精神政治学

(Unwissen)。黑格尔的《逻辑学》探讨的是认知逻辑的问题，书中认为建立相关关系是认知的最原始阶段。例如，假设A与B相关，A发生变化，则B也会随之变化。在相关关系中，不管这种关系多么显著，人们也无法知道，它为什么会表现出这样的相关性。人们会想，事情本身就是这样的。相关关系是概率关系，而不是必然关系。它说的是：通常情况下，相关的A与B会同时发生。这就是相关关系与因果关系的区别所在。如果要表达一种必然关系，我们则会说：A的发生导致B的发生。

因果性不是认知的最高阶段。相互作用(Wechselwirkung)比因果关系更加复杂。它说的是，A与B互为条件。A、B之间存在必然的联系。但是，仅仅停留在相互作用阶段，还无法诠定A与B之间存在的关联的概念：“仅从相互作用的角度去观察已知的内容，这本身就是一种压根无法诠定概念(begriffslos)的行为。”[56]

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大数据

正是对“概念”(Begriff)的诠定催生了认知。“概念”是将A与B囊括其中的C。借助C，A与B得到了诠定。它是将A与B概括在内的更高层级的联系，从这个联系出发，可以证明A与B之间的关系。因此，A与B是组成第三方的更高层级的要素。只有在概念的层级上，认知才能实现：“概念是事物内在固有的、我之为我的（使自己与其他事物区别开来的）特性。理解一个事物，就是去明白它的概念。”[57]只有从具有概括性的概念C出发，才能完全理解A和B的相关关系。大数据只进行了碎片式的认知，亦即只发现原始的相关关系，而并未对概念进行诠定。没有被诠定概念的大数据是没有灵魂的。这种由大数据诱生的绝对认知，就是绝对无知。

概念是一个把各种要素（Momente)囊括其中(ein-schliesst)进行融合领会(ein-begreift)的整体。它以推论（Schluss）的形式，诠定了其中的一切（Indem Schluss ist alles inbegriffen)。“一切皆为推论”意味着“一切皆是概念”。[58]绝对认知也就是绝对推论。对绝对的定义是：“绝对就是推论。”[59]单纯的叠加进行不了推论，推论也不是叠加的结果，而是叙述的结果。绝对推论排斥无限的叠加（weitere Addition）。推论作为叙述的结果是叠加的对立面。大数据是纯粹的叠加产物，永远得不出结论，永远无法终结。与大数据带来的相关关系和叠加关系不同，理论(Theorie)是一种叙述性的认知形式。

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精神也是一个推论，一个整体，各组成部分被合理地组织在一起。在这里，推论表现出一种整合性。没有精神，这个世界会变得支离破碎。精神组成了这个世界的内在（Innerlichkeit），组成了汇聚一切的集合（Sammlung）。理论也是一种推论，将各组成部分融合、诠定于一身。克里斯·安德森所发表的《理论的终结》，传达了我们终将与精神告别的思想。大数据使精神完全枯萎。大数据驱动下的人文科学也不再是真正意义上的人文科学。绝对的数据化认知（Data-

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大数据

Wissen)等同于回到精神原点的绝对无知。

逻辑学认为：“所有理性的东西都是推论。”[60]黑格尔认为，推论不属于形式逻辑的范畴，当一个过程的开头和结尾形成合理关联，进而构成有意义的整体时，推论就会出现。这就说明与单纯叠加不同的是，叙述得出的是一种推论。认知是一种结论，礼俗和仪式也是推论的形式。它们都呈现了叙述过程，并且有相对原时和自己的韵律节奏。叙述没有加速度，而推论的形式则刚好相反，它们会衰变，一切都在流散，不会静止。当世界的一切都是叠加出来的，并且丧失所有的叙述张力和垂直应力的时候，就会出现全面提速（Totalbeschleunigung）。

今天，仅仅依靠感觉已经无法进行推论，因为感觉在无边无际的数字网络中不停切换，它已经完全迷失了自己。只有在沉思冥想的片刻，推论才会迸发而出。闭上眼睛，才象征着进行推论。然而，图像和信息的快速转换让人目不暇接，闭不上眼睛就得不出只有沉思冥想才得以实现的推论。如果说理性是一种推论，那么大数据时代就是一个失去理性的时代。

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大事件

17世纪时，统计方法的问世让科学家、投机者、诗人和哲学家都兴奋不已。他们迷上了这种新的、统计学带给他们的概率和规律现象。亢奋的心情绝对不亚于今天我们看待大数据的心情。因为世界依然具有偶然性，当时的统计学让人们再次相信天意的存在。上面的情况在18世纪约翰·阿巴斯诺特(JohnArbuthnot)撰写的一篇关于人口统计的论文中得到了证实，这篇论文题为《神旨的论据—从不列颠出生人口性别比的规则性谈起》(AnArgument for DivineProvidence, taken from the Regularity observ'd in theBritischBirths of bothSexs)。一些哲学家甚至认为，从统计得出的男性新生儿数量明显多于女性新生儿数量的结论中便可认清神的旨意。这一观点也被他们用来为战争辩护。

