论大数据时代思想政治教育思维方式转向

　 [ 摘 要] 为摆脱思想政治教育“解题低效”的窘境，需对思想政治教育思维方式进行转变。大数据带来了以“样本 = 总体”、“不是精确性，而是混杂性”、“不是因果关系，而是相关关系”为 显著特征的思维方式变革。大数据时代思想政治教育思维方式要顺应思维变革要求，重点促成 由样本思维向整体思维、由因果思维向关联思维、由精确思维向模糊思维的转变，使不同思维 方式优势互补、相得益彰，为提升思想政治教育效果增益助力。

　 [ 关键词] 大数据；思想政治教育思维方式；整体思维；关联思维；模糊思维

　思想政治教育者往往心怀“丰满的理想”，却要直面思想政治教育低效的“骨感现实”。造成这 一窘况的原因是多方面的，其中思想政治教育思 维方式的流弊是主因之一。要化解理想与现实的矛盾，需要对思想政治教育思维方式进行转换。“大数据开启了一次重大的时代转型”[1]1，不仅带 来了科学技术革命，而且引发了一场思维变革，对 思想政治教育思维方式的转变有着重要的导引作 用。正如学者指出，“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”[2]。大数据理论研究专家舍恩伯格则认为，大数据将 会带来思维方式的三大变革：一是分析问题的依 据不是部分样本而是全部数据；二是关注的“不是 精确性，而是混杂性”[1]45；三是重视的“不是因果关 系，而是相关关系”[1]67。我们认为，要根治思想政治 教育思维方式的痼疾，使之顺应大数据时代思维变革要求，应当重点促成由样本思维向整

　体思维、 由因果思维向关联思维、由精确思维向模糊思维的转变。

　维 一、由样本思维转向整体思维 维 （一）何谓样本思维和整体思维

　所谓样本思维，指的是将整体视为若干部分 之和，从中随机抽取部分样本，通过抽样调查、样 本分析来认识复杂整体的思维方式。样本思维遵循的是从部分到整体、从要素到系统、从个别到一般的认知模式，具有“以小见大”的思维特征。本文所言的整体思维是相对样本思维而言的，指的是 将组成整体的所有部分视为一个不可分割的有机 体，尽可能不遗漏任何部分，是一种在全盘考虑、 系统分析中把握全局的思维方式。整体思维遵循 的是从整体到部分、从系统到要素、从一般到个别 的认知模式，具有“以大见小”的思维特征。

　 在小数据时代，人们没有办法对构成整体的所有部分进行研究，因此只能择取少量部分进行采样分析，企图以“一斑”窥视“全豹”，认为只要正确认识部分就能准确认识整体。在大数据时代，人们能够较为轻松地获取大量数据信息，“样本 = 总 体”的设想成为现实，能够“分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本”[1]29， 所有的数据都成为了分析的样本，事物的样貌能够完整、系统地呈现出来。

　在以往的思想政治教育理论研究和实践工作中，重样本思维轻整体思维的倾向比较明显。比 如，为了了解某个群体的思想状

　况，通常做法是选择部分对象开展问卷调查、随机走访、个案访谈， 再对掌握的样本信息进行评析，在此基础上，形成类似于“大部分……少部分……”的最终结论。如此一来，样本对象巧妙地代替了全体对象。又比如，为了创新思想政治教育方式方法，思想政治教 育者习惯选择少数人进行“实验”，一旦“实验”成 功，就会武断地将个别经验当作“放之四海而皆 准”的普遍经验加以推广应用，结果对一些人管用 的思想政治教育方式方法对其他人却失灵了。再 比如，典型教育法是思想政治教育惯用的方法，往往是一些典型树立起来了，可是少数典型并没有很好地影响和带动多数非典型。

　维 （二）为何要由样本思维转向整体思维

　抽样分析是由于无法获得全部数据信息而做出的无奈选择，其局限性是非常明显的：“无论如何科学抽样，都有可能走样，部分都未必能够代表整体”[3]；存在非样本“被代表”、细节信息“被忽略” 的现象，等等。样本思维的弊端在思想政治教育中同样存在：一是通过随机抽样调查得到的思想信息，反映的只是被调查者的个别情况，并不能全面反映出所有人的真实状况，仅仅依据样本分析的结果贸然得出一般性结论，带有很强的片面性和 主观性。二是由于样本调查的覆盖面是有限的、随机的，最应该、最适合成为样本的对象可能落选， 最有用、最需要的思想信息可能遗漏。三是单纯依靠样本数据，难以发现人的思想变化的轨迹和规律，

