例如维新儒家谭嗣同号召冲决君主之网罗，康有为直接宣称人者，天所生也，有是身体即有其权利，侵权者谓之侵天权，让权者谓之失天职。
西方中心论者认为自己的生活方式比其他人更正确, 于是便把它作为衡量其他生活方式的唯一准则。……文化既是分裂的力量, 又是统一的力量。
但重要的是, S.亨廷顿指出了当代全球化的重要一维———文化之维, 这是总体性全球化的重要维度。特化是指一种文化与特定环境相匹配, 变成了绝对特殊的文化, 这样的文化往往趋于保守和封闭。生存价值是人类存在的基础性价值, 是人类生存的最低要求和基本要求。稍后, 关于热核武器的辩论更给人们展现了人类自我毁灭的可怕前景, 而切尔诺贝利核事故则把这一前景具体化了。所谓世界历史的形成过程, 实际上就是全球化的发展演化过程。
由之, 发掘中国道路、中国方案普遍性维度的重要性愈益显现。其中, 文化异质化是一种个性化或多元化趋势, 它代表着文化的丰富性、多样性和特殊性。不过，泛泛地讨论儒家对数据化时代的回应方式，或许会让我们的讨论失去足够明晰的焦点。
换言之，统治者要通过对于民众商业活动的宽容以及相关经济利益的放弃来获得道德优势——而从逻辑上看，这种放弃显然意味着对于与商业活动相关的数据资源采集权的放弃。从这个角度看，先秦儒家对于经济资源控制所牵涉的数据隐私权问题，只具有一种朦胧的意识，而缺乏一种真正的自觉。第一个问题是：她意识到任何数据模型都只是对于现实的一种简化，因此，任何一种数学模式的参数设置方式都会体现出模型设置者的特定兴趣——比如，资本运作者会特别关注那些对榨取价值有关的参数，正如西汉的统治者会特别关注那些与执行帝国的战争政策有关的地方资源一样。在理想状态下，家政机器人的人工智能系统是允许通过模拟家庭主人的行为——而不是采集海量的网络信息——来形成具有家族特色的行为模式的。
换言之，此技术使得一个局域的信息交换网络中的各个节点可以通过对于分布式账本的分节点保存，最终实现局域信息加密的功用（在这样的情况下，除非攻陷局域网中的超过一半的信息节点，否则局域网外的信息入侵者是无法篡改共享账本内容的）。其背后的深层理路如下：如果儒家所说的礼本身可以被视为宗法社会内部对于人际关系的一种软性调节机制的话，那么附着在礼上面的情感因素就可以为特定道德语境下经济资源的分配提供某种直觉性指导。
此外，儒家的井田制理想虽然带有浓重的小农经济色彩，但这也未必就意味着儒家对于农业生产之外的工商业活动的全面否定。第二，她清楚地意识到：数据模型在社会中的反复使用所导致的反馈回路，具有固化模型使用者偏见的隐蔽作用——譬如，美国警察对于特定有色人种的偏见，一旦被模型固化，就会导致对于该族群的更多的司法检查，而由此激起的敌意则会进一步导致相关族群的更多犯罪活动，并最终使得原来的模型的参数设置被合理化。然而，从积极角度看，这些消极因素本身并不能构成阻止我们发掘数据化儒家之可能性的充分理由，因为现实历史的展开总是会不可避免地卷入某些偶然性因素，以便为某些暂处于边缘位置的力量所利用——而貌似为大数据主义所主导的历史进程，恰好是无法自行消除这种偶然性的，却反而可能因为对于社会实在的失真性描述而放大这种偶然性。不过，就本节所完成的讨论而言，我们其实已经为在新技术背景中重新激活儒家小数据主义的微言大义，完成了最基本的理论预备工作。
欧尼尔注意到，在大学的数字化排名系统（比如《美国新闻》提供的排名化系统）于全美流行之前，美国各个院校都会根据自己的学术传统组织科研教学活动。一个对技术发展抱有兴趣的真儒家，自然会寻找到能够依托相关德性熏养方案的技术路线。农人纳其获，女工效其功。与此同时，经由历史积累而形成的行业内部权威则会导致一批微型权威体的形成，最终成为上述聚合体内部的凝结核。
不过，本文所提供的关于数据化儒家的思想构想，依然只是一个草案。——这里的无为而治不妨可以被理解为纵向管理权的最小化）。
换言之，如果我们能够足够严肃地对待马、恩在《德意志意识形态》中所提出的历史唯物论观点的话，我们就必须承认：儒家意识形态，正如马、恩所面对的德意志意识形态一样，并没有一部脱离相关社会经济运作的独立的观念史。那么，为何当今的美国与古典的西汉帝国在技术背景上存在着如此巨大的差别，而大数据收割技术所带来的祛乡土化效应却同样明显呢？而这一点恐怕又是得缘于二者之间的某种更深层次上的彼此近似：具体而言，西汉帝国与美国同样年轻（在西汉以前中国尚无运作一个稳定的超级帝国的经验）、同样广阔、同样实行单语制（而不是像后世的奥匈帝国或今天的欧盟那样实行多语制），这就使得秦政数据收割机（无论它是以行政的方式还是资本的方式）能够以较少的阻力从帝国疆土的一端扫荡到另一端（请注意：语言的多元化本身就能够自然提高转换不同文化-经济体间数据信息的成本）。
