數據在產生時通常是原始的、具體的“數”，例如傳感器記錄的溫度值或交易系統中的金額，這些是客觀的事實性記錄；而在使用時，數據經過加工、分析和解讀后轉化為“據”，成為能夠為決策提供支持、揭示規律或體現價值的信息。具體對象是通過這些事實性的“數”來表征的，比如用身高、體重等數值描述一只狗；而抽象概念則是基于這些“數”經過提煉和賦予意義后形成的價值性“據”，例如“狗”這一概念所蘊含的忠誠、友善等文化意義。從“數”到“據”的轉變，體現了數據從簡單的記錄到賦予意義的過程，也是從“數據”形成“信息”的過程，更是事實性數據價值提升和概念應用拓展的關鍵環節。這揭示了數據在事物概念不同階段的兩種不同形態和用途，體現了數據從原始狀態到被賦予意義的過程。

（此圖由胡本立老師提供）

一、數據在產生時常常是“數”，在使用時往往是“據”

1. 數據在產生時常常是“數”

數據在產生時，通常是原始的、未經加工的數值或記錄，即“數”。這些“數”可能是傳感器采集的溫度值、交易系統記錄的金額、用戶行為日志中的時間戳等。它們是客觀存在的、具體的數值，反映了某個特定時刻或狀態的信息。如一個氣象站的溫度傳感器每小時記錄一次溫度，生成的數據可能是“23.5℃”“24.1℃”“22.8℃”等具體的數值。這些數值是數據的原始形態，它們本身可能沒有明確的意義，只是對環境溫度的簡單記錄。

數據的產生往往伴隨著采集過程。傳感器、信息系統、用戶行為記錄等都是數據采集的來源。這些采集到的數據以數值、文本、圖像等形式存在，但在這個階段，它們只是簡單的記錄，缺乏深度的解釋或關聯。如電商平臺記錄用戶的點擊行為，生成的數據可能是“用戶ID：12345，頁面：首頁，時間：2025-06-08 10:00:00”。這些數據只是對用戶行為的簡單記錄，沒有經過任何分析或處理。

2. 數據在使用時往往是“據”

當數據被使用時，它們通常被轉化為“據”，即經過加工、整理和分析后的信息，能夠為決策提供支持或解釋某種現象。在這個階段，數據被賦予了意義和價值。如氣象站采集的溫度數據經過統計分析后，可以得出某段時間內的平均溫度、最高溫度和最低溫度，這些分析結果就是“據”。這些“據”能夠幫助氣象學家預測天氣變化，或者為農業提供氣候信息。

數據在使用之前，通常需要經過清洗、整理、分析等加工處理步驟。清洗是為了去除錯誤或不完整的數據；整理是為了將數據轉換為適合分析的格式；分析則是通過統計、機器學習等方法，從數據中提取有價值的信息。電商平臺記錄的用戶點擊行為數據，經過分析后可以發現用戶的興趣偏好、購買意圖等。這些分析結果可以作為“據”，幫助商家優化產品推薦、調整營銷策略。

3. 從“數”到“據”的轉變

數據從“數”到“據”的轉變，本質上是數據價值的提升過程，也是有價值的數據--信息產生的過程。原始的“數”可能只是簡單的記錄，但經過加工和分析后，它們能夠為決策提供支持，幫助人們更好地理解復雜現象。如醫療設備采集的患者生理數據（如心率、血壓等）本身只是數值，但經過醫生的分析和診斷后，這些數據可以成為判斷患者健康狀況的重要依據。

在商業領域，企業通過分析銷售數據（“數”）來優化供應鏈管理、制定營銷策略（“據”）；在科學研究中，實驗數據（“數”）經過分析后可以支持理論的驗證或提出新的假設（“據”）；在社會治理中，人口普查數據（“數”）經過分析后可以為政策制定提供依據（“據”）。

簡言之，數據在產生時是“數”，是原始的、未經加工的記錄；在使用時是“據”，是經過分析和整理后能夠為決策提供支持的信息。從“數”到“據”的轉變，體現了數據的價值提升和應用場景的拓展。