　难以科学判断人的思想行为发展趋向，不利于思想预测和危机干预。

　整体思维从整体上考察所有部分、所有细节， “被代表”的现象不复存在，使对要素的把握全面、 完整，对问题的思考周密、细致。由于以全部数据 为分析样本，坚持整体思维可以大大降低产生误差的概率，分析结果准确、可靠。另外，考察的样本越大，越容易找到规律，也越容易发现异质情况， 为科学预测和危机管理奠定基础。在思想政治教 育中坚持整体思维，无疑有助于全面、透彻地了解 教育对象，系统、立体地认识教育环境，使思想政 治教育能够做到因人而教、因时而进、因势利导， 提升思想政治教育的针对性；有助于根据对思想政治教育对象和环境的整体认知，统筹考虑思想政治教育目标、内容和方法，系统优化思想政治教育基本结构，维护思想政治教育的整体性；有助于根据大量思想信息准确预判教育对象的思想和行为倾向， 从细节中发现思想症结，提前谋划思想政治教育方案，防患于未然，增强思想政治教育的前瞻性。

　维 （三）如何由样本思维转向整体思维

　首先，完整获取思想信息。大数据整体思维要求全方位、全样本、多渠道获取思想信息，确保思想信息的完整性、系统性。借力大数据储存和分析技术，要将保存的以往思想信息与最新采集的思想信息结合起来分析，弄清思想信息的来龙去脉。要利用

　大数据采集平台和智能终端设备，对大多数乃至全体受教育者进行网络调查和思想数据搜罗，从网络生活世界发现被教育对象隐藏的、遮掩的思想信息。这样一来，就能形成一条完整的历时 与现时、样本与非样本、线上与线下、显性与隐性思想数据有机统一的“信息链”。

　其次，全面洞观思想政治教育对象。“大数据生存”成为人们生活的“新常态”，每个人在大数据 网络空间都会留下无法抹去的“数据足迹”，这些 数据能够真实、全面地反映人们的言行举止。利用大数据监测和跟踪技术，全程跟踪教育对象的“数 据足迹”，用大数据记录他们在不同时空、不同阶 段的思想言行，通过“数据画像”和“数据还原”，全面分析和把握他们日常的思想、情感、态度、价值观，在不经意间和细微处获得意外的认识。

　再次，整体考究思想政治教育经验。大数据时代为思想政治教育经验交流、分享、推广提供了便利的条件，但要谨慎对待、系统考虑思想政治教育 经验。切忌将从样本对象、样本区域、样本学校提 炼出来的思想政治教育个别经验当作一般经验， 而是要充分考虑对象、地区、环境的差异，结合思 想政治教育的不同目标、任务，批判性地汲取并加 以利用。同时，要从非样本对象、非样本区域、非样本学校的实际出发，探索适宜的、有效的思想政治教育方式方法。

　维 二、由因果思维转向关联思维 维 （一）何谓因果思维和关联思维

　简单地说，因果思维指的是根据事物之间的因果关系认识事物的思维方式，主张遵循由“果” 寻“因”的进路发现规律，认识真理。关联思维指的是根据事物之间的相关关系认识事物的思维方式，认为事物之间并非必然存在因果关系，可以凭借关联分析而非因果推导认识规律，揭开真相。

