化特征,对于意识形态的决定作用也是结构和固化的,对于意识形态的走向、流变、互动缺少预测性调整和应对。网络意识形态的特点之一是海量的流动性,在流动中变异,在变异中流动。7.5亿人上网,其意识形态的流动性不是仅凭制度决定就能解决的。

  大数据的预测功能体现了社会主义制度的性质和特征,也是社会主义主流意识形态的必然要求。网络的意识形态的海量、低端、垃圾流动性需要大数据的精准提炼和预测,“从‘流程’核心转变为‘数据’核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是‘数据’为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。”而且“大数据的核心就是预测,大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考,相反,它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一样,没有本质变化。”大数据的预测具有多种方式,“大数据预测、大数据记录预测、大数据统计预测、大数据模型预测,大数据分析预测、大数据模式预测、大数据深层次信息预测。”

  利用大数据预测可以全方位地预测主流意识形态和非主流意识形态的基本走向。“大数据时代下的民意是多元化的民间,且极具复杂性和多变性。多元化的新媒体、自媒体及其运行模式,不但为人们提供了多元便利的信息渠道,而且随着‘后真相’时代的来临,人们因价值、信仰、道德、宗教、意识形态的不同,会通过固化情感与信仰的方式对信息进行取舍,导致民意的断裂,这些因情感与信仰而导致的实质性信息分布,都是大数据处理的样本。”如果说制度决定意识形态是宏观决定论,那么大数据预测则是微观决定论,通过大数据可以准确地观测到每一个人、每一个群体、每一个组织的意识形态走向。对相关性的海量数据进行提取,及时发现意识形态的流变。

  (五)大数据由对意识形态的模糊治理变成精准性治理

  2015年9月5日,国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》。纲要提出:“将大数据作为提升政府治理能力的重要手段”,“提高社会治理的精准性和有效性”。通过实证数据对意识形态进行治理,“具有较大的局限性和模糊性”。大数据技术能够通过交叉复现、质量互换、模糊推演等手段有效提升整合各方面数据资源的能力,“大数据技术则通过GPS设备、RFID设备、视频监控设备、卫星遥感等各种传感器介入互联网终端,使自然与社会运动变化的征兆信息,以传感数据、交易数据、交互数据的方式为人所捕捉,有效减少信息盲点。”[1]大数据为意识形态提供精准性预测,大数据透过巨量搜索数据见微知著,形成对意识形态的整体判断,保证主流意识形态健康发展,防止主流意识形态的“虚置化”和自我构建的“宣传幻像”。及时防止和制止非主流意识形态极端化的苗头。与此同时,通过大数据对意识形态进行简化处理,使意识形态明晰化。非主流意识形态是社会舆情的重要内容,“大数据处理的一个重要逻辑就是将价值含量较低的海量数据进行价值凝炼和萃取,在不失代表性的前提下进行数据简化处理。”[2]“记录单个个体行为的数据似乎是杂乱无章的,但当数据积累到一定程度时,群体的行为就会在数据上呈现一种秩序和规律。”[3]对意识形态进行简化处理,形成意识形态的实际分布图,为意识形态的有效治理提供了重要参考。

  大数据对网络意识形态具有相契合的一面。网络意识形态治理应用大数据,将会构建一个健康良序的意识形态体系。其基本标志就是网络意识形态公开、透明、互动,并与现实意识形态相互促进,共同发展。

  二、风险:大数据改变了意识形态的型构

  大数据利弊共存。大数据不但给意识形态发展尤其是主流意识形态的发展带来了新的机遇,也同时带来了挑战。大数据是人发明的,人的不完美性也必然带来大数据的不完美性。意识形态也是人构建出来的,人的不完美性导致意识形态的不完美性。大数据的不完美性与意识形态的不完美性结合在一起,并不如同数学一样负负得正,只会负负得负,甚至会以N位倍的方式得负,正如康德所言:“从扭曲的人性之材中,造不出什么直的东西。”[4]意识形态对经济基础具有反作用,这种作用既有正面作用也有负面作用,这种负面作用,通过大数据以真实的客观性挖掘出来,引发一系列消极后果。

