一、大数据的意识形态性特征

大数据的应用不可避免地受到数据收集和处理的方式以及数据资讯的选择所影响，在这个过程中，数据的选择、筛选和解读过程中存在着主观性的因素。不同的数据采集方法和分析工具会对数据进行不同的加工和解读，从而产生不同的分析结果和结论。这种数据的选择和加工过程呈现出一定的主观色彩，从而影响到大数据的应用和结果^[1]。通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而优化产品和服务的设计和推广策略。然而，在这个过程中，大数据也可能被用于监控和操控消费者的行为。一些巨头科技公司通过收集和分析用户数据，掌握了用户的喜好和习惯，从而通过个性化推送和广告定制来影响用户的消费选择。这种商业应用中的意识形态性特征，既反映了市场经济的规律，也存在着对用户隐私和自由的潜在风险。

二、大数据的意识形态性技术生成

（一）摄取数据，选取某个事实

大数据的摄取过程中会面临着选择性的问题，由于数据量庞大，人们不可能对所有的数据都进行收集和分析。因此，在摄取数据的过程中，人们不可避免地会做出一些选择，这些选择可能受到人们的意识形态影响。例如，政府在进行大数据摄取时，可能会选择收集与国家安全、社会稳定等方面相关的数据，而忽略一些可能对当权者产生负面影响的数据。大数据可以从海量的数据中提取出各种各样的信息，然而人们的意识形态可能会导致人们更加倾向于选择与人们立场相符的信息，而忽略与人们意见相左的信息。这种选择性可能会造成人们对事实的理解和认知产生偏差。例如，当人们进行某项政策的评估时，如果人们倾向于选择那些支持人们政策立场的数据，而忽略那些可能对政策产生负面影响的数据，就可能导致评估结果的失真。

（二）数据挖掘，凸显某个事实

数据挖掘是大数据时代的一项重要技术，通过对大数据集合的分析和模式识别，可以从中提取有价值的信息和知识。然而，数据挖掘并非是一种完全客观的技术，它受到人们的意识形态和价值观的影响。在进行数据挖掘的过程中，人们会根据自己的需求和假设去选择和解释数据^[2]。同样的数据，在不同的人或机构手中可能得出截然相反的结论。这就是数据挖掘的意识形态性。通过数据挖掘，研究者可以从大数据中找到支持自己观点的证据，同时也可以对已有观点提出挑战。数据挖掘的结果往往会被用来支持某个政策、产品或观点。这种意识形态性的技术生成在一些领域具有重要的影响力，例如政治、商业和社会科学等。政府可以通过数据挖掘来分析选民的倾向，从而制定更有针对性的政策；企业可以通过数据挖掘来了解消费者的偏好，从而推出更符合市场需求的产品；社会科学家可以通过数据挖掘来研究人类行为，从而对社会问题做出更深入的分析。

（三）数据分析，计算某个事实

大数据的意识形态性技术生成是指通过对大数据进行分析和计算，从中提取出有价值的信息和洞察力。数据分析是大数据处理过程中的重要一步。通过对海量数据的筛选、清洗和整理，可以发现其中潜在的规律和关联性。例如，企业可以通过分析市场数据，了解消费者的购买习惯和偏好，进而制定更有针对性的营销策略。政府可以通过分析社会数据，了解民众的需求和意见，从而更好地制定政策和规划。数据分析的方法有很多种，其中常见的包括统计分析、机器学习和人工智能等。统计分析是通过运用统计学原理和方法，对数据进行描述、归纳和推断。机器学习是一种利用计算机算法，使计算机通过学习数据自己发现其中的规律和模式。人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过对大数据进行深度学习和认知，实现智能决策和预测。

