战略与决策研 Strategy Policy Decisior 大数据研究:未来科技 及经济社会发展的重大战略领域 大数据的研究现状与科学思考 文/李国杰程学旗 中国科学院计算技术研究所北京100190 【摘要】近来,大数据引起了产业界、科技界和政府部门的高度关注。本文简要 阐述了大数据的研究现状与重大意义,探讨了大数据的科学问题,介绍了大数据 应用与研究所面临的问题与挑战。最后,对大数据发展战略提出了几点建议。 【关键词】大数据,数据科学,数据工程,第四范式 DOI10.3969/isn.1000-30452012.06.001 近年来,大数据引起了产业界、科技界|学等)的研究产生了越来越多的数据。例 和政府部门的高度关注。2012年3月22如,用电子显微镜重建大脑中的突触网络,1 ,奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动立方毫米大脑的图像数据就超过PB。但 “大数据研究和发展计划 Big Data Re-近年来大数据的飙升主要还是来自日常生 search and Development Initiative)”。这是活,特别是互联网公司的服务。据著名咨询 继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后公司DDC的统计,2011年全球被创建和复制 的又一次重大科技发展部署。美国政府认的数据总量为1.8ZB(10的21次方),其中 为,大数据是“未来的新石油”,并将对大数75%来自于个人(主要是图片、视频和音 据的研究上升为国家意志,这对未来的科技乐),远远超过人类有史以来所有印刷材料 与经济发展必将带来深远影响。 的数据总量(200PB)叫。 Google公司通过 大规模集群和 Mapreduce软件,每月处理 1何谓大数据 的数据量超过400PB:百度每天大约要处理 人、机、物三元世界的高度融合引发了几十PB数据: Facebow注册用户超过10 数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度亿,每月上传的照片超过10亿张,每天生成 复杂化,世界已进入网络化的大数据Bg30B以上的日志数据:淘宝网会员超过 Data时代。以数据为中心的传统学科37亿,在线商品超过88亿,每天交易数千 (如基因组学、蛋白组学,天体物理学和脑科万笔,产生约20TB数据。传感网和物联网 *修改稿收到日期:2012年11月12日 的蓬勃发展是大数据的又一推动力,各个城 中子汽院刊 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
院刊 * 修改稿收到日期：2012年11月12日 647 【摘 要】 近来，大数据引起了产业界、科技界和政府部门的高度关注。本文简要 阐述了大数据的研究现状与重大意义，探讨了大数据的科学问题，介绍了大数据 应用与研究所面临的问题与挑战。最后，对大数据发展战略提出了几点建议。 【关键词】 大数据，数据科学，数据工程，第四范式 DOI 10.3969/j.issn.1000-3045.2012.06.001 文 / 李国杰 程学旗 中国科学院计算技术研究所 北京 100190 战略与决策研究 大数据研究：未来科技 及经济社会发展的重大战略领域 ——大数据的研究现状与科学思考* Strategy & Policy Decision Research 近年来，大数据引起了产业界、科技界 和政府部门的高度关注。2012 年 3 月 22 日，奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动 “ 大 数 据 研 究 和 发 展 计 划（Big Data Research and Development Initiative）”。这是 继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后 的又一次重大科技发展部署。美国政府认 为，大数据是“未来的新石油”，并将对大数 据的研究上升为国家意志，这对未来的科技 与经济发展必将带来深远影响。 1 何谓大数据 人、机、物三元世界的高度融合引发了 数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度 复杂化，世界已进入网络化的大数据（Big Data）时代[1,16] 。以数据为中心的传统学科 （如基因组学、蛋白组学，天体物理学和脑科 学等）的研究产生了越来越多的数据。例 如，用电子显微镜重建大脑中的突触网络，1 立方毫米大脑的图像数据就超过 1PB。但 近年来大数据的飙升主要还是来自日常生 活，特别是互联网公司的服务。据著名咨询 公司IDC的统计，2011年全球被创建和复制 的数据总量为 1.8ZB（10 的 21 次方），其中 75%来自于个人（主要是图片、视频和音 乐），远远超过人类有史以来所有印刷材料 的数据总量（200PB）[11] 。Google 公司通过 大规模集群和 MapReduce 软件，每月处理 的数据量超过400PB；百度每天大约要处理 几十 PB 数据；Facebook 注册用户超过 10 亿，每月上传的照片超过10亿张，每天生成 300TB 以上的日志数据；淘宝网会员超过 3.7 亿，在线商品超过 8.8 亿，每天交易数千 万笔，产生约20TB数据。传感网和物联网 的蓬勃发展是大数据的又一推动力，各个城
市的视频监控每时每刻都在采集巨量的流媒体数| Facebook等跨国巨头是发展大数据处理技术的主 据。工业设备的监控也是大数据的重要来源。例要推动者。自2005年以来,IBM投资160亿美元 如,劳斯莱斯公司对全世界数以万计的飞机引擎进行了30次与大数据有关的收购,促使其业绩稳 进行实时监控,每年传送PB数量级的数据 定高速增长。2012年,IBM股价突破200美元大 一般意义上,大数据是指无法在可容忍的时关,3年之内股价翻了3倍。华尔街早就开始招聘 间内用传统技术和软硬件工具对其进行感知、精通数据分析的天文学家和理论数学家来设计金 获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据的特融产品。IBM现在是全球数学博士的最大雇主 8点可以总结为4个V,即 Volume(体量浩大)、Mri 数学家正在将其数据分析的才能应用于石油勘 房ey(模态繁多)、 velocity(生成快速)和wae价值探、医疗健康等各个领域。eBay通过数据挖掘可 巨大但密度很低)。首先,数据集合的规模不断护精确计算出广告中的每一个关键字为公司带来的 大,已从GB到TB再到PB级,甚至开始以EB和回报,通过对广告投放的优化207年以来eB ZB来计数。IDC的研究报告称,未来10年全球大产品销售的广告费降低了99%,而顶级卖家占总 数据将增加50倍,管理数据仓库的服务器数量将销售额的百分比却上升至3%.日前推动大数据 增加10倍叫,其次,大数据类型繁多,包括结构化研究的动力主要是企业经济效益,巨大的经济利 数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联益驱使大企业不断扩大数据处理规模sn 网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点,至 近几年, Nature和 Science等国际顶级学术刊 2012年末,非结构化数据占有比例将达到整个数物相继出版专刊来专门探讨对大数据的研究 据量的75%以上。同时,由于数据显性或隐性的2008年Nare出版专刊“ "Big Data"6,从互联网技 网络化存在,使得数据之间的复杂关联无所不术、网络经济学、超级计算、环境科学、生物医药等 在。再次,大数据往往以数据流的形式动态、快速多个方面介绍了海量数据带来的挑战。2011年 地产生,具有很强的时效性,用户只有把握好对数Scnc推出关于数据处理的专刊 Dealing with da 据流的掌控才能有效利用这些数据。另外,数据am,讨论了数据洪流 Data Deluge所带来的挑 自身的状态与价值也往往随时空变化而发生演战,特别指出,倘若能够更有效地组织和使用这些 变,数据的涌现特征明显。最后,虽然数据的价值数据,人们将得到更多的机会发挥科学技术对社 巨大,但是基于传统思维与技术,人们在实际环境会发展的巨大推动作用。2012年4月欧洲信息学 中往往面临信息泛滥而知识匮乏的窘态,大数据与数学研究协会会刊 ERCIM News出版专刊“Bg 的价值利用密度低 ata,讨论了大数据时代的数据管理、数据密集 型研究的创新技术等问题,并介绍了欧洲科研机 2大数据已引起高度关注 构开展的研究活动和取得的创新性进展。在这样 毫无疑问,大数据隐含着巨大的社会经济、的大背景下,2012年5月,香山科学会议组织了以 科研价值,已引起了各行各业的高度重视叫。“大数据科学与工程 门新兴的交叉学科?” 如果能有效地组织和使用大数据,将对社会经济为主题的第424次学术讨论会,来自国内外35个 和科学研究发展产生巨大的推动作用,同时也孕单位横跨II、经济、管理、社会、生物等多个不同学 育着前所未有的机遇。著名的ORy公司断言:科领域的43位专家代表参会,并就大数据的理论 “数据是下一个 ntel Inside’,未来属于将数据转与工程技术研究、应用方向以及大数据研究的组 换成产品的公司和人们。 织方式与资源支持形式等重要问题进行了深入讨 IBM、 Oracle、 Microsoft、 Google、 Amazon、论。6月,中国计算机学会青年计算机科技论坛 6482012年·第27卷·第6期 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
