（文/顧啟泓）數據科學作為信息化時代的重要支柱，正在深刻改變全球經濟、科技和社會的發展軌跡。這一領域的崛起不僅得益于大數據、人工智能和云計算等技術的迅猛發展，更在于其能夠通過高效處理海量數據，為企業和機構提供精準預測與優化方案，從而推動數字化轉型。然而，隨著應用場景的復雜化和技術需求的升級，數據科學行業也面臨諸多挑戰。“我們總在追問數據能創造什么，卻很少思考它應該守護什么。”張騰在采訪中指出。

（圖1：數據科學家張騰）

張騰，這位在數據科學領域的實踐者，其學術軌跡和職業發展歷程為我們理解數據科學的本質和挑戰提供了獨特的視角。他將技術哲學融入實踐，形成了獨特的技術哲學體系，而這種特質在其學術軌跡中早有萌芽。從凱斯西儲大學會計學到康奈爾大學運籌學的轉向，看似偶然的選擇背后實則存在嚴謹的邏輯鏈條。“記得當時在一次學術研討會上，我意識到物理系統與社會系統在復雜性維度上的同構性。”這份洞察推動他完成從自然定律到商業規律的認知遷移，也為其后來構建跨學科方法論埋下伏筆。

在Forsman & Bodenfors擔任高級數據策略師期間，張騰展現出獨特的問題解構能力。面對某國際奢侈品牌在中國市場的認知困境，他摒棄傳統的消費者畫像技術，轉而從數字足跡中提取文化符號的傳播路徑。張騰認為，“真正的用戶洞察不是數據點的集合，而是行為背后的意義網絡。”消費者的行為不僅僅受到個人因素的影響，還受到文化、社會等因素的影響。因此，他構建起一套基于語義網絡的動態建模方案，通過分析消費者在社交媒體、電商平臺等渠道留下的數字足跡，挖掘其背后的文化符號和意義網絡，從而更深入地理解消費者的行為動機和偏好。這套基于語義網絡的動態建模方案，成功幫助品牌在六個新興城市建立認知樞紐。正是這種在數字叢林中尋找人文路標的能力，讓他在數字營銷領域贏得“算法人類學家”的稱號。2020年加入浙江天貓技術有限公司，則標志著張騰技術哲學的體系化成熟。面對電商平臺復雜的決策場景，他主導構建的“A/B測試宇宙”理論框架，將因果推理的嚴謹性與商業試錯的靈活性相結合。“我們不應滿足于驗證假設，而要讓數據主動生成假設。”這種逆向思維催生出模塊化實驗架構，使多個業務線的決策效率獲得質的飛躍。項目組成員至今記得他在評審會上的講話：“好的數據系統應該是假設與驗證的無限閉環。”

（圖2：工作中的張騰）

張騰的技術創新始終帶有鮮明的實用主義印記，他致力于將復雜的數據科學理論轉化為實際應用，解決企業面臨的實際問題。其研發的“營銷ROI最大化分析軟件”即為一個典范。傳統的營銷歸因模型往往存在局限性，無法準確地評估不同營銷渠道的貢獻，導致企業難以優化營銷資源的分配。張騰的“營銷ROI最大化分析軟件”突破傳統歸因模型的局限，創造性地引入均衡概念，使企業在多維約束條件下實現資源最優配比。而“智慧營銷數據分析優化系統”則通過建立動態數據湖架構，破解了長期困擾業界的異構數據融合難題。

這些實踐背后是他對數據科學本質的深刻理解：“算法應該像水一樣適應容器形狀，而不是強迫業務場景削足適履。”他強調，數據科學的價值在于解決實際問題，而不是創造新的問題。因此，他始終堅持以實用為導向，將技術與業務場景相結合，開發出真正能夠為企業創造價值的產品和解決方案。

在張騰的認知圖譜中，數據科學與社會責任的交點是技術倫理。他深知，數據科學是一把雙刃劍，既可以造福社會，也可能帶來風險和危害。因此，他始終強調技術倫理的重要性，并將其融入到自己的研究和實踐中。他主導研發的“數據風險管理與策略評估軟件”，為金融行業構建起新型人機協同決策范式。“面對不確定性，人類專家的直覺與機器的概率推算同等重要。”這種謙遜的技術觀，體現在系統特意保留的“人類否決權”設計上——當算法置信度低于特定閾值時，決策權自動交還人類專家。

此外，這種人文關懷同樣滲透在其學術探索中。群體記憶理論認為，群體對過去事件的記憶會影響其當前的行為和決策。《基于數據科學的策略優化與決策支持系統的研究與應用分析》課題研究期間，張騰開創性地引入社會心理學的這種理論，使決策模型能夠捕捉政策執行的延時共鳴效應。“就像投石入水的漣漪，數據科學需要感知那些尚未被計量但真實存在的波動。”張騰深刻地揭示了數據科學的局限性，以及人文關懷在數據科學中的重要性。他強調，數據科學不能僅僅關注可量化的數據，還需要關注那些難以量化但真實存在的社會、心理等因素，才能做出更全面、更準確的決策。

張騰的探索軌跡清晰勾勒出數據科學在當代社會演進中的雙重使命——作為效率引擎的技術革新與作為文明尺度的倫理考量。他以其跨學科的思維圖譜證明，算法與人性的共振并非空中樓閣，而是可通過方法論創新實現的實踐哲學。在數據洪流裹挾一切的當下，張騰的故事揭示了一個核心命題：技術的終極價值不在于其算力的強悍，而在于其對人類認知疆域與社會福祉的拓展維度。當行業站在算力狂飆與責任覺醒的十字路口，這種既深耕技術硬實力、又構建倫理軟框架的雙重能力，或許正是解開“數據文明時代”發展方程式的關鍵密鑰。如同他所言，“真正的智慧不在于讓數據開口說話，而在于教會它傾聽人類的心跳”，這或許便是數據科學從工具理性走向價值理性的必由之路。