　因果思维在人们脑海里根深蒂固，遇到问题人们总爱问“为什么”，对事物的认识不满足于“知 其然”，更要“知其所以然”。受因果思维的影响，思 想政治教育理论工作者几乎形成了“是什么→为 什么→怎么办”的研究模式，其中对“为什么”的探 究是整个研究过程的中心环节，起着承上启下的 作用。但由于过分执着于因果关系的探求，思想政治教育研究变成了从原理到原理、从理论到理论 的逻辑推演，变成了从结果找原因、从现象看本质的思维游戏，致使简单的问题被复杂化，清晰的问题被模糊化。思想政治教育实践工作者总是认为思想的形成和行为的发生必然是有原因的，费尽心思寻找引发“后果”的“前因”，对可能存在的原因进行大胆假设并小心求证，在因果分析中追根溯源，试图依靠前后相接的“因果关系链”发现有 价值的线索，解释现象背后的本质，找到解决问题的良策。一旦找不到或弄不清因果联系，就会茫然失措，造成思想政治教育工作中断或终止。

　维 （二）为何要由因果思维转向关联思维

　首先，是出自于对思想政治教育研究对象复杂性的考虑。思想政治教育的研究对象是人的思想，人的思想是极为复杂的。从思想的结构来看， “广义的‘思想’是知、情、意、信的有机整体”[4]，这 种有机统一性更多表现为相互之间的内在关联而非引起与被引起的因果联系。换而言之，知、情、 意、信任意某方面的变化，不一定会引起其他方面 的变化，也不一定是由其他方面引起的。从思想的 影响因素来看，往往是多样的，“一果多因、一因多 果、多因多果”的现象普遍存在，无论是由“前因” 推演“后果”，还是由“后果”寻觅“前因”，都存在相当大的难度；从思想形成和发展的规律来看，有的表现为简单的、线性的因果关系，有的表现为繁杂 的、非线性的相关关系；有的是可以通过因果分析发现的，有的是难以通过因果分析发现的，反而依据相关关系才能识别。

　其次，是出自于对大数据时代思想信息特点的考虑。一是思想信息数量巨大，要对不计其数的思想信息进行因果分析几乎是不现实的，但是通过海量数据的相互对照，比较容易发现思想数据之间的相关关系；二是思想信息类型多样，既有结构化的思想信息，又有半结构化、非结构化的思想信息，要从如此杂糅的思想信息系统中理清因果头绪，可谓是一项浩大的过程；三是思想信息变化飞速，新的思想信息刚出现就有可能过时，可以说 “没有最新的思想信息，只有更新的思想信息”。思想信息的快速更新

　意味着因果分析要考虑更多的变量，也意味着先前通过因果分析得出的结论可能随着新论据的出现而被推翻。

　 再次，是出自于对大数据时代思想政治教育面临的挑战的考虑。大数据时代社会思潮迭起，各种消极的思想观念、道德信条、价值主张通过大数 据载体肆意渗透，影响教育对象思想和行为的不可确定、难以控制的因素空前增多。固然可以通过 因果分析发现潜伏的思想危机，但是由于难度大、 耗时多、周期长，无法适应快速反应、及时决策的要求，费尽周折得出的结论可能由于“时过境迁” 而失去了参考的价值。与之相反，在思想信息分析中运用关联思维，不仅可以提高思想分析的效率， 而且有利于从看似毫不相干的思想迹象中发现思 想“症候”，及时给予思想关怀，准确预测思想走 势，提前做好应变方案。

　维 （三）如何由因果思维转向关联思维

　首先，打破因果式思想分析的习惯。基于因果关系剖析思想行为的发生根源和演化趋向，有时 会陷入思想分析的歧途，毕竟思想行为之“因”与 思想行为之“果”并不总是简单的对应关系，也不是一目了然的。此时，改变思维习惯，基于相关关系可能更容易发现和解决问题。在很多情况下，思想政治教育者最先需要做的不是进行因果式的思想诊断，而是根据相关迹象提前进行思想干预和疏导。也就是说，我们不要过分拘泥于因果关系， 要暂时搁置“为什么”的问题，直面通过相关关系 呈现出来的“是什么”的