2012年 . 第27卷 . 第6期 战略与决策研究 Strategy & Policy Decision Research 648 市的视频监控每时每刻都在采集巨量的流媒体数 据。工业设备的监控也是大数据的重要来源。例 如，劳斯莱斯公司对全世界数以万计的飞机引擎 进行实时监控，每年传送PB数量级的数据。 一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时 间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、 获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据的特 点可以总结为4个V，即Volume（体量浩大）、Variety（模态繁多）、Velocity（生成快速）和Value（价值 巨大但密度很低）。首先，数据集合的规模不断扩 大，已从 GB 到 TB 再到 PB 级，甚至开始以 EB 和 ZB来计数。IDC的研究报告称，未来10年全球大 数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器数量将 增加10倍[11] 。其次，大数据类型繁多，包括结构化 数据、半结构化数据和非结构化数据。现代互联 网应用呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至 2012年末，非结构化数据占有比例将达到整个数 据量的 75%以上。同时，由于数据显性或隐性的 网络化存在，使得数据之间的复杂关联无所不 在。再次，大数据往往以数据流的形式动态、快速 地产生，具有很强的时效性，用户只有把握好对数 据流的掌控才能有效利用这些数据。另外，数据 自身的状态与价值也往往随时空变化而发生演 变，数据的涌现特征明显。最后，虽然数据的价值 巨大，但是基于传统思维与技术，人们在实际环境 中往往面临信息泛滥而知识匮乏的窘态，大数据 的价值利用密度低。 2 大数据已引起高度关注 毫无疑问，大数据隐含着巨大的社会、经济、 科研价值，已引起了各行各业的高度重视[14,15,17] 。 如果能有效地组织和使用大数据，将对社会经济 和科学研究发展产生巨大的推动作用，同时也孕 育着前所未有的机遇。著名的O'Reilly公司断言： “数据是下一个‘Intel Inside’，未来属于将数据转 换成产品的公司和人们。” IBM、Oracle、Microsoft、Google、Amazon、 Facebook等跨国巨头是发展大数据处理技术的主 要推动者。自 2005 年以来，IBM 投资 160 亿美元 进行了30次与大数据有关的收购，促使其业绩稳 定高速增长。2012 年，IBM 股价突破 200 美元大 关，3年之内股价翻了3倍。华尔街早就开始招聘 精通数据分析的天文学家和理论数学家来设计金 融产品。IBM 现在是全球数学博士的最大雇主， 数学家正在将其数据分析的才能应用于石油勘 探、医疗健康等各个领域。eBay通过数据挖掘可 精确计算出广告中的每一个关键字为公司带来的 回报。通过对广告投放的优化，2007年以来eBay 产品销售的广告费降低了 99%，而顶级卖家占总 销售额的百分比却上升至32%。目前推动大数据 研究的动力主要是企业经济效益，巨大的经济利 益驱使大企业不断扩大数据处理规模[14,15,17] 。 近几年，Nature 和 Science 等国际顶级学术刊 物相继出版专刊来专门探讨对大数据的研究[6-9] 。 2008 年 Nature 出版专刊“Big Data”[6] ，从互联网技 术、网络经济学、超级计算、环境科学、生物医药等 多个方面介绍了海量数据带来的挑战。2011 年 Science推出关于数据处理的专刊“Dealing with da⁃ ta”[7] ，讨论了数据洪流（Data Deluge）所带来的挑 战，特别指出，倘若能够更有效地组织和使用这些 数据，人们将得到更多的机会发挥科学技术对社 会发展的巨大推动作用。2012年4月欧洲信息学 与数学研究协会会刊 ERCIM News 出版专刊“Big Data”[9] ，讨论了大数据时代的数据管理、数据密集 型研究的创新技术等问题，并介绍了欧洲科研机 构开展的研究活动和取得的创新性进展。在这样 的大背景下，2012年5月，香山科学会议组织了以 “大数据科学与工程——一门新兴的交叉学科？” 为主题的第 424 次学术讨论会，来自国内外 35 个 单位横跨IT、经济、管理、社会、生物等多个不同学 科领域的43位专家代表参会，并就大数据的理论 与工程技术研究、应用方向以及大数据研究的组 织方式与资源支持形式等重要问题进行了深入讨 论。6 月，中国计算机学会青年计算机科技论坛
■大数据的研究现状与科学思考 ( CCF YOCSEF举办了“大数据时代,智谋|现。大数据时代,国家层面的竟争力将部分 未来学术报告会,就大数据时代的数据挖体现为一国拥有大数据的规模、活性以及对 掘、体系架构理论、大数据安全、大数据平台数据的解释、运用的能力。一个国家在网络 开发与大数据现实案例进行了全面的讨空间的数据主权将是继海、陆、空、天之后另 论。总体而言,大数据技术及相应的基础研一个大国博弈的空间。在大数据领域的落 究已经成为科技界的研究热点,大数据科学后,意味着失守产业战略制高点,意味着数 作为一个横跨信息科学、社会科学、网络科字主权无险可守,意味着国家安全将出现漏 学、系统科学、心理学、经济学等诸多领域的洞。大数据将直接影响国家和社会稳定,是 新兴交叉学科方向正在逐步形成。 关系国家安全的战略性问题。因此,我国应 大数据同时也引起了包括美国在内的尽快研究并制定我们国家的大数据战略。 许多国家政府的极大关注。如前所述,2012 大数据是现有产业升级与新产业诞生 年3月,美国公布了“大数据研发计划。的重要推动力量。数据为王的大数据时代 该计划旨在提高和改进人们从海量和复杂的到来产业界需求与关注点发生了重大转 的数据中获取知识的能力进而加速美国在变:企业关注的重点转向数据,计算机行业 科学与工程领域发明的步伐,增强国家安正在转变为真正的信息行业,从追求计算速 全。根据该计划,美国国家科学基金会度转变为关注大数据处理能力,软件也将从 NSP)、国立卫生研究院NHD、国防部编程为主转变为以数据为中心。大数据处 DOD)能源部①OE、国防部高级研究计理的兴起也改变了云计算的发展方向,使其 划局DAR、地质勘探局(SGs)6个联进入以分析即服务(Aas为主要标志的 邦部门和机构共同提高收集储存保留、管cod20时代。采用大数据处理方法,生物 理分析和共享海量数据所需的核心技术,制药新材料研制生产的流程会发生革命性 扩大大数据技术开发和应用所需人才的供的变化,可以通过数据处理能力极高的计算 给,该计划还强调,大数据技术事关美国国机并行处理,同时进行大批量的仿真比较和 家安全、科学和研究的步伐,将引发教育和筛选,大大提高科研和生产效率,甚至使整 学习的变革。欧盟方面也有类似的举措。个行业迈入数字化与信息化的新阶段。数 过去几年欧盟已对科学数据基础设施投资据已成为与矿物和化学元素一样的原始材 1亿多欧元,并将数据信息化基础设施作为料,未来可能形成数据服务数据探矿、数据 Hn2020计划的优先领域之一。2012化学、数据材料、数据制药等一系列战略性 年1月截止的预算为5000万欧元的FP7的新兴产业 Cal8专门征集针对大数据的研究项目,仍 大数据还引起了科技界对科学研究方 以基础设施为先导纵观国际形势,对大法论的重新审视,正在引发科学研究思维与 数据的研究与应用己引起各国政府的高度方法的一场革命。最早的科学研究只有实 重视,并已成为重要的战略布局方向 验科学,随后出现了以研究各种定律和定理 3大数据研究的重大意义 为特征的理论科学。由于理论分析方法在 大数据是与自然资源、人力资源一样重 许多问题上过于复杂,难以解决实际问题, 人们开始寻求模拟的方法,导致计算科学的 要的战略资源,是一个国家数字主权的体 中阉縛找院刊【64 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