二、具體對象是事實性“數”的表征，抽象概念則是價值性“據”的體現

具體對象與抽象概念在認知和意義層面上是有本質區別的，其中也體現著數據（“數”）與信息（“據”）之間的關系。

1. 具體對象是事實性“數”的表征

具體對象是指我們能夠直接感知和接觸到的實體或現象，例如一只狗、一棵樹、一輛車等。這些具體對象在被認知和描述時，通常是通過事實性的“數”來表征的。事實性的“數”是指對具體對象的直接、客觀的描述，這些描述通常是基于觀察、測量或記錄得到的。例如，狗的身高、體重、毛色、叫聲頻率等，都是對狗這一具體對象的事實性描述，我們可以用具體的數值來描述它，它的身高是50厘米，體重是20千克，毛色是棕色，叫聲頻率為400赫茲。這些數值是對狗這一具體對象的直接描述，它們是客觀的、可測量的，反映了狗的實際特征。這些事實性的“數”是具體對象的表征，它們幫助我們準確地識別和區分不同的具體對象，通過身高和體重，我們可以區分不同品種的狗；通過毛色，我們可以描述狗的外觀特征。

2. 抽象概念則是價值性“據”的體現

抽象概念是指對具體對象進行概括、歸納和抽象后形成的認知結構，例如“狗”這一概念。抽象概念不僅僅是一個具體對象的描述，而是對一類對象的共同特征和屬性的總結。價值性“據”是指對抽象概念的解釋、意義和價值的體現。這些“據”通常是基于人類的經驗、文化、語言和認知結構形成的，它們賦予了抽象概念更深層次的意義和價值。

繼續以“狗”這一概念為例，它不僅僅是一個具體的狗的描述，而是對所有狗的共同特征（如四條腿、有毛發、會叫等）的概括。當我們提到“狗”時，我們不僅僅是在描述一只具體的狗，而是在描述一類具有共同特征的動物。“狗”概念的價值性“據”體現在它所承載的意義和價值上，“狗”在人類文化中常常被視為忠誠和友善的象征，這種意義是基于人類與狗長期互動的經驗和文化傳統形成的。這種價值性“據”幫助我們理解狗在人類社會中的角色和意義，而不僅僅是它的物理特征。

具體對象的事實性“數”是抽象概念的基礎。我們通過感知和記錄具體對象的特征（如狗的身高、體重等），逐漸形成對這一類對象的共同特征的認知，從而構建出抽象概念。抽象概念的價值性“據”則是對這些共同特征的進一步解釋和賦予意義。例如，通過觀察和記錄狗的行為（事實性“數”），我們發現狗對主人的忠誠和友善，從而賦予“狗”這一概念“忠誠和友善”的價值性“據”。

具體對象是通過事實性“數”來表征的，這些“數”是對具體對象的直接、客觀描述，幫助我們準確地識別和區分不同的具體對象。而抽象概念則是價值性“據”的體現，這些“據”是對抽象概念的解釋、意義和價值的賦予，幫助我們理解概念在人類社會中的角色和意義。從具體對象到抽象概念的轉變，體現了人類認知從感知到理解、從描述到賦予意義的過程。

三、

具體的狗與概念的狗都是由人腦與環境交互關聯建構起來的

具體的狗與概念的狗都是通過人腦與環境的交互作用建構起來的。當我們接觸到具體的狗時，通過視覺、聽覺、嗅覺等多種感官接收信息，這些信息被大腦的神經元網絡接收并處理，形成對具體狗的感知和記憶。同時，大腦將這些具體經驗進行抽象化和概括化，結合語言學習和文化背景，構建出“狗”這一概念。這一概念又反過來影響我們對具體狗的感知和理解。因此，無論是具體的狗還是概念的狗，都是人腦與環境交互作用的結果，體現了感知、經驗、語言和文化等多方面因素的綜合影響。

1. 具體的狗與神經元的聯系

當我們看到一只具體的狗時，視覺信息首先通過眼睛的視網膜接收，然后傳遞到大腦的視覺皮層。視網膜上的光感受器（視桿細胞和視錐細胞）將光信號轉化為神經電信號，這些信號沿著視神經傳遞到大腦。在大腦的視覺皮層，神經元對這些信號進行初步處理，識別出狗的形狀、顏色、大小等基本特征。如某些神經元專門對邊緣和輪廓敏感，能夠識別出狗的輪廓；另一些神經元對顏色敏感，能夠分辨出狗的毛色。同時，聽覺信息（如狗的叫聲）通過耳蝸接收，轉化為神經信號傳遞到聽覺皮層。聽覺皮層的神經元能夠識別出狗叫聲的頻率、音調等特征。嗅覺信息（如狗的氣味）通過鼻腔的嗅覺感受器接收，傳遞到嗅覺皮層。嗅覺皮層的神經元能夠識別出狗的特有氣味。這些來自不同感官的信息在大腦中被整合起來。例如，視覺皮層識別出狗的外形，聽覺皮層識別出狗的叫聲，嗅覺皮層識別出狗的氣味，這些信息被傳遞到大腦的聯合皮層（如顳葉聯合皮層）。