  (一)大数据歧视

  大数据对意识形态不但具有正面分析和挖掘,也有对意识形态的负面作用进行分析和挖掘。通过这种负面分析和挖掘,意识形态的客观负面作用以清晰的方式显现出来。更为重要的是,大数据意识形态推送,会产生“大数据歧视”,如同AI人工智能的算法一样,“算法倾向于将歧视固化或者放大,使歧视自我长存于整个算法里面。”形成“自我实现的歧视性反馈循环。”[5]大数据意识形态歧视也同样如此。大数据把海量意识形态歧视进行提纯和简化,形成大数据的自我生成式“歧视性反馈循环”。在此基础上对意识形态进行推送,不断推送导致N倍的意识形态不平等。

  (二)大数据扭曲

  大数据对意识形态进行持续性地扭曲。一方面,这是由意识形态本身的特点决定的,无论何种意识形态“都具有扭曲与掩饰真相与真理的特点。意识形态不完全是真相与真理,意识形态包括谎言、神话、假像、信仰、真相、真理。”[6]另一方面,通过大数据对海量的扭曲的意识形态进行分析、提纯和简化,造成人们的认知错觉,强化了人们对意识形态的负面认知,淡化了人们对意识形态的正面认知。尤其是强化主流意识形态的错误认知,淡化了对主流意识形态的正面认知,影响了主流意识形态的权威性和引导性。与此同时,大数据对非主流意识形态的持续性扭曲,会造成公共权力对非主流意识形态的误判,进而影响对非主流意识形态的治理。非主流意识形态之间也会因此相互妖魔化,增加了非主流意识形态之间的紧张、矛盾、对立和冲突。

  (三)大数据导致意识形态主体表演化

  基于生存和发展的需要,在一个非良好的环境下,人性具有伪善的特性。大数据的精准特性,会让人们隐藏自己的真实意识形态,并通过意识形态表演达到隐藏真实意识形态的目的。萨托利说:“我们从个人经验知道,同一个人在低透明度环境转向高透明度环境时,他或她的行为会十分不同。这意味透明度因素可以改进也可以歪曲行为。”他还举例说,当透明度是用来推销形象以至于有损于负责的行为时,它就是起到了歪曲的作用。因此“透明度即使不制造冲突,也能加剧冲突。”[7]在现实生活中,人们为了避免因意识形态而产生的矛盾与冲突,往往把个人的意识形态隐藏起来,意识形态与政治行为具有隐藏性的内在关联,这种内在关联并不通过政治行为直接表现出来。但大数据因其精准性把人变成了“意识形态透明人”。“意识形态透明人”往往失去其意识形态本性,变成了意识形态表演。通过意识形态表演,伪装成相信自己不信的意识形态,或者不相信自己相信的意识形态。这种意识形态表演,直接表现为道德至上和政治正确。意识形态表演化必然导致主流意识形态和非主流意识失真和空心化。

  (四)大数据导致意识形态虚置化

  大数据具有使意识形态虚置的可能性与现实性。网络意识形态具有去中心化的特性。这包括主流意识形态对非主流意识形态去中心化、非主流意识形态对主流意识形态去中心化、非主流意识形态互去中心化。维护主流意识形态,防止非主流意识形态去中心化,除了运用公共权力进行维护,利用主流媒体进行宣传与灌输的方式之外,还需要利用大数据对非主流意识形态进行分析。人也充满着不完美性,意识形态也充满着不完美性,人不但具有不可测的幽暗意识,而且还具有不可测的意识形态幽暗意识。“利用大数据会真实再现意识形态在网络的分布,过去那种以隐性方式存在的意识形态或者以想象共同体式的意识形态被大数据客观地、海量地呈现出来。大数据不但准确地分析出共同体意识形态的群众,还会精准到个人。即使那些隐藏个人意识形态的群众和个人,大数据也会通过相关性分析把这一群体或个人呈现在人们面前。个人的政治意识形态隐私变成了政治意识形态的透明人,意识形态之战由隐性之战变为显性之战。通过大数据分析到非主流意识存在和分布的同时,也使得非主流意识形态对主流意识形态批判甚至对抗的形式、主体、阶层的流程规律得以展示出来,从而增加了国家政治主体治理主体处理意识形态的难度。”这不是大数据自身的逻辑悖论,而是通过大数据挖掘意识形态导致客观性、相关性的悖论。