院刊 大数据的研究现状与科学思考 649 （CCF YOCSEF）举办了“大数据时代，智谋 未来”学术报告会，就大数据时代的数据挖 掘、体系架构理论、大数据安全、大数据平台 开发与大数据现实案例进行了全面的讨 论。总体而言，大数据技术及相应的基础研 究已经成为科技界的研究热点，大数据科学 作为一个横跨信息科学、社会科学、网络科 学、系统科学、心理学、经济学等诸多领域的 新兴交叉学科方向正在逐步形成。 大数据同时也引起了包括美国在内的 许多国家政府的极大关注。如前所述，2012 年 3 月，美国公布了“大数据研发计划”[13] 。 该计划旨在提高和改进人们从海量和复杂 的数据中获取知识的能力，进而加速美国在 科学与工程领域发明的步伐，增强国家安 全。根据该计划，美国国家科学基金会 （NSF）、国立卫生研究院（NIH）、国防部 （DOD）、能源部（DOE）、国防部高级研究计 划局（DARPA）、地质勘探局（USGS）6 个联 邦部门和机构共同提高收集、储存、保留、管 理、分析和共享海量数据所需的核心技术， 扩大大数据技术开发和应用所需人才的供 给。该计划还强调，大数据技术事关美国国 家安全、科学和研究的步伐，将引发教育和 学习的变革。欧盟方面也有类似的举措。 过去几年欧盟已对科学数据基础设施投资 1亿多欧元，并将数据信息化基础设施作为 Horizon 2020 计划的优先领域之一。2012 年 1 月截止的预算为 5 000 万欧元的 FP7 Call 8专门征集针对大数据的研究项目，仍 以基础设施为先导[9] 。纵观国际形势，对大 数据的研究与应用已引起各国政府的高度 重视，并已成为重要的战略布局方向。 3 大数据研究的重大意义 大数据是与自然资源、人力资源一样重 要的战略资源，是一个国家数字主权的体 现。大数据时代，国家层面的竞争力将部分 体现为一国拥有大数据的规模、活性以及对 数据的解释、运用的能力。一个国家在网络 空间的数据主权将是继海、陆、空、天之后另 一个大国博弈的空间。在大数据领域的落 后，意味着失守产业战略制高点，意味着数 字主权无险可守，意味着国家安全将出现漏 洞。大数据将直接影响国家和社会稳定，是 关系国家安全的战略性问题。因此，我国应 尽快研究并制定我们国家的大数据战略。 大数据是现有产业升级与新产业诞生 的重要推动力量。数据为王的大数据时代 的到来，产业界需求与关注点发生了重大转 变：企业关注的重点转向数据，计算机行业 正在转变为真正的信息行业，从追求计算速 度转变为关注大数据处理能力，软件也将从 编程为主转变为以数据为中心。大数据处 理的兴起也改变了云计算的发展方向，使其 进入以分析即服务（AaaS）为主要标志的 Cloud 2.0时代。采用大数据处理方法，生物 制药、新材料研制生产的流程会发生革命性 的变化，可以通过数据处理能力极高的计算 机并行处理，同时进行大批量的仿真比较和 筛选，大大提高科研和生产效率，甚至使整 个行业迈入数字化与信息化的新阶段。数 据已成为与矿物和化学元素一样的原始材 料，未来可能形成数据服务、数据探矿、数据 化学、数据材料、数据制药等一系列战略性 的新兴产业。 大数据还引起了科技界对科学研究方 法论的重新审视，正在引发科学研究思维与 方法的一场革命。最早的科学研究只有实 验科学，随后出现了以研究各种定律和定理 为特征的理论科学。由于理论分析方法在 许多问题上过于复杂，难以解决实际问题， 人们开始寻求模拟的方法，导致计算科学的
兴起。海量数据的出现催生了一种新的科研模|他领域的学者解决大数据带来的技术挑战问题 式,即面对海量数据,科研人员只需从数据中直接通过分层次的不断抽象,大数据的共性科学问题 查找或挖掘所需要的信息、知识和智慧,甚至无需才会逐步清晰明朗 直接接触需研究的对象。2007年,已故的图灵奖 当前数据科学的目标还不很明确,但与其他 得主吉姆格雷 Jim Gray)在他最后一次演讲中描学科一样,科学研究的道路常常是先做“白盒研 绘了数据密集型科学研究的“第四范式”(The究”知识积累多了就有可能抽象出通用性较强的 8 Fourth Paradigm)",把数据密集型科学从计算科学“黑盒模型”和普适规律。数据库理论是一个很好 6中单独区分开来。格雷认为,要解决我们面临的的例子。在经历了层次数据库、网状数据库多年 §某些最棘手的全球性挑战,“第四范式”可能是唯实践后,Cod发现了数据库应用的共性规律,建 具有系统性的方法。其实,“第四范式”不仅是立了有坚实理论基础的关系模型。在这之前人们 科研方式的转变,也是人们思维方式的大变化 也一直在问数据库可不可能有共性的理论。现在 4对大数据研究的科学思考 大数据研究要做的事就是提出像关系数据库这样 41“数据科学”研究的对象是什么? 的理论来指导海量非结构化数据的处理。 信息技术的发展使我们逐步进入“人-机-物” 计算机科学是关于算法的科学,数据科学是融合的三元世界,未来的世界可以做到“机中有 关于数据的科学。从事数据科学研究的学者更关人,人中有机,物中有机机中有物”所谓机 注数据的科学价值试图把数据当成一个“自然体是联系人类社会(包括个人身体与大脑)与物理世 Data nature”来研究,提出所谓数据界aaum界的网络空间,其最基本的构成元素是不同于原 verse/”的概念,颇有把计算机科学划归为自然料子和神经元的bt。物理空间和人类社会(包括人 学的倾向,但脱离各个领域的物理世界”作为的大脑都有共性的科学问题和规律,与这两者有 客观事物间接存在形式的“数据界”究竟有什么共密切联系的网络空间会不会有不同的共性科学问 性问题还不清楚。物理世界在网络空间中有其数 题?从“人-机-物”三元世界的角度来探讨大数据 据映像,目前一些学者认为,数据界的规律其本质科学的共性问题,也许是一个可以尝试的突破口 可能是物理世界的规律(还需要在物理世界中测 42数据背后的共性问题—关系网络 试验证)。除去各个领域的规律,作为映像的“数 据界”还有其独特的共同规律吗?这是一个值得 观察各种复杂系统得到的大数据,直接反映 的往往是一个个孤立的数据和分散的链接,但这 深思的问题 些反映相互关系的链接整合起来就是一个网络 任何领域的研究,若要成为一门科学,一定是例如,基因数据构成基因网络,脑科学实验数据形 研究共性的问题。针对非常狭窄领域的某个具体成神经网络,wb数据反映出社会网络。数据的 问题,主要依靠该问题涉及的特殊条件和专门知共性网络的整体特征隐藏在数据网络中,大数据 识做数据挖掘,不大可能使大数据成为一门科往往以复杂关联的数据网络这样一种独特的形式 学。数据研究能成为一门科学的前提是,在一个存在,因此要理解大数据就要对大数据后面的网 领域发现的数据相互关系和规律具有可推广到其络进行深入分析,网络有不少参数和性质,如平 他领域的普适性。抽象出一个领域的共性科学问均路径长度、度分布、聚集系数、核数、介数等,这 题往往需要较长的时间,提炼“数据界”的共性科些性质和参数也许能刻画大数据背后网络的共 学问题还需要一段时间的实践积累。至少未来性。因此,大数据面临的科学问题本质上可能就 5—10年内计算机界的学者还需多花精力协助其 是网络科学问题,复杂网络分析应该是数据科学 6502012年第27卷·第6期 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
2012年 . 第27卷 . 第6期 战略与决策研究 Strategy & Policy Decision Research 兴起。海量数据的出现催生了一种新的科研模 式，即面对海量数据，科研人员只需从数据中直接 查找或挖掘所需要的信息、知识和智慧，甚至无需 直接接触需研究的对象。2007年，已故的图灵奖 得主吉姆·格雷（Jim Gray）在他最后一次演讲中描 绘了数据密集型科学研究的“第四范式”（The Fourth Paradigm）[5] ，把数据密集型科学从计算科学 中单独区分开来。格雷认为，要解决我们面临的 某些最棘手的全球性挑战，“第四范式”可能是唯 一具有系统性的方法。其实，“第四范式”不仅是 科研方式的转变，也是人们思维方式的大变化。 4 对大数据研究的科学思考 4.1“数据科学”研究的对象是什么？ 计算机科学是关于算法的科学，数据科学是 关于数据的科学。从事数据科学研究的学者更关 注数据的科学价值，试图把数据当成一个“自然体 (Data nature)”来研究，提出所谓“数据界（Data universe）”的概念，颇有把计算机科学划归为自然科 学的倾向。但脱离各个领域的“物理世界”，作为 客观事物间接存在形式的“数据界”究竟有什么共 性问题还不清楚。物理世界在网络空间中有其数 据映像，目前一些学者认为，数据界的规律其本质 可能是物理世界的规律（还需要在物理世界中测 试验证）。除去各个领域的规律，作为映像的“数 据界”还有其独特的共同规律吗？这是一个值得 深思的问题。 任何领域的研究，若要成为一门科学，一定是 研究共性的问题。针对非常狭窄领域的某个具体 问题，主要依靠该问题涉及的特殊条件和专门知 识做数据挖掘，不大可能使大数据成为一门科 学。数据研究能成为一门科学的前提是，在一个 领域发现的数据相互关系和规律具有可推广到其 他领域的普适性。抽象出一个领域的共性科学问 题往往需要较长的时间，提炼“数据界”的共性科 学问题还需要一段时间的实践积累。至少未来 5—10年内计算机界的学者还需多花精力协助其 他领域的学者解决大数据带来的技术挑战问题。 通过分层次的不断抽象，大数据的共性科学问题 才会逐步清晰明朗。 当前数据科学的目标还不很明确，但与其他 学科一样，科学研究的道路常常是先做“白盒研 究”，知识积累多了就有可能抽象出通用性较强的 “黑盒模型”和普适规律。数据库理论是一个很好 的例子。在经历了层次数据库、网状数据库多年 实践后，Codd[18] 发现了数据库应用的共性规律，建 立了有坚实理论基础的关系模型。在这之前人们 也一直在问数据库可不可能有共性的理论。现在 大数据研究要做的事就是提出像关系数据库这样 的理论来指导海量非结构化数据的处理。 信息技术的发展使我们逐步进入“人-机-物” 融合的三元世界，未来的世界可以做到“机中有 人，人中有机，物中有机，机中有物”。所谓“机”就 是联系人类社会（包括个人身体与大脑）与物理世 界的网络空间，其最基本的构成元素是不同于原 子和神经元的bit。物理空间和人类社会（包括人 的大脑）都有共性的科学问题和规律，与这两者有 密切联系的网络空间会不会有不同的共性科学问 题？从“人-机-物”三元世界的角度来探讨大数据 科学的共性问题，也许是一个可以尝试的突破口。 4.2 数据背后的共性问题——关系网络 观察各种复杂系统得到的大数据，直接反映 的往往是一个个孤立的数据和分散的链接，但这 些反映相互关系的链接整合起来就是一个网络。 例如，基因数据构成基因网络，脑科学实验数据形 成神经网络，Web 数据反映出社会网络。数据的 共性、网络的整体特征隐藏在数据网络中，大数据 往往以复杂关联的数据网络这样一种独特的形式 存在，因此要理解大数据就要对大数据后面的网 络进行深入分析。网络有不少参数和性质，如平 均路径长度、度分布、聚集系数、核数、介数等，这 些性质和参数也许能刻画大数据背后网络的共 性。因此，大数据面临的科学问题本质上可能就 是网络科学问题，复杂网络分析应该是数据科学 650