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大数据

康德也痴迷于统计计算得出的规律性结论，并将其融入自己的历史目的论研究中。他一方面认为意志是自由的，另一方面又认为这种意志的自由是受到制约的。人的行为作为自由意志的外在表现，跟其他所有自然现象（Naturgegebenheit)一样都是由普遍自然法则（Naturgesetz)所决定。如果用普通眼光去看待人的自由意志的活动，就会发现其规律性(Gesetzmäßigkeit)。不论各个主体的行为表现得多么杂乱无章，从类别上来说，它们都能显现出一种尽管缓慢但持续向前发展的原初的禀赋（Anlage)。随后，康德指出了下面的统计数据：“假设结婚的数量以及与此相关的出生数量和死亡数量会遵循某种规律，那么通过计算，它们都可以被提前确定出来。现实是，它们似乎不遵循任何规律，因为人的自由意志对这些数据的变化施加了极大的影响。但是，一些大国的年度统计表却证明，上面这些数据也和变化无常的天气一样，遵循着固定不变的自然法则。尽管谁也规定不了天气变化的规律，但总的来说，各种不同的天气情况（还是会本质使然的）足以保证植物的生长、河流的流淌和其他自然界中的事物都按照同样的、不间断的进度运行。个人，甚至整个民族很少虑及的是，无论对自我意图的追求是如愿以偿（einjedes nach seinem Sinne)还是事与愿违（einer widerden andern)，在此过程中，他们都是不自知地顺着自然意图（Naturabsicht)走下去的。这种意图就像一条线索，引导着他们继续向前。”[61]

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第一次启蒙运动基本上是与对统计学知识的信仰紧密联系在一起的。就连卢梭（Rousseau)的“公共意志”(volonté générale)也是统计数学运算的结果。公共意志是在没有任何交流的情况下形成的。[62]它得自统计计算后的中间值（Mittelwert)：“总体意志(Gesamtwille)和集体意志(Gemeinwille)之间总是存在巨大的差异；一些人只看到集体利益，而另一些人只看到个人利益，这统统都属于特殊意志：但是如果不考虑这种衬托差异的多数(dasMehr)和少数（dasWeniger），剩下的就是表征差异集合的集体意志。”[63]

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大数据

卢梭明确强调，公共意志的确定无需交流，甚至必须将交流排除在外。交流使统计学丧失客观性。因此，卢梭反对组建政治党派和联合会。卢梭的民主是没有讨论和交流的民主。统计学方法合成了数量和真相。[64]针对如何识别优秀政府的问题，卢梭给出了生物政治学的答案。他避免从道德角度回答这个问题。政治联合的目的无异于维护和保障社会成员的福利。对此，最可靠的衡量标准就是人口是否增加。在公民数量节节攀升的地方，那里的政府无疑是最好的。卢梭因此宣称：“统计学家们，现在是你们的时代了，计算吧，测量吧，比较吧。”[65]

今天，人们对大数据的兴奋与18世纪对统计学的狂热十分相似。然而，人们当时对统计学的这种狂热很快就退去了。统计学就像18世纪的大数据。很快，反对统计出来的理性的观点就出现了，主要以浪漫派为代表。浪漫派的基调就是对平均和常规感的厌恶。他们用稀有性、不确定性以及突发性来反驳统计、计算出来的极大的概然性。浪漫派以其中意的奇特性、异常性和极端性来反对统计学的常规性。[66]

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尼采也厌恶统计出来的理性：“统计学证明，历史是有定律的。是的，统计学也证明了，群体大众是何等鄙俗、令人生厌的千篇一律。你们应该去雅典推广统计学！在那里，你们才会感觉到什么叫异类!群体大众越是低级和平庸，统计规则就越是严密，而敏锐和高贵的人聚在一起时，这种规则马上就会去见鬼。在至高无上的伟大灵魂那里，你们的统计学便无计可施了，比如，你们能计算出伟大的艺术家是何时结婚的嘛！如果这时你们还妄想找到什么规律，你们就死了这条心吧。就算历史中存在什么规律，这些规律也是没有价值的。发生过的事，即历史，就是无价值的事。”[67]统计学不关心“哪些伟大的人物正活跃在历史的舞台上”，它关注的只有“统计学家”。尼采反对那种把大规模的群体本能(Massentriebe)看作历史中重要、主要的因素，而把伟大的人物等同于洪流中清晰可见的气泡，仅仅视之为最显著标志的历史观（Historie)。

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尼采认为，统计学数字仅仅证明了人是群居动物，“日益增多，并趋于相同”。今天的透明及信息社会也同样具有这种同一性特征。当一切迅速变得清晰可见，也就不可能存在什么分歧了。透明催生了从众的强迫（Konformitätszwang），这种强制革除了区别、异样和分歧。大数据主要是让集体性行为模式变得清晰可见。数据主义使得这种趋同的步伐不断加快。数据挖掘与统计学没有本质上的差别。它所揭示的相关关系表达了统计学上的概率。统计学无非就是计算出了平均值，大数据也大同小异。大数据不能预见大事件的发生。无论是历史，还是人类的未来，都不是由统计得出的概然性决定的，而是由不确定的、个别的大事件决定的。因此，大数据也无法预见未来。

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