  (五)大数据具有导致意识形态极权的可能性与现实性

  大数据具有“大数据极权”的内在逻辑。大数据不但成为新的技术手段和大数据思维,而且还会形成大数据意识形态,大数据意识形态会导致“大数据极权”。萨托利认为:“极权主义的现代性,在于支持并助长极权主义权力扩张和渗透技术的现代性。极权主义政体的大部分特征都是‘技术为条件’”。[7]他还说:“如果我们严肃地看待‘一切皆属于国家’这句话,并且用我们的高技术提供强制手段把它实行到极致,我们肯定会发现自己面临着‘对人类私生活的绝对侵犯’,面临着人类集体生活中一切自发的、独立的、多样化自主现象遭到毁灭,简言之,面临着一个国家把群众社会吞噬掉的宏大的政治兵营。”大数据开辟了新的政治学领域,也开辟了新的意识形态领域。“在传统政治学的视域里,私人领域与公共领域一直是政治学的基本界分。在网络时代,又呈现了私人领域与公共领域的交织与重叠,或称网络政治领域。大数据把人们带入了第四领域,即大数据领域。”[2]在大数据领域时代,已经改变了过去那种人自我寻找、构建、强化意识形态的状态,而是变成了意识形态找人。意识形态找人就可以通过意识形态支配人,使人在潜移默化的状态中或者在被意识形态的催眠过程中成为意识形态的斯德哥尔摩综合症患者。

  (六)大数据意识形态主体的权力滥用

  意识形态主体包括主流意识形态主体和非主流意识形态主体,主流意识形态主体和非主流意识形态主体都具有权力滥用的情况。主流意识形态主体权力滥用主要体现在部门和地方意识形态主体的权力滥用。“应用得当,大数据会是我们合理决策过程中的有力武器;倘若运用不当,它就可能会变成权贵用来镇压民众的工具,轻则伤害顾客和员工的利益,重则损害公民的人身安全。我们所冒的风险比想象中还要大。”[8]权力滥用主要体现在利用大数据对主流整体性意识形态进行分解式滥用,比如社会主义核心价值观24个字构成一个整体,有些部门或地方只取社会诚信的价值观进行宣传,或者对社会主义核心价值法治价值观进行提取和意义转换,对意识形态进行意义转换式治理,并通过大数据对意义转换式治理造成的海量信息进行分析和简化,从而达到滥用大数据为部门和地方官员获取政绩的目的。非主流意识形态的权力滥用主要体现在意见领袖或网络大V上。从一般意义上说,能够从海量的意识形态信息进行储存、提取、转化都需要大量的资本、金钱、能力、资源做强大后盾,只有政府、公共权力部门和大公司才具有这样的实力,意见领袖或网络大V没有这个能力和实力,但他们可以利用公布的大数据按着他们的意志、意识形态、情感和信念进行非主流意识形态构建,让大数据成为他们可利用的重要工具。

  三、重塑大数据意识形态安全新理念

  抓住大数据带来的意识形态发展机遇,密切关注大数据对意识形态的挑战,防范大数给意识形态带来的风险,构建大数据意识形态治理的新路径,显得尤为重要和迫切。习近平总书记指出:“网络空间是亿万民众共同的精神家园。网络空间天朗气清、生态良好,符合人民利益。网络空间乌烟瘴气、生态恶化,不符合人民利益。”要“加强大数据挖掘分析,更好感知网络安全态势,做好风险防范。”[9]对于意识形态来说,网络空间乌烟瘴气、生态恶化主要是大数据在应用过程中带来的负面影响,因此,根据大数据带来的意识形态风险进行治理,要处理好危险与危机的关系,依宪治理大数据带来的危险,而不是处理大数据带来的危机。