■大数据的研究现状与科学思考 的重要基石。 有B,或者反过来有B就一定有A。严格来 目前,研究web数据的学者以复杂网络讲,统计学无法检验逻辑上的因果关系 上的数据(信息)传播机理、搜索聚类、同步如,根据统计结果:可以说“吸烟的人群肺癌 和控制作为主要研究方向。最新的研究成发病率会比不吸烟的人群高几倍”,但统计 果表明",随机的 Scale-free网络不是一般的结果无法得出“吸烟致癌”的逻辑结论。统 “小世界”,而是“超小世界 rasmall it学的相关性有时可能会产生把结果当成 world”,规模为N的网络的最短路径的平原因的错觉。如,统计结果表明:下雨之前 均长度不是一般小世界的lnN而是lN。常见到燕子低飞,从时间先后看两者的关系 网络数据研究应发现网络数据产生、传播以可能得出燕子低飞是下雨的原因,而事实 及网络信息涌现的内在机制,还要研究隐藏上,将要下雨才是燕子低飞的原因。 在数据背后的社会学、心理学、经济学的机 也许正是因为统计方法不能致力于寻 理,同时利用这些机理研究互联网对政治、找真正的原因,才促使数据挖掘和大数据技 经济、文化、教育、科研的影响。基于大数据术在商业领域广泛流行。企业的目标是多 对复杂系统内在机理进行整体性的研究,也赚钱,只要从数据挖掘中发现某种措施与增 许将为研究复杂系统提供新的途径。从这加企业利润有较强的相关性,采取这种措施 种意义上看,数据科学是从整体上研究复杂就是了,不必深究为什么能增加利润,更不 系统的一门科学, 必发现其背后的内在规律和模型。一般而 发现 Scale-free网络的 Albert-Laszlo言,企业收集和处理大数据,不是按学者们 Bas教授在2012年1月的 Nature Phys经常描述的从数据到信息再到知识和智 is上发表一篇重要文章“ The network take-慧”的研究思路,而是走“从数据直接到价 orer。文章认为:20世纪是量子力学的世值”的捷径。Goge广告获得巨额收入经常 纪,从电子学到天文物理学,从核能到量子被引用作为大数据相关分析的成功案例,美 计算,都离不开量子力学:而到了21世纪,国Wred杂志主编 Chris Anderson在他的著 网络理论正在成为量子力学的可尊敬的后名文章“ The End of Theory”的结尾发间:“现 继,正在构建一个新的理论和算法的框架。在是时候问这一句了:科学能从谷歌那儿学 43大数据研究中的关联关系与因果关系到什么?7 大数据研究不同于传统的逻辑推理研 因果关系的研究曾引发了科学体系的 究,而是对数量巨大的数据做统计性的搜建立,近代科学体系获得的成就已经证明 索、比较、聚类、分类等分析归纳,因此继承科学是研究因果关系最重要的手段。相关 了统计科学的一些特点。统计学关注数据性研究是可以替代因果分析的科学新发展 的相关性或称关联性,所谓相关性”是指两还只是因果分析的补充,不同的学者有完全 个或两个以上变量的取值之间存在某种规不同的看法。我们都是从做平面几何证明 律性。“相关分析的目的是找出数据集里隐题开始进入科学大花园的,脑子里固有的逻 藏的相互关系网(关联网),一般用支持度、辑思维模式少不了因果分析,判断是否是真 可信度、兴趣度等参数反映相关性。两个数理也习惯看充分必要条件,对于大数据的关 据A和B有相关性,只有反映A和B在取值联分析蕴含的科学意义往往理解不深。对 时相互有影响并不能告诉我们有A就一定于简单封闭的系统,基于小数据的因果分析 中阉院院刊651 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
院刊 的重要基石。 目前，研究Web数据的学者以复杂网络 上的数据（信息）传播机理、搜索、聚类、同步 和控制作为主要研究方向。最新的研究成 果表明[4] ，随机的Scale-free 网络不是一般的 “ 小 世 界 ”，而 是“ 超 小 世 界（Ultrasmall world）”，规模为 N 的网络的最短路径的平 均长度不是一般小世界的 lnN 而是 lnlnN。 网络数据研究应发现网络数据产生、传播以 及网络信息涌现的内在机制，还要研究隐藏 在数据背后的社会学、心理学、经济学的机 理，同时利用这些机理研究互联网对政治、 经济、文化、教育、科研的影响。基于大数据 对复杂系统内在机理进行整体性的研究，也 许将为研究复杂系统提供新的途径。从这 种意义上看，数据科学是从整体上研究复杂 系统的一门科学。 发 现 Scale-free 网 络 的 Albert-László Barabási 教授在 2012 年 1 月的 Nature Phys⁃ ics 上发表一篇重要文章“The network take⁃ over”[3] 。文章认为：20世纪是量子力学的世 纪，从电子学到天文物理学，从核能到量子 计算，都离不开量子力学；而到了 21 世纪， 网络理论正在成为量子力学的可尊敬的后 继，正在构建一个新的理论和算法的框架。 4.3 大数据研究中的关联关系与因果关系 大数据研究不同于传统的逻辑推理研 究，而是对数量巨大的数据做统计性的搜 索、比较、聚类、分类等分析归纳，因此继承 了统计科学的一些特点。统计学关注数据 的相关性或称关联性，所谓“相关性”是指两 个或两个以上变量的取值之间存在某种规 律性。“相关分析”的目的是找出数据集里隐 藏的相互关系网（关联网），一般用支持度、 可信度、兴趣度等参数反映相关性。两个数 据A和B有相关性，只有反映A和B在取值 时相互有影响，并不能告诉我们有A就一定 有B，或者反过来有B就一定有A。严格来 讲，统计学无法检验逻辑上的因果关系。 如，根据统计结果：可以说“吸烟的人群肺癌 发病率会比不吸烟的人群高几倍”，但统计 结果无法得出“吸烟致癌”的逻辑结论。统 计学的相关性有时可能会产生把结果当成 原因的错觉。如，统计结果表明：下雨之前 常见到燕子低飞，从时间先后看两者的关系 可能得出燕子低飞是下雨的原因，而事实 上，将要下雨才是燕子低飞的原因。 也许正是因为统计方法不能致力于寻 找真正的原因，才促使数据挖掘和大数据技 术在商业领域广泛流行。企业的目标是多 赚钱，只要从数据挖掘中发现某种措施与增 加企业利润有较强的相关性，采取这种措施 就是了，不必深究为什么能增加利润，更不 必发现其背后的内在规律和模型。一般而 言，企业收集和处理大数据，不是按学者们 经常描述的“从数据到信息再到知识和智 慧”的研究思路，而是走“从数据直接到价 值”的捷径。Google广告获得巨额收入经常 被引用作为大数据相关分析的成功案例，美 国 Wired 杂志主编 Chris Anderson 在他的著 名文章“The End of Theory”的结尾发问：“现 在是时候问这一句了：科学能从谷歌那儿学 到什么？”[2] 。 因果关系的研究曾引发了科学体系的 建立，近代科学体系获得的成就已经证明， 科学是研究因果关系最重要的手段。相关 性研究是可以替代因果分析的科学新发展 还只是因果分析的补充，不同的学者有完全 不同的看法。我们都是从做平面几何证明 题开始进入科学大花园的，脑子里固有的逻 辑思维模式少不了因果分析，判断是否是真 理也习惯看充分必要条件，对于大数据的关 联分析蕴含的科学意义往往理解不深。对 于简单封闭的系统，基于小数据的因果分析 651 大数据的研究现状与科学思考
容易做到。当年开普勒发现行星三大定律,牛顿|络大数据有许多不同于自然科学数据的特点,包 发现力学三大定律都是基于小数据。但对于开放括多源异构、交互性、时效性、社会性、突发性和高 复杂的巨系统,传统的因果分析难以奏效,因为系噪声等,不但非结构化数据多,而且数据的实时性 统中各个组成部分之间相互有影响,可能互为因强,大量数据都是随机动态产生。科学数据的采 果,因果关系隐藏在整个系统之中。现在的“因”集一般代价较高,LHC实验设备花了几十亿美 运可能是过去的“果”,此处的“果”也可能是别处的元,因此对采集什么数据要做精心安排。而网络 足“因”,因果关系本质上是一种相互纠缠的相关数据的采集相对成本较低,网上许多数据是重复 6性。在物理学的基本粒子理论中,颇受重视的欧的或者没有价值价值密度很低。一般而言,社会 画几里德量子引力学(霍金所倡导的理论)本身并不科学的大数据分析,特别是根据Web数据做经济 包括因果律。因此,对于大数据的关联分析是不形势、安全形势、社会群体事件的预测,比科学实 是“知其然而不知其所以然”其中可能包含深奥验的数据分析更困难。 的哲理,不能贸然下结论。 未来的任务主要不是获取越来来越多的数 44社会科学的大数据研究 据,而是数据的去冗分类、去粗取精,从数据中挖 根据数据的来源,大数据可以初略地分成两掘知识。几百年来,科学研究一直在做“从薄到 大类:一类来自物理世界,另一类来自人类社会。厚”的事情,把“小数据”变成“大数据”,现在要做 前者多半是科学实验数据或传感数据,后者与人的事情是“从厚到薄”要把大数据变成小数据 的活动有关系,特别是与互联网有关。这两类数要在不明显增加采集成本的条件下尽可能提高数 据的处理方式和目标差别较大,不能照搬处理科据的质量。要研究如何科学合理地抽样采集数 学实验数据的方法来处理web数据。 据,减少不必要的数据采集。两三岁的小孩学习 科学实验是科技人员设计的,如何采集数据、识别动物和汽车等,往往几十张样本图片就足够 处理数据事先都已想好了,不管是检索还是模式了,研究清楚人类为什么具有小数据学习能力,对 识别,都有一定的科学规律可循。