　问题，进而直接思考“怎么办”的问题，使思想政治教育从“补救”走向“预 防”，变“解题低效”为“解题高效”。

　其次，保持对相关关系的高度敏感性。捕捉相关关系是进行关联思考的基石，需要思想政治教育者保持高度的敏感性，善于从看似离散、毫不关联的事物中发掘内在联系。利用大数据统计技术， 将教育对象在接受教育前后的思想信息数据进行 对比，分析哪些方面与教育对象思想变化相关，哪些因素与思想政治教育效果相关，找到尚未引起重视的思想政治教育突破口和着力点。通过大数据情境再现和模拟技术，观察教育对象在不同情境下的情感反应和言行差异，寻找思想政治教育 与情境创设、氛围营造之间的关联，以便完善细节，优化情境。此外，要用心关注网络日志、QQ 空 间、微信微博、论坛贴吧等，挖掘网络数据信息与人的思想波动、情感变化、行为趋向、兴趣喜好、内 心需要、价值追求之间的内隐关系。

　再次，消除“思想信息孤岛”。由于缺乏有效的数据共享和信息互通机制，思想政治教育方面的数据信息与其他方面的数据信息彼此离散，形成 了“思想信息孤岛”，这很不利于相关关系的发现和利用。为此，要在思想政治教育主管部门的统筹 下，建立跨地区、部门、层级的思想政治教育数据 信息管理中心和共享平台，促成思想政治教育数据信息与相关数据信息的有机整合。比如，思想政 治教育者可以依据校园卡消费数据发现真正贫困 的学

　生，精准开展“精神扶贫”；依据学生心理测量数据，及时进行心理疏导；依据学生图书借阅数 据，提出契合学生兴趣的学习建议；依据专业发 展、人才需求、就业创业方面的数据，开展职业规 划和就业指导工作；依据学生聊天留言数据、网络 消费数据、网页浏览数据、发帖跟帖数据等，多侧 面窥视教育对象的世界观、人生观和价值观，如此等等。

　三、由精确思维转维 向模糊思维 维 （一）何谓精确思维和模糊思维

　精确思维指的是运用精密无误的概念、判断、 推理分析问题，讲究确定性、清晰性、精准性的思维方式。精确思维强调对思维对象的界定必须相 当明晰，思考的结论必须符合特定的标准或要求， 不允许错误或误差的存在。模糊思维指的是运用含糊不清的概念、判断、推理分析问题，具有不确 定性、不清晰性、不精准性特点的思维方式。模糊思维不需要对思维对象作出清晰界定和准确判断，认识结果近似准确即可，允许存在一定的错误或误差。

　受精确思维的影响，在开展思想政治教育工作之前，思想政治教育者设定了明确的目标和统 一的方略，习惯运用标准化的问卷进行思想信息采样，按照预设的认知模式了解个性迥异、变化多端的教育对象，用非“善”即“恶”、非“好”即“坏”、 非“优”即“劣”的标准分析复杂多样的思想样貌。在教育过程中，思想政治教育者按照确定的目标， 用确定的手段准确无误地向受教育者灌输思

　想理论和道德知识。在教育工作结束后，思想政治教育者试图依据量化的指标对教育效果进行衡量，用精确的数字、数据阐释存在的问题，竭力构建规范化、数学化的思想分析和评价体系。

　维 （二）为何要由精确思维转向模糊思维

　面对多姿多彩、变幻莫测的大千世界，人们内心总有一种精确思维的情结，希望从多样性中找寻同一性，从不确定性中把握确定性，以不变应万变，化模糊为清晰，化含混为精准。然而，世界上存在的各种事物和现象，由于本质和样态不同，有的可以对其进行精确性界定，有的却无法精确化。相对而言，在一定条件下，我们可以精确认识自然科学领域的现象和规律，用数学模型、公式、图表分 析问题，用严密的推理和运算论证问题，得出确切 性、精密性的结论。但是，社会科学和人文科学领域的现象和问题是非常复杂的，很多时候我们只能笼统、大概地进行描绘、分析，得出近似正确的 结论，模糊思维才是认识和分析人文社会现象及其规律的常态思维。思想政治教育学科从属于人文社会科学，当然也要冲破精确思维情结的“藩 篱”，将模糊思维视为认识和分析思想品德领域的现象及其规律的常态思维。

　思想政治教育学“把人们思想品德形成发展 的规律和对人们进行思想政治教育的规律作为自 己研究对象”[5]7，而人的思想品德及其形成发展是极其繁杂的。这种繁杂性决定了我们不可能用非常明细的标准界定思想品德的性质，比如说某人的思想品德高