三、大数据的意识形态性技术生成应用要点

（一）灌输马克思主义意识形态

大数据的算法能够对海量的数据进行分析和挖掘，通过对用户的行为模式和个人信息的分析，可以准确地预测出受众的心理特质。这一点对于企业和广告商来说，意义重大。了解受众的心理特质，可以有效地洞察他们的需求和兴趣爱好，从而更好地进行定向广告投放。通过数据画像的方式，可以对受众进行精准的灌输。数据画像是通过对个人的数据进行收集和整理，形成一个全面的个人信息和喜好的模型。通过对数据画像的分析，可以了解受众的兴趣爱好，从而在推送广告和信息的时候进行更精准的定位。大数据时代，实现“千人千面”已经成为可能。即使对于同一个事实和信息，大数据可以根据受众的心理特质进行不同的呈现方式和描述方法。可以根据受众的个性化需求，定制专属的推送内容，达到最高的影响力。实现“千人千面”的过程中^[3]，大数据的应用变得非常重要。通过对受众的行为和兴趣进行深入分析，可以将相同的内容量身定制推送给不同特质的受众，从而实现最大化的影响力。这种个性化的推送不仅可以提高用户的体验，还可以提升品牌的知名度和影响力。

（二）持续优化主流意识形态话语体系

传统的媒体环境下，信息的收集、加工和传播受到限制，很难实现全方位、多角度的报道和表达。而通过大数据的分析和挖掘，可以获取更全面、更准确的信息，从而更好地描绘和理解事物的本质。同时，大数据也为信息的传播提供了更多样化的方式和平台，使信息能够更自由地流动和传递，更好地满足人们的信息需求。不仅如此，大数据还可以推动意识形态的创新和变革。在过去的社会中，意识形态往往由权力和资源掌握者主导，普通民众很少有参与和发声的机会。而随着大数据的兴起，人们可以通过自己的言辞和行动留下数据痕迹，从而让自己的声音得到更多的关注和重视。通过大数据的分析和梳理，可以更好地发现和传达民众的需求和诉求，实现公众参与的平等和多元化。然而也要清楚，大数据对意识形态的影响并非全然积极。在信息过载的时代，人们往往面对着海量的数据和消息，很难进行有效的筛选和辨别。对于普通民众来说，他们往往更愿意接受简单直接、情绪化的话语，而对于复杂抽象、理论性的话语则显得疏远和难以理解。这就可能导致一些话语通过大数据的渲染和传播，而获得了不正当的影响力和认同度。因此，人们需要在借助大数据的同时，保持思辨能力和理性判断，不被表面的热点和趋势所迷惑。

（三）优化主流意识形态理论体系

大数据，作为一种新兴的理论表述方式，正在逐渐改变人们对于理论的认知和理解。以前的理论表述基本上都是文字类的，抽象而晦涩，往往需要专业领域的人士才能理解。而现在，随着大数据的兴起，人们可以用更加形象具体的方式来表达理论的本质内涵，让高深的理论变得更为通俗易懂。举个例子，可以看到在党的二十大报告中，一个热词“人民”出现了177次。这充分说明了中国共产党始终坚持以人民为中心，不断实现人民对美好生活的向往。通过大数据的理论表述，人民这一概念已经演变成了一种新的理论术语。通过对数据的分析和挖掘，人们能够更加清晰地了解人民的需求和期待，从而更好地制定相应的政策和措施，实现人民的更好生活。大数据的兴起也给人们提供了一种新的理论阐释的重要方式，通过对大数据的分析，人们能够发现其中的规律和规律，揭示深层次的背后机制。这种理论表述方式不仅可以帮助人们更好地理解现象和问题，还可以为人们提供更准确的数据支持，更科学的决策依据。大数据并不是一种万能的理论表述方式，它也有一定的局限性。比如，在数据的收集和分析过程中，会面临一些困难和挑战，比如数据质量不高、数据难以获取等。同时，在理论的阐释和解释上，单纯的依靠大数据可能会偏颇和片面，需要与其他理论方法和研究手段相结合，才能更好地解决问题。

结语：大数据具有一定的意识形态性，从数据的收集、处理和应用到相关技术的生成和应用，都会受到特定的观点、利益和价值观的影响。因此，在大数据的生成和应用中，需要考虑数据隐私和权益、数据主权和控制等问题，并制定相应的政策和规范，以确保大数据的应用能够符合公正、公平和持久发展的原则。
参考文献：

[1]沈娟.大数据的意识形态性及其技术生成与应用[J/OL].武汉理工大学学报(社会科学版),1-7.2023.11.

[2]肖宇.大数据时代网络意识形态舆情治理困境及应对[J].领导科学论坛,2023,(07):46-50.

[3]肖皓文;曹银忠.大数据与意识形态安全：羁绊、助力与策略[J].湖湘论坛,2023,36(03):43-54.