美国的大数据开展大数据分析研究具有深刻的指导意义 研究计划中专门列出寻找希格斯粒子(被称为“上 近10年来增长最快的数据是网络上传播的各 帝粒子”的大型强子对撞机HC实验,这是一种非结构化或半结构化的数据。网络数据的背后 个典型的基于大数据的科学实验,至少要在1万亿是相互联系的各种人群,网络大数据的处理能力 个事例中才可能找出1个希格斯粒子。2012年7直接关系到国家的信息空间安全和社会稳定 月4日,CERN宣布发现新的玻色子,标准差为从心理学经济学、信息科学等不同学科领域共同 49,被认为可能是希格斯玻色子(承认是希格斯玻探讨网络数据的产生、扩散、涌现的基本规律,是 色子粒子需要5个标准差,即9993%的可能性建立安全和谐的网络环境的重大战略需求,是促 是对的叫。设计这一实验的激动人心之处在于,使国家长治久安的大事。我国拥有世界上最多的 不论找到还是没有找到希格斯粒子,都是物理学网民和最大的访问量,在网络大数据分析方面已 的重大突破。从这一实验可以看出,科学实验的有较强的基础,有望做出世界领先的原始创新成 大数据处理是整个实验的一个预定步骤,发现有果,应加大网络大数据分析方面的研究力度 价值的信息往往在预料之中。 4.5数据处理的复杂性研究 web上的信息(譬如微博)是千千万万的人随 计算复杂性是计算机科学的基本问题,科学 机产生的,从事社会科学研究的学者要从这些看计算主要考虑时间复杂性和空间复杂性。对于大 似杂乱无章的数据中寻找有价值的蛛丝马迹。网数据处理,除了时间和空间复杂性外,可能还需要 6522012年·第27卷·第6期 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
2012年 . 第27卷 . 第6期 战略与决策研究 Strategy & Policy Decision Research 容易做到。当年开普勒发现行星三大定律，牛顿 发现力学三大定律都是基于小数据。但对于开放 复杂的巨系统，传统的因果分析难以奏效，因为系 统中各个组成部分之间相互有影响，可能互为因 果，因果关系隐藏在整个系统之中。现在的“因” 可能是过去的“果”，此处的“果”也可能是别处的 “因”，因果关系本质上是一种相互纠缠的相关 性。在物理学的基本粒子理论中，颇受重视的欧 几里德量子引力学（霍金所倡导的理论）本身并不 包括因果律。因此，对于大数据的关联分析是不 是“知其然而不知其所以然”，其中可能包含深奥 的哲理，不能贸然下结论。 4.4 社会科学的大数据研究 根据数据的来源，大数据可以初略地分成两 大类：一类来自物理世界，另一类来自人类社会。 前者多半是科学实验数据或传感数据，后者与人 的活动有关系，特别是与互联网有关。这两类数 据的处理方式和目标差别较大，不能照搬处理科 学实验数据的方法来处理Web数据。 科学实验是科技人员设计的，如何采集数据、 处理数据事先都已想好了，不管是检索还是模式 识别，都有一定的科学规律可循。美国的大数据 研究计划中专门列出寻找希格斯粒子（被称为“上 帝粒子”）的大型强子对撞机（LHC）实验。这是一 个典型的基于大数据的科学实验，至少要在1万亿 个事例中才可能找出 1 个希格斯粒子。2012 年 7 月 4 日，CERN 宣布发现新的玻色子，标准差为 4.9，被认为可能是希格斯玻色子（承认是希格斯玻 色子粒子需要5个标准差，即99.99943%的可能性 是对的）[12] 。设计这一实验的激动人心之处在于， 不论找到还是没有找到希格斯粒子，都是物理学 的重大突破。从这一实验可以看出，科学实验的 大数据处理是整个实验的一个预定步骤，发现有 价值的信息往往在预料之中。 Web上的信息（譬如微博）是千千万万的人随 机产生的，从事社会科学研究的学者要从这些看 似杂乱无章的数据中寻找有价值的蛛丝马迹。网 络大数据有许多不同于自然科学数据的特点，包 括多源异构、交互性、时效性、社会性、突发性和高 噪声等，不但非结构化数据多，而且数据的实时性 强，大量数据都是随机动态产生。科学数据的采 集一般代价较高，LHC 实验设备花了几十亿美 元，因此对采集什么数据要做精心安排。而网络 数据的采集相对成本较低，网上许多数据是重复 的或者没有价值，价值密度很低。一般而言，社会 科学的大数据分析，特别是根据Web数据做经济 形势、安全形势、社会群体事件的预测，比科学实 验的数据分析更困难。 未来的任务主要不是获取越来来越多的数 据，而是数据的去冗分类、去粗取精，从数据中挖 掘知识。几百年来，科学研究一直在做“从薄到 厚”的事情，把“小数据”变成“大数据”，现在要做 的事情是“从厚到薄”，要把大数据变成小数据。 要在不明显增加采集成本的条件下尽可能提高数 据的质量。要研究如何科学合理地抽样采集数 据，减少不必要的数据采集。两三岁的小孩学习 识别动物和汽车等，往往几十张样本图片就足够 了，研究清楚人类为什么具有小数据学习能力，对 开展大数据分析研究具有深刻的指导意义。 近10年来增长最快的数据是网络上传播的各 种非结构化或半结构化的数据。网络数据的背后 是相互联系的各种人群，网络大数据的处理能力 直接关系到国家的信息空间安全和社会稳定[10] 。 从心理学、经济学、信息科学等不同学科领域共同 探讨网络数据的产生、扩散、涌现的基本规律，是 建立安全和谐的网络环境的重大战略需求，是促 使国家长治久安的大事。我国拥有世界上最多的 网民和最大的访问量，在网络大数据分析方面已 有较强的基础，有望做出世界领先的原始创新成 果，应加大网络大数据分析方面的研究力度。 4.5 数据处理的复杂性研究 计算复杂性是计算机科学的基本问题，科学 计算主要考虑时间复杂性和空间复杂性。对于大 数据处理，除了时间和空间复杂性外，可能还需要 652
■大数据的研究现状与科学思考 考虑解决一个问题需要多大的数据量,暂且|的殿堂 称为“数据量复杂性”数据量复杂性和空46科研第四范式是思维方式的大变化 间复杂性不是一个概念,空间复杂性要考虑 已故图灵奖得主吉姆·格雷提出的数据 计算过程中产生的空间需求。 密集型科研“第四范式( the fourth para- 设想有人采集完全随机地抛掷硬币的dgm)”,将大数据科研从第三范式(计算科 正反面数据,得到极长的01数字序列,通过学)中分离出来单独作为一种科研范式,是 统计可计算出现正面的比例。可以肯定,收因为其研究方式不同于基于数学模型的传 集的数据越多,其结果与05的误差越小,统研究方式。Gge公司的研究部主任 这是一个无限渐进的过程。基于唯象假设 Peter Norvig的一句名言可以概括两者的区 的数据处理常出现这类增量式进步,数据多别:“所有的模型都是错误的,进一步说,没 点,结果就好一点。这类问题的数据科学有模型你也可以成功(AⅡ models are 价值可能不大。反过来,可能有些问题的数 wrong, and increasingly you can succeed 据处理像个无底洞,无论多少数据都不可能 without them)。PB级数据使我们可以做 解决问题。这种问题有些类似NP问题。我到没有模型和假设就可以分析数据。将数 们需要建立一种理论,对求解一个问题达到据丢进巨大的计算机机群中,只要有相互关 某种满意程度对判定问题是有多大把握说系的数据,统计分析算法可以发现过去的科 “是”或“否”,优化问题是接近最优解的程学方法发现不了的新模式新知识甚至新规 度)需要多大规模的数据量给出理论上的判律。实际上,oge的广告优化配置、战胜 断。当然,目前还有很多问题没有定义清人类的IBM沃森问答系统都是这么实现 楚,比如,对于网络搜索之类的问题,如何定的这就是“第四范式”的魅力! 义问题规模和数据规模等。 美国 Wired杂志主编 Chris Anderson 对从事大数据研究的学者而言,最有意2008年曾发出“理论已终结”的惊人断言 思的问题应该是,解决一个问题的数据规模“数据洪流使(传统)科学方法变得过时 有一个阙值。数据少于这个阙值,问题解决 (The Data Deluge Makes the Scientific Meth- 不了:达到这个阅值,就可以解决以前解决 od obsolete他指出,获得海量数据和 不了的大问题:而数据规模超过这个阈值,处理这些数据的统计工具的可能性提供了 对解决问题也没有更多的帮助。我们把这理解世界的一条完整的新途径。 Petabytes 类问题称为“预言性数据分析问题”即在让我们说:相互关系已经足够 (Correlation 做大数据处理之前,我们可以预言,当数据 is enough)。我们可以停止寻找模型,相互 量到达多大规模时,该问题的解可以达到何关系取代了因果关系,没有具有一致性的模 种满意程度 型、统一的理论和任何机械式的说明,科学 与社会科学有关的大数据问题,例如舆也可以进步。 情分析、情感分析等,许多理论问题过去没 Chris anderson的极端看法并没有得到 有考虑过,才刚刚开始研究。迫切需要计算科学界的普遍认同,数据量的增加能否引起 机学者与社会科学领域的学者密切合作,共科研方法本质性的改变仍然是一个值得探 同开拓新的疆域。借助大数据的推力,社会讨的问题。对研究领域的深刻理解(如空气 科学将脱下“准科学的外衣,真正迈进科学动力学方程用于风洞实验)和数据量的积累 中阉院院刊653 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