  (一)通过宪法对大数据应用带来的风险进行防控

  依宪进行意识形态治理是依宪治国的基本内容和基本要求,但这些内容和要求要落到实处,不能流于形式。治理意识形态要有宪可依,违宪必究,执宪必严,树立宪法的最高权威。宪法捍卫主流意识形态,也保障非主流意识形态,因为言论与信仰自由决定了不同意识形态的选择权。国家运用大数据对意识形态进行治理时,首先是通过宪法对意识形态进行治理。对于非主流意识形态的治理,主要是大数据应用意识形态治理的“风险防控”而非消灭非主流意识形态本身。对主流意识形态的保障和对非主流意识形态的防控不能违宪。一方面国家运用大数据治理意识形态不能违宪,不能滥用大数据对主流意识形态和非主流意识形态进行治理,另一方面国家政治治理利用大数据时要保障公民的意识形态权利。

  (二)制定个人信息保护法成为重中之重

  大数据挖掘造成了“意识形态透明人”,这会影响每一个人的基本权利和尊严,也给人们在意识形态上造成了不便和困惑,造成了不同意识形态之间的紧张和对立。应针对大数据给人们带来的意识形态不便制定大数据安全法,保障主流意识形态和非主流意识形态安全。意识形态安全即为不受威胁和侵害的状态,制定大数据安全法,就是使主流意识形态和非主流意识形态不受威胁和侵害,并防止非主流意识形态极端化、相互威胁、相互侵害,防止非主流意识形态原教旨主义化。

  在这方面,中国已经初步地制定了法律、法规和规章,比如,《中华人民共和国宪法》第38条规定公民的人格尊严不受侵犯。国务院于1997年12月7日颁布的《中华人民共和国计算机信息网络国际联网管理暂行规定实施办法》第十八条规定:“不得擅自进入未经许可的计算机系统,篡改他人信息;不得在网络上散发恶意信息,冒用他人名义发出信息,侵犯他人隐私。”公安部于同年12月30日颁布的《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》第七条规定:“用户的通信自由和通信秘密受法律保护。任何单位和个人不得违反法律规定,利用国际联网侵犯用户的通信自由和通信秘密。”《中华人民共和国政府信息公开条例》相关规定中说:“行政机关认为申请公开的政府信息涉及商业秘密、个人隐私,公开后会可能损害第三方合法利益的,应当书面征求第三方的意见;第三方不同意公开的,不得公开。但是,行政机关认为不公开可能对公共利益造成重大影响的,应当予以公开,并将决定公开的政府信息内容和理由书面通知第三方。”但到目前为止还没有制定个人信息保护法。“当前,个人信息频繁泄露、大数据安全顶层设计缺失、大数据交易安全第三方监督缺位。在这样的背景下,出台个人信息保护法将成为保护网络信息安全的重要措施。”[10]没有个人信息保护法,意识形态安全就无法安身立命,人们会处于互相戒备的状态。个人信息保护法在大数据时代应成为重中之众。

  (三)对个人意识形态治理要进行脱敏感性处理

  意识形态隐私是个人隐私的重要内容,保障意识形态隐私是保障个人隐私的内在逻辑要求。保障个人意识形态隐私要进行脱敏处理。输出数据不能包含个体性意识形态信息。在选择脱敏方法时应该考虑以下六个因素:可用性。脱敏后的意识形态数据以满足需要为限度,不能超越满足需要的限度加以无限制的滥用;真实性。大数据具有客观性,其真实性不容置疑,脱敏之后保持大数据意识形态的真实一般性和简化性,对事不对人;时效性。意识形态不是固定不变的,而是不断流动和变化的,保持大数据应用带来的时效性,防止大数据应用上的极权特性,不能让大数据应用造成个人意识形态骚扰;可重现性。相同参数配置下,保持相同源数据脱敏后的意识形态数据的一致性和抽象性,防止个体性和具体性;占用性。需要结合意识形态源数据量、源数据间行内同步、表内同步、跨表同步、跨库同步要求,考虑不同脱敏方法对计算资源、存储资源的需求;可配置性。结合意识形态的需要,通过对脱敏方法的配置生成脱敏后的意识形态数据。