而从历史唯物论角度看，儒式经济学运作的这种小数据化特征，实际上是以宗族经济自身的强大为其逻辑前提的。因此，如果我们将独裁仅仅理解为秦政的近义词的话，那么，那种将儒家视为专制同谋者的观点本身就是站不住脚的。但辩证地看，秦汉帝国运作背后的这种原始大数据主义，却在一定程度上促进了儒家学者从自觉的层面上开始考虑维持儒式社会秩序的经济基础问题，并由此将先秦儒家所不自觉表露出来的宗族式小数据主义转向某种更为自觉的理论形态。现在我们用现代语言，将桑弘羊的论证重构如下：在西汉帝国地域广阔这一基本前设背景下，从甲地到乙地的运输必定会带来巨大的运输损耗，因此需要一个统一的运输管理机制（即均输官）来处理全国的物资调用，由此避免浪费。然而，这也并不是说技术本身就是纯粹中立的。换言之，对于儒家思想资源的激活，必须紧密结合相关观念得以在古典中国历史中展开的真实经济学与社会学语境，而不能仅仅从经典文本的演化或传承过程中获得灵感。
而模型之所以如此设置保费缴纳关联，乃是因为保险公司发现：在比较贫穷的社区，民众的汽车保费比价能力要更低一些，因此也就更容易被大公司诓骗与压榨。从哲学角度看，贤良文学的上述表述显然已经预设了一种鲜明的价值唯名论立场：除了儒家经典所公认的圣人之外，他们并不相信世界上普遍存在着某种中立的、没有自身利益偏好与认知偏见的政府机关或某种抽象的公众利益。
这样一来，预先囤积的物资可以像水库维持河流水位一样维持稳定的物价水平，由此保持社会稳定。百姓贱卖货物，以便上求。
不过，所有的这些困难也在某种程度上为深度学习所分享（深度学习系统同样缺乏对于被训练领域之外的对于全新问题的适应力），并且在某种意义上是整个人工智能领域的研究所未克服的难关。行奸卖平，农民重苦，女工再税，未见输之均也。
换言之，并非是酒驾记录越多保费就缴越多，反而是用户越穷保费就缴越多。说得更具体一点，欧尼尔所面对的当代的大数据技术与资本集团所构成的超级综合体，实际上便是古典秦政体系的某种全面升级版，因为它与古典秦政一样分享了如下特征： 第一，漠视与乡土知识密切结合在一起的特定数据信息的特定格式，而要按照某种统一的信息格式进行全面的数据改写。很显然，上述的定义同时也预设了三个前提：第一，现代信息技术所自带的唯物论预设，与儒家自身的基本哲学立场没有本质性的冲突。但按照本文所梳理的周政与秦政之间相互博弈的大线索，作为本土数据资源的守护者，儒家可能恰恰是通过执行某种小范围内的基于亲情的柔性权威主义，来避免某种大范围内的基于帝国律令的刚性权威主义。
那么，到底是什么才能够将时空相距遥远的儒家与一个现代美国女科学家联系在一起呢？这在相当程度上乃是得缘于二者所面对的外部论敌的彼此相似性。同时，各地物价的变化又可以通过中央政府对于物资的预先囤积）来解决（此即平准之责）。
相反，皇族之间的残酷斗争往往则会削弱皇家内部的团结性，尽管竞争者之间的确是有着密切的血缘联系的。具体而言，在汉儒看来，执行平准制的官员因为采集了更为广泛的经济数据，便可以囤积居奇，以牟取暴利。
公事毕，然后敢治私事，所以别野人也。在少子化的大背景下，家族力量的物理基础，就不得不从生物意义上的家族成员拓展到硅基意义上的家族成员，以免过于稀少的人丁会使得家族对于某些决策的物理执行力过于疲弱。
从时间维度上，任何一个家庭都需要将耕作公田的时间资源的优先性置于耕作私田之上，以最大程度地防止公共资源管理受漠视的情况发生。而本文的目的之一，也便是本着消除跨专业对话壁垒的学术初心，向读者展示激活传统文化资源应对新技术时代的可能性，由此甚至为一种具有数码化的儒家（digitalized Confucianism）色彩的新技术路线的发育，提供思想层面上的预备性讨论。而中国温商在改革开放后的崛起，在一定程度上也是利用了在现代残存的乡土互助网络所具备的快速融资力。换言之，若非与良好的共同体德性相互配套，区块链技术与虚拟货币技术也完全可能成为某些犯罪行为（如洗钱、诈骗）的方便通道。
而一种更赤裸裸地用数据分析模型压榨劳工权利的案例，则来自于欧尼尔所引用的《纽约时报》对于星巴克公司的人力资源配置方式的报道。不过，同样需要注意的是，如果我们不运用基于马恩历史唯物论的观点来重新审视周-秦之争的现代意蕴的话，我们就会忽略在现代西方民主制度的伪装下资本逻辑所起到的秦政替代者的作用，并因此忽略现代技术条件下的资本收割效应。
而这种数据隐私权将方便宗族领袖根据当地的乡土知识因地制宜地组织生产活动，以最大程度地使得本地的人力因素与土地因素能够相互适应。与之相比较，在资本主义高度发达的当代美国，资本原则已经全面渗入了生产、流通、交换与消费的所有环节，并使得这些原则可以在国家政权的干预力被悬置的前提下独立地建立起一个数据化的秦政管理模式（与之同时，现代货币自带的统一数据格式的功能，以及其对于实物经济的独立性，也大大提高了这一管理模式的运作效率）。
以孟子在《孟子·滕文公上》对于井田制的经典描述为例，在井田制下方里而井，井九百亩，其中为公田。与目前的大数据技术相比，使得专家系统得以运作的基本数据源来自于行业专家，其数据质量有比较高的保证，因此，其运作天然不会导致对于广大的非专家的隐私权的侵犯。