院刊 考虑解决一个问题需要多大的数据量，暂且 称为“数据量复杂性”。数据量复杂性和空 间复杂性不是一个概念，空间复杂性要考虑 计算过程中产生的空间需求。 设想有人采集完全随机地抛掷硬币的 正反面数据，得到极长的01数字序列，通过 统计可计算出现正面的比例。可以肯定，收 集的数据越多，其结果与 0.5 的误差越小， 这是一个无限渐进的过程。基于唯象假设 的数据处理常出现这类增量式进步，数据多 一点，结果就好一点。这类问题的数据科学 价值可能不大。反过来，可能有些问题的数 据处理像个无底洞，无论多少数据都不可能 解决问题。这种问题有些类似NP问题。我 们需要建立一种理论，对求解一个问题达到 某种满意程度（对判定问题是有多大把握说 “是”或“否”，优化问题是接近最优解的程 度）需要多大规模的数据量给出理论上的判 断。当然，目前还有很多问题没有定义清 楚，比如，对于网络搜索之类的问题，如何定 义问题规模和数据规模等。 对从事大数据研究的学者而言，最有意 思的问题应该是，解决一个问题的数据规模 有一个阈值。数据少于这个阈值，问题解决 不了；达到这个阈值，就可以解决以前解决 不了的大问题；而数据规模超过这个阈值， 对解决问题也没有更多的帮助。我们把这 类问题称为“预言性数据分析问题”，即在 做大数据处理之前，我们可以预言，当数据 量到达多大规模时，该问题的解可以达到何 种满意程度。 与社会科学有关的大数据问题，例如舆 情分析、情感分析等，许多理论问题过去没 有考虑过，才刚刚开始研究。迫切需要计算 机学者与社会科学领域的学者密切合作，共 同开拓新的疆域。借助大数据的推力，社会 科学将脱下“准科学”的外衣，真正迈进科学 的殿堂。 4.6 科研第四范式是思维方式的大变化 已故图灵奖得主吉姆·格雷提出的数据 密 集 型 科 研“ 第 四 范 式（the fourth paradigm）”，将大数据科研从第三范式（计算科 学）中分离出来单独作为一种科研范式，是 因为其研究方式不同于基于数学模型的传 统研究方式[5] 。Google 公司的研究部主任 Peter Norvig的一句名言可以概括两者的区 别：“所有的模型都是错误的，进一步说，没 有 模 型 你 也 可 以 成 功（All models are wrong, and increasingly you can succeed without them）”[2] 。PB级数据使我们可以做 到没有模型和假设就可以分析数据。将数 据丢进巨大的计算机机群中，只要有相互关 系的数据，统计分析算法可以发现过去的科 学方法发现不了的新模式、新知识甚至新规 律。实际上，Google的广告优化配置、战胜 人类的 IBM 沃森问答系统都是这么实现 的，这就是“第四范式”的魅力！ 美 国 Wired 杂 志 主 编 Chris Anderson 2008 年曾发出“理论已终结”的惊人断言： “数据洪流使（传统）科学方法变得过时 （The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete）”[2] 。他指出，获得海量数据和 处理这些数据的统计工具的可能性提供了 理解世界的一条完整的新途径。Petabytes 让我们说：相互关系已经足够（Correlation is enough）。我们可以停止寻找模型，相互 关系取代了因果关系，没有具有一致性的模 型、统一的理论和任何机械式的说明，科学 也可以进步。 Chris Anderson 的极端看法并没有得到 科学界的普遍认同，数据量的增加能否引起 科研方法本质性的改变仍然是一个值得探 讨的问题。对研究领域的深刻理解（如空气 动力学方程用于风洞实验）和数据量的积累 653 大数据的研究现状与科学思考
图应是一个迭代累进的过程。没有科学假设和模型|的方法,不一定能直观地展现出大数据本身的意 就能发现新知识究竟有多大的普适性也需要实践义。要想有效利用数据并挖掘其中的信息或知 8来检验,我们需要思考:这类问题有多大的普遍识,必须找到最合适的数据表示方法。在一种不 5性?这种优势是数据量特别大带来的还是问题本合适的数据表示中寻找大数据的固定模式、因果 身有这种特性?所谓从数据中获取知识要不要人关系和关联关系时,可能会落入固有的偏见之 的的参与,人在机器自动学习和运行中应该扮演什中。数据表示方法和最初的数据产生者有着密切 么角色?也许有些领域可以先用第四范式,等领关系。如果原始数据有必要的标识就会大大减 域知识逐步丰富了再过渡到第三范式 轻事后数据识别和分类的困难。但标识数据会给 用户增添麻烦,所以往往得不到用户认可。研究 方5面临的主要问题与挑战 既有效又简易的数据表示方法是处理网络大数据 现有的数据中心技术很难满足大数据的需必须解决的技术难题之一 求,需要考虑对整个I架构进行革命性的重构。 (3)高效率低成本的大数据存储。大数据的 而存储能力的增长远远赶不上数据的增长,因此存储方式不仅影响其后的数据分析处理效率也影 设计最合理的分层存储架构己成为I系统的关响数据存储的成本。因此,就需要研究高效率低 键。数据的移动已成为I系统最大的开销,目前成本的数据存储方式。具体则需要研究多源多模 传送大数据最高效也最实用的方式是通过飞机或态数据高质量获取与整合的理论和技术、流式数 地面交通工具运送磁盘而不是网络通信。在大数据的高速索引创建与存储、错误自动检测与修复 据时代,T系统需要从数据围着处理器转改变为的理论和技术、低质量数据上的近似计算的理论 处理能力围着数据转,将计算推送给数据,而不是和算法等: 将数据推送给计算。大数据也导致高可扩展性成 (4)大数据的有效融合。数据不整合就发挥 为对I系统最本质的需求,并发执行(同时执行的不出大数据的大价值。大数据的泛滥与数据格式 线程)的规模要从现在的千万量级提高到10亿级太多有关。大数据面临的一个重要问题是个人 企业和政府机构的各种数据和信息能否方便地融 在应对处理大数据的各种技术挑战中,以下合。如同人类有许多种自然语言一样,作为网络 几个问题值得高度重视 空间中唯一客观存在的数据难免有多种格式。但 (1)大数据的去冗降噪技术。大数据一般都|为了扫清网络大数据处理的障碍,应研究推广不 来自多个不同的源头,而且往往以动态数据流的与平台绑定的数据格式。大数据已成为联系人类 形式产生。因此,大数据中常常包含有不同形态社会、物理世界和网络空间的纽带,需要通过统 的噪声数据。另外数据采样算法缺陷与设备故的数据格式构建融合人、机、物三元世界的统一信 障也可能会导致大数据的噪声。大数据的冗余则息系统 通常来自两个方面:一方面,大数据的多源性导致 )非结构化和半结构化数据的高效处理 了不同源头的数据中存在有相同的数据,从而造据统计,目前采集到的数据85%以上是非结构化 成数据的绝对元余:另一方面,就具体的应用需求和半结构化数据,而传统的关系数据库技术无法 而言,大数据可能会提供超量特别是超精度的数胜任这些数据的处理,因为关系数据库系统的出 据,这又形成数据的相对冗余。降低噪声、消除冗发点是追求高度的数据一致性和容错性。根据 余是提高数据质量、降低数据存储成本的基础: CAP(Consistency, Availability, tolerance to net (2)大数据的新型表示方法。目前表示数据 work partitions)理论,在分布式系统中,一致性、可 6542012年·第27卷·第6期 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
2012年 . 第27卷 . 第6期 战略与决策研究 Strategy & Policy Decision Research 应是一个迭代累进的过程。没有科学假设和模型 就能发现新知识究竟有多大的普适性也需要实践 来检验，我们需要思考：这类问题有多大的普遍 性？这种优势是数据量特别大带来的还是问题本 身有这种特性？所谓从数据中获取知识要不要人 的参与，人在机器自动学习和运行中应该扮演什 么角色？也许有些领域可以先用第四范式，等领 域知识逐步丰富了再过渡到第三范式。 5 面临的主要问题与挑战 现有的数据中心技术很难满足大数据的需 求，需要考虑对整个 IT 架构进行革命性的重构。 而存储能力的增长远远赶不上数据的增长，因此 设计最合理的分层存储架构已成为 IT 系统的关 键。数据的移动已成为IT系统最大的开销，目前 传送大数据最高效也最实用的方式是通过飞机或 地面交通工具运送磁盘而不是网络通信。在大数 据时代，IT系统需要从数据围着处理器转改变为 处理能力围着数据转，将计算推送给数据，而不是 将数据推送给计算。大数据也导致高可扩展性成 为对IT系统最本质的需求，并发执行（同时执行的 线程）的规模要从现在的千万量级提高到10亿级 以上。 在应对处理大数据的各种技术挑战中，以下 几个问题值得高度重视： （1）大数据的去冗降噪技术。大数据一般都 来自多个不同的源头，而且往往以动态数据流的 形式产生。因此，大数据中常常包含有不同形态 的噪声数据。另外，数据采样算法缺陷与设备故 障也可能会导致大数据的噪声。大数据的冗余则 通常来自两个方面：一方面，大数据的多源性导致 了不同源头的数据中存在有相同的数据，从而造 成数据的绝对冗余；另一方面，就具体的应用需求 而言，大数据可能会提供超量特别是超精度的数 据，这又形成数据的相对冗余。降低噪声、消除冗 余是提高数据质量、降低数据存储成本的基础； （2）大数据的新型表示方法。目前表示数据 的方法，不一定能直观地展现出大数据本身的意 义。要想有效利用数据并挖掘其中的信息或知 识，必须找到最合适的数据表示方法。在一种不 合适的数据表示中寻找大数据的固定模式、因果 关系和关联关系时，可能会落入固有的偏见之 中。数据表示方法和最初的数据产生者有着密切 关系。如果原始数据有必要的标识，就会大大减 轻事后数据识别和分类的困难。但标识数据会给 用户增添麻烦，所以往往得不到用户认可。