  (四)充分保障大数据应用意识形态的基本权利

  在这方面,欧盟的做法可资借鉴,“清华大学教授申卫星将欧盟《一般数据保护条例》赋予个人对一般数据的权利总结为:被遗忘权、获取权、修改权、携带权、拒绝权。”[11]公共权力、大企业、大公司利用大数据都要保障因大数据而带来的公民基本权利。没有遗忘权,大数据利用其相关性对公民权利进行终身跟踪,会使公民一直处于精神焦虑和恐惧状态,进而影响了公民的其他社会生活和政治生活。没有获取权,公民的意识形态就会不断被控制和利用。没有修改权,个人意识形态隐私就会被“识脸”,个人意识形态就会被精准伤害。没有携带权,个人意识形态隐私权就会被他人冒领和构陷。没有拒绝权,个人意识形态安全就失去基本的保障,就会被利用和滥用。利用大数据必须采取公开告知的原则。公开告知是通则,不公开告知是例外。告知必须是全面真实的告知,而不是片面、选择、虚假、恐吓的告知。拒绝必须是独立、自主、自由、内在的拒绝,而不因外在强制的拒绝。惟其如此,大数据带来的基本权利才能从实质性保障,意识形态才不会成为个人的梦魇。

  大数据是一把双刃剑,利弊共存共生,没有利也就没有弊,没有弊也就没有利,留利除弊是解决大数据应用意识形态的理想构建,现实构建远比理想构建复杂得多。从辩证法的角度来说,利越界则为弊,弊越界则为利。大数据应用在意识形态必然是利弊共存,大数据应用于意识形态分析客观性、相关性、精准预测都是利弊共存的,任何组织和个人都难以做到去利除弊的完美状态。尽管如此,建立保障意识形态的宪法机制及公民权利保障机制仍然是十分必要的。

  〔参考文献〕

  [1]王天思.大数据中的因果关系及其哲学内涵[J].中国社会科学,2015,(5):22-42、204-205.

  [2]喻国明.大数据分析下的中国社会舆情:总体态势与结构性特征——基于百度热搜词(2009-2012)的舆情模型构建[J].中国人民大学学报,2017,(5):2-9.

  [3]徐子沛.大数据[M].桂林:广西师范大学出版社2013:318.

  [4]以塞亚.伯林.自由论[M].胡传胜译.南京:译林出版社,2003:269.

  [5]曹建峰.算法决策兴起:人工智能时代的若干伦理问题及策略|AI观察[EB/OL].2017-05-24,http://www.sohu.com/a/143165651_455313.

  [6]张爱军、王喜春.微博“意识形态极化”现象研究——基于勒庞视角的知识社会学探析[J].自然辩证法研究,2016,(1):71-76.

  [7][美]乔万尼.萨托利.民主新论[M].冯克利、阎克文译,上海:上海人民出版,2009:269、197.

  [8][英]维克托.迈尔?舍恩伯格、肯尼思?库克耶.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕、周涛译,杭州:浙江人民出版社,2012:195.

  [9]习近平.在网络安全和信息化工作座谈会上的讲话[N].人民日报,2016-4-26.

  [10]张苇杭.大数据时代我们需要个人信息保护法吗?[EB/OL].2017-11-14,http://www.sohu.com/a/204264 182_118392.

  [11]王峰.个人信息保护法应该如何立法?专家建议建立信息保护激励机制[EB/OL].http://finance.sina.com.cn/roll/2017-11-08/doc-ifynsait6314652.shtml,2017-11-08.

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