在聯合皮層，神經元之間通過復雜的網絡連接，將這些多模態的信息整合成一個完整的感知對象——狗。這種整合過程依賴于神經元之間的突觸聯系，這些突觸會根據經驗不斷調整其強度（突觸可塑性），使得大腦能夠更準確地識別狗。當我們多次看到狗并聽到它的叫聲后，大腦中的神經元網絡會逐漸形成一種穩定的模式，使得在下次看到狗時，即使沒有聽到叫聲，我們也能夠迅速識別出它是一只狗。

2. 概念的狗與神經元的聯系

概念的狗是一種抽象的、概括性的認知。當我們提到“狗”這個概念時，大腦中并沒有直接感知到具體的狗，而是通過以往的經驗和學習形成的抽象表征。該抽象表征是在大腦的語義記憶系統中形成的。語義記憶是大腦中存儲關于世界的一般知識的部分，它涉及多個腦區，包括顳葉、頂葉和額葉等。在語義記憶中，神經元之間的連接模式存儲了關于狗的各種屬性和特征，如“狗是一種哺乳動物”“狗有四條腿”“狗會叫”等。這些屬性和特征通過神經元之間的突觸連接被組織在一起，形成了一個復雜的網絡結構。當我們想到“狗”這個概念時，大腦中與“哺乳動物”“四條腿”“會叫”等特征相關的神經元會被激活，這些神經元之間的連接模式使得我們能夠快速地回憶起狗的各種特征，并形成一個完整的概念。

語言在形成概念的狗的過程中也起到了關鍵作用。語言是一種符號系統，而“狗”這個詞就是一個符號，它通過語言學習被存儲在大腦的語言中樞（如布洛卡區和韋尼克區）。當我們聽到或看到“狗”這個詞時，語言中樞的神經元會被激活，這些神經元通過與語義記憶系統中的神經元的連接，將語言符號與狗的概念聯系起來，當我們學習“狗”這個詞時，大腦中的語言中樞會與存儲狗的語義信息的腦區建立聯系。這種聯系使得我們能夠在聽到“狗”這個詞時，迅速回憶起狗的各種特征和屬性。

概念的狗的形成還依賴于個人的經驗和學習。每個人對狗的認知都可能因為自己的經歷而有所不同。如一個從小就養狗的人，他對狗的概念可能更加豐富和具體，他的大腦中與狗相關的神經元網絡會更加復雜和精細。這種經驗依賴的神經元網絡的形成是一個動態的過程。隨著我們不斷地接觸到新的信息和經驗，大腦中的神經元網絡會不斷調整和更新。例如，當我們看到一種新的狗品種時，大腦中的神經元網絡會將這種新品種的特征整合到已有的狗的概念中，使得狗的概念更加豐富和完整。

3. 具體的狗與概念的狗之間的聯系

具體的狗是概念的狗的基礎。我們通過感知具體的狗，逐漸形成了狗的概念。當我們看到第一只狗時，大腦中的神經元網絡開始記錄它的特征和屬性。隨著我們接觸到更多的狗，大腦中的神經元網絡會逐漸抽象化，形成一個更一般的狗的概念，這個過程類似于機器學習中的分類算法。大腦通過不斷地接收具體的狗的樣本，調整神經元網絡的權重，使得網絡能夠更好地識別和分類狗。例如，當我們看到一只拉布拉多犬和一只吉娃娃犬時，大腦中的神經元網絡會識別出它們的共同特征（如四條腿、有毛發、會叫等），并將這些特征抽象化，形成狗的概念。

概念的狗也可以影響我們對具體的狗的感知和理解。當我們看到一只具體的狗時，大腦中的概念網絡會被激活，幫助我們更好地識別和理解這只狗。例如，當我們看到一只陌生的狗時，大腦中的概念網絡會提示我們這只狗可能具有的特征和行為，如它可能會叫、可能會搖尾巴等。這種從抽象到具體的映射過程使得我們能夠快速地對新的具體事物進行分類和理解。例如，當我們看到一種從未見過的狗品種時，我們可以通過已有的狗的概念來推測它的行為和特征，從而更好地與它互動。

總之，無論是具體的狗還是概念的狗，它們在大腦中的呈現和理解都依賴于神經元之間的復雜聯系和活動。大腦通過感知具體的狗，逐漸形成狗的概念，不斷地從“數”到“據”，并通過語言和經驗不斷豐富和調整這個概念。這種與環境交互的神經元網絡動態調整使得我們能夠靈活地識別和理解狗這一事物。