研究 既有效又简易的数据表示方法是处理网络大数据 必须解决的技术难题之一； （3）高效率低成本的大数据存储。大数据的 存储方式不仅影响其后的数据分析处理效率也影 响数据存储的成本。因此，就需要研究高效率低 成本的数据存储方式。具体则需要研究多源多模 态数据高质量获取与整合的理论和技术、流式数 据的高速索引创建与存储、错误自动检测与修复 的理论和技术、低质量数据上的近似计算的理论 和算法等； （4）大数据的有效融合。数据不整合就发挥 不出大数据的大价值。大数据的泛滥与数据格式 太多有关。大数据面临的一个重要问题是个人、 企业和政府机构的各种数据和信息能否方便地融 合。如同人类有许多种自然语言一样，作为网络 空间中唯一客观存在的数据难免有多种格式。但 为了扫清网络大数据处理的障碍，应研究推广不 与平台绑定的数据格式。大数据已成为联系人类 社会、物理世界和网络空间的纽带，需要通过统一 的数据格式构建融合人、机、物三元世界的统一信 息系统； （5）非结构化和半结构化数据的高效处理。 据统计，目前采集到的数据 85%以上是非结构化 和半结构化数据，而传统的关系数据库技术无法 胜任这些数据的处理，因为关系数据库系统的出 发点是追求高度的数据一致性和容错性。根据 CAP (Consistency, Availability, tolerance to network Partitions) 理论，在分布式系统中，一致性、可 654
■大数据的研究现状与科学思考 用性、分区容错性三者不可兼得,因而并行|定、资源投入、人才培养等方面给予强有力 关系数据库必然无法获得较强的扩展性和的支持:另一方面,建立良性的大数据生态 良好的系统可用性。系统的高扩展性是大环境是有效应对大数据挑战的唯一出路,需 数据分析最重要的需求,必须寻找高扩展性要科技界、工业界以及政府部门在国家政策 的数据分析技术。以 MapReduce和 Hadoop的引导下共同努力,通过消除壁垒、成立联 为代表的非关系数据分析技术,以其适合非盟、建立专业组织等途径,建立和谐的大数 结构数据处理、大规模并行处理、简单易用据生态系统。 等突出优势,在互联网信息搜索和其他大数 就大数据研究计划与措施,我们有如下 据分析领域取得了重大进展,已成为大数据的建议 分析的主流技术。 MapReduce和 Hadoop在6.1优先支持网络大数据研究 应用性能等方面还存在不少问题,还需要研 大数据涉及物理、生物、脑科学、医疗、 究开发更有效、更实用的大数据分析和管理环保、经济、文化、安全等众多领域。网络空 技术 间中的数据是大数据的重要组成部分,这类 (6)适合不同行业的大数据挖掘分析工|大数据与人的活动密切相关,因此也与社会 具和开发环境。不同行业需要不同的大数科学密切相关。而网络数据科学和工程是 据分析工具和开发环境,应鼓励计算机算法信息科学技术与社会科学等多个不同领域 研究人员与各领域的科研人员密切合作,在高度交叉的新型学科方向,对国家的稳定与 分析工具和开发环境上创新。当前跨领域发展有独特的作用,因此应特别重视与支持 跨行业的数据共享仍存在大量壁垒,海量数网络大数据的研究。大数据涉及应用领域 据的收集,特别是关联领域的同时收集还存很广,当前大数据的研究应与国计民生密切 在很大挑战。只有跨领域的数据分析才更相关的科学决策、环境与社会管理、金融工 有可能形成真正的知识和智能,产生更大的程、应急管理(如疾病防治、灾害预测与控 价 制、食品安全与群体事件)以及知识经济为 (7)大幅度降低数据处理、存储和通信主要应用领域。 能耗的新技术。大数据的获取、通信、存储、62大数据科学的基础研究 管理与分析处理都需要消耗大量的能源 无论是国外政府的大数据研究计划,还 在能源问题日益突出的今天,研究创新的数是国内外大公司的大数据研发,当前最重视 据处理和传送的节能方法与技术是重要的的都是大数据分析算法和大数据系统的效 研究方向。 率。因此,当工业界把主要精力放在应对大 数据的工程技术挑战的时候,科技界应开始 6建议和举措 着手关注大数据的基础理论研究。大数据 尽管大数据意味着大机遇,但同时也意科学作为一个新兴的交叉学科方向,其共性 味着工程技术、管理政策、人才培养等方面理论基础将来自多个不同的学科领域,包括 的大挑战。只有解决了这些基础性的挑战计算机科学、统计学、人工智能、社会科学 问题,才能充分利用这个大机遇,得到大数等。因此,大数据的基础研究离不开对相关 据的大价值。因此,我国亟需在国家层面对学科的领域知识与研究方法论的借鉴。在 大数据给予高度重视特别需要从政策制大数据的基础研究方面,建议研究大数据的 中阉縛找院刊655 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
院刊 用性、分区容错性三者不可兼得，因而并行 关系数据库必然无法获得较强的扩展性和 良好的系统可用性。系统的高扩展性是大 数据分析最重要的需求，必须寻找高扩展性 的数据分析技术。以MapReduce 和Hadoop 为代表的非关系数据分析技术，以其适合非 结构数据处理、大规模并行处理、简单易用 等突出优势，在互联网信息搜索和其他大数 据分析领域取得了重大进展，已成为大数据 分析的主流技术。MapReduce 和Hadoop在 应用性能等方面还存在不少问题，还需要研 究开发更有效、更实用的大数据分析和管理 技术； （6）适合不同行业的大数据挖掘分析工 具和开发环境。不同行业需要不同的大数 据分析工具和开发环境，应鼓励计算机算法 研究人员与各领域的科研人员密切合作，在 分析工具和开发环境上创新。当前跨领域 跨行业的数据共享仍存在大量壁垒，海量数 据的收集，特别是关联领域的同时收集还存 在很大挑战。只有跨领域的数据分析才更 有可能形成真正的知识和智能，产生更大的 价值； （7）大幅度降低数据处理、存储和通信 能耗的新技术。大数据的获取、通信、存储、 管理与分析处理都需要消耗大量的能源。 在能源问题日益突出的今天，研究创新的数 据处理和传送的节能方法与技术是重要的 研究方向。 6 建议和举措 尽管大数据意味着大机遇，但同时也意 味着工程技术、管理政策、人才培养等方面 的大挑战。只有解决了这些基础性的挑战 问题，才能充分利用这个大机遇，得到大数 据的大价值。因此，我国亟需在国家层面对 大数据给予高度重视，特别需要从政策制 定、资源投入、人才培养等方面给予强有力 的支持；另一方面，建立良性的大数据生态 环境是有效应对大数据挑战的唯一出路，需 要科技界、工业界以及政府部门在国家政策 的引导下共同努力，通过消除壁垒、成立联 盟、建立专业组织等途径，建立和谐的大数 据生态系统。 就大数据研究计划与措施，我们有如下 的建议： 6.1 优先支持网络大数据研究 大数据涉及物理、生物、脑科学 、医疗、 环保、经济、文化、安全等众多领域。网络空 间中的数据是大数据的重要组成部分，这类 大数据与人的活动密切相关，因此也与社会 科学密切相关。而网络数据科学和工程是 信息科学技术与社会科学等多个不同领域 高度交叉的新型学科方向，对国家的稳定与 发展有独特的作用，因此应特别重视与支持 网络大数据的研究。大数据涉及应用领域 很广，当前大数据的研究应与国计民生密切 相关的科学决策、环境与社会管理、金融工 程、应急管理（如疾病防治、灾害预测与控 制、食品安全与群体事件）以及知识经济为 主要应用领域。 6.2 大数据科学的基础研究 无论是国外政府的大数据研究计划，还 是国内外大公司的大数据研发，当前最重视 的都是大数据分析算法和大数据系统的效 率。因此，当工业界把主要精力放在应对大 数据的工程技术挑战的时候，科技界应开始 着手关注大数据的基础理论研究。大数据 科学作为一个新兴的交叉学科方向，其共性 理论基础将来自多个不同的学科领域，包括 计算机科学、统计学、人工智能、社会科学 等。因此，大数据的基础研究离不开对相关 学科的领域知识与研究方法论的借鉴。在 大数据的基础研究方面，建议研究大数据的 655 大数据的研究现状与科学思考
内在机理,包括大数据的生命周期、演化与传播规|80:85 律,数据科学与社会学、经济学等之间的互动机2 Chris Anderson, The End of Theory: The Data Deluge Makes the 制,以及大数据的结构与效能的规律性(如社会效 Scientific method Obsolete.wre20016⑦ 应、经济效应等)。在大数据计算方面,研究大数3 Albert-Laszlo Barabasi. The network takeover. Nature Physics, /据表示、数据复杂性以及大数据计算模型。在大\28:146 数据应用基础理论方面,研究大数据与知识发现|4 ReuvenCoh, Shlomo Havlin Scale-Free Networks Are UI- (学习方法、语义解释),大数据环境下的实验与 trasmall. Physical Review Letters,020 验证方法,以及大数据的安全与隐私等 Tony 6.3大数据研究的组织方式 Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Microsoft, 2009, 2012年10月,中国计算机学会和中国通信学 October I6 会各自成立了大数据专家委员会,从行业学会的6 Big Data. Nature,20064557209:136 层面来组织和推动大数据的相关产学研用活动。