　尚，但是具体在什么样的程度上算是“高尚”，我们是无法直接用数量来说明的，只能作出比较模糊的回答。即使我们对何谓“高尚”的思想品德作出了明细的回答并形成了社会共识， 但是随着人们思想观念的改变，原先精确的思想认识又会变得模糊起来。我们也不可能确切无误地把握思想品德的现状，丝毫不差地预测思想品德的演变趋势，精确无比地揭示思想品德发展规律，因为人的思想品德无时无刻不在发生变化。我们更不可能通过建立数学模型来准确反映或分析人的思想品德，因为无论建立的模型多么周密，都无法涵盖影响思想品德的所有变量，建立的思想 模型顶多与思想原型近似，数据建模分析的结论只能无限趋近思想真相。

　（三维 ）如何由精确思维转向模糊思维

　首先，要尊重多样。一是要尊重教育对象个性的多样性，不能用绝对化、规范化的统一标准抹杀教育对象的个性，对他们的要求不能“一刀切”，对 他们的教育不能“一锅煮”，而要在了解和尊重他们个性的基础上，提供个性化教育和服务，促进他们的个性发展。二是要尊重价值取向的多样性，不 能简单地用所谓绝对正确的价值观否定其他价值观，而要在多种价值取向的比较、碰撞、对话中引导教育对象形成价值共识。三是要尊重评价方式的多样性，不能一味地依据可以量化、数据化的指标对思想政治教育效果进行定量、定期评价，而要在评价方式的灵活性、适切性而不是模式化、确切性上多下功夫。

　其次，要容忍差错。由于允许差错的存在，降低了细节信息和有效数据被遗漏、被错过的概率， “大数据的混杂模糊表面上破坏了数据的精确性， 其实它是在更大的规模上和更大的范围内实现数据的精确性”[6]。面对大数据时代数量庞大、来源多样、种类繁杂的思想信息，我们最需要做的不是剔 除所谓的“思想信息垃圾”，而是以包容的态度接 受一切思想信息，在一定程度允许看似虚假的、无用的、错误的思想信息数据的存在，尽量不疏漏任何细节，对所有信息进行模糊判别，减少关键信息被错过的可能性，从“思想信息垃圾”中挖掘出有价值的东西，在扬弃模糊认知结果的基础上不断提高思想分析的精确性。

　 再次，要注重生成。精确思维往往事先设定了事物的本质和规律，而模糊思维认为事物的本质和规律是在其发展过程中不断生成的。据此，要关注教育对象的思想本质和演变规律的生成性，不能依照一成不变、非此即彼的标准给教育对象的思想品性“贴标签”，而要以发展、整体的视角看待教育对象的过去、现在与未来；不能僵化认识思想演化规律，要善于从大数据分析中及时发现和总结新的规律。要注重思想政治教育模式的生成性， 不能用既定的、统一的模式培养人，而要针对不断生成的新情况、新问题，及时调整思想政治教育目标和方略，正确处理好思想政治教育主客体关系， 积极探索思想政治教育新手段、新方法。

　特别需要强调的是，我们提出要由样本思维转向整体思维、由因果思维转向关联思维、由精确思维转向模糊思维，绝对不是主张只要后者不要前者，而是希望能用后者克服和弥补前者的不足， 使两者优势互补，相得益彰。在大数据时代，只有根据不同的情况和条件，对多样的思想政治教育思维方式进行综合考虑和运用，才能为思想政治教育实践提供更好的思维导向，进而为思想政治教育的实效性增益助力。

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　参考文献：

　[1 ] [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，201 3. [2] 黄欣荣.大数据对思想政治教育方法论的变革[J].江 西财经大学学报，201 5,(3). [3] 黄欣荣.大数据时代的思维变革[J].重庆理工大学学 报（社会科学版），201 4,(5).

　[4] 王习胜.思想分析的层面与方法[J].贵州师范大学学 报（社会科学版），201 5,(4).

　[5] 张耀灿，郑永廷，吴潜涛，等.现代思想政治教育学 [M]. 北京：人民出版社，2006.

　[6] 张弛.大数据思维范畴探究[J]. 华中科技大学学报 （社会科学版），201 5,(2).