7 Dealing with data. Science01131189:63906 但这还不够,建议中科院、科技部、基金委共同推8 Complexit. Nature Physics.,2012,8 动成立一个组织机构,建立一个大数据科学研究9 Big Data. ERCIM News,2012,89 平台,更好地组织大数据的协同创新研究与战略|10 David Lazer, Alex Pentland, Lada adamic et al. Computational 性应用:成立国家级的行业大数据共享联盟,使产 Social Science. Science,0.0359:123 业界、科技界以及政府部门都能够参与进来,一方11he0 Digital Universe S: Extracting Value from Chaos 面为学术研究提供基本的数据资源,另一方面为 International Data Corporation and EMC,Jum201l 大数据的应用提供理论与技术支持。此外,还需12 CERN experiments observe particle consistent with long-sought 成立国家级的面向大数据研究与应用的开源社 Higgs boson. CERN press release, July4.2012 区,同时也向国际开源社区的核心团队举荐核心13 Tom Kalil. Big Data is a Big Deal, March29,2012. Available at 成员,使国际顶级的开源社区能够听到来自中国hp/www.whitehouse.gov/blog/2002098ig-data-big-deal 的“声音 14 Divyakant Agrawal, Philip Bernstein, Elisa Bertino et al. Chal- 64大数据研究的资源支持 lenges and Opportunities with Big Data, Cyber Center Technical 在资源支持方面,建议启动“中国大数据科学Reports,Februar02.ailableathttp://docs.Iib.purdue.edu 与工程研究计划”,从宏观上对我国的大数据产学 研用做出系统全面的短期与长期规划。设立自然15 ames Manyika, Michael Chui, Brad Brown et al. Big data: The 科学重大研究计划(基金重大)以及重大基础科学 next frontier for innovation, competition, and productivity. Mck 研究项目群c973"项目群或"863“重大项目)等专| insey Global Insti0 项资金,有针对性地资助有关大数据的重大科研16 Steve Lohr. The Age of Big Data. New York Times. February I 活动。此外,国家在大数据平台的构建、典型行业 的应用以及研发人才的培养等方面应提供相应的7 Pattern-Based Strategy: Getting Value from Big Data. Gartner 财力、物力与人力支持 Group press release, July 2011 主要参考文献 18 Codd F A Relational Model of Data for Large Shared Data 1李国杰.大数据研究的科学价值中国计算机学会通讯,2012 Banks. Communications of the ACM. 1970. 13(6): 377-387 6562012年·第27卷·第6期 C1994-2013ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
2012年 . 第27卷 . 第6期 战略与决策研究 Strategy & Policy Decision Research 内在机理，包括大数据的生命周期、演化与传播规 律，数据科学与社会学、经济学等之间的互动机 制，以及大数据的结构与效能的规律性（如社会效 应、经济效应等）。在大数据计算方面，研究大数 据表示、数据复杂性以及大数据计算模型。在大 数据应用基础理论方面，研究大数据与知识发现 （学习方法、语义解释），大数据环境下的实验与 验证方法，以及大数据的安全与隐私等。 6.3 大数据研究的组织方式 2012年10月，中国计算机学会和中国通信学 会各自成立了大数据专家委员会，从行业学会的 层面来组织和推动大数据的相关产学研用活动。 但这还不够，建议中科院、科技部、基金委共同推 动成立一个组织机构，建立一个大数据科学研究 平台，更好地组织大数据的协同创新研究与战略 性应用；成立国家级的行业大数据共享联盟，使产 业界、科技界以及政府部门都能够参与进来，一方 面为学术研究提供基本的数据资源，另一方面为 大数据的应用提供理论与技术支持。此外，还需 成立国家级的面向大数据研究与应用的开源社 区，同时也向国际开源社区的核心团队举荐核心 成员，使国际顶级的开源社区能够听到来自中国 的“声音”。 6.4 大数据研究的资源支持 在资源支持方面，建议启动“中国大数据科学 与工程研究计划”，从宏观上对我国的大数据产学 研用做出系统全面的短期与长期规划。设立自然 科学重大研究计划（基金重大）以及重大基础科学 研究项目群（“973”项目群或“863”重大项目）等专 项资金，有针对性地资助有关大数据的重大科研 活动。此外，国家在大数据平台的构建、典型行业 的应用以及研发人才的培养等方面应提供相应的 财力、物力与人力支持。 主要参考文献 1 李国杰. 大数据研究的科学价值.中国计算机学会通讯, 2012, 8（9）：8-15. 2 Chris Anderson. The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete. Wired, 2008, 16（7）. 3 Albert-László Barabási. The network takeover. Nature Physics, 2012, 8（1）: 14-16. 4 Reuven Cohen , Shlomo Havlin. Scale-Free Networks Are Ultrasmall. Physical Review Letters, 2003, 90（, 5）. 5 Tony Hey, Stewart Tansley, Kristin Tolle（Editors）. The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Microsoft, 2009, October 16. 6 Big Data. Nature, 2008, 455（7 209）: 1-136. 7 Dealing with data. Science, 2011,331（6 018）: 639-806. 8 Complexity. Nature Physics, 2012, 8（1）. 9 Big Data. ERCIM News, 2012,（89）. 10 David Lazer, Alex Pentland, Lada Adamic et al. Computational Social Science. Science, 2009, 323（5 915）: 721-723. 11 The 2011 Digital Universe Study: Extracting Value from Chaos. International Data Corporation and EMC, June 2011. 12 CERN experiments observe particle consistent with long-sought Higgs boson. CERN press release, July 4, 2012. 13 Tom Kalil. Big Data is a Big Deal, March 29, 2012. Available at: http://www.whitehouse.gov/blog/2012/03/29/big-data-big-deal. 14 Divyakant Agrawal, Philip Bernstein, Elisa Bertino et al. Challenges and Opportunities with Big Data, Cyber Center Technical Reports, February 2012. Available at: http://docs.lib.purdue.edu/ cctech/1. 15 James Manyika, Michael Chui, Brad Brown et al. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute, May 2011. 16 Steve Lohr. The Age of Big Data. New York Times, February 11, 2012. 17 Pattern-Based Strategy: Getting Value from Big Data. Gartner Group press release, July 2011. 18 Codd E F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of the ACM, 1970, 13（6）: 377-387. 656
