对大数据时代的看法精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇对大数据时代的看法，期待它们能激发您的灵感。

篇1

【关键词】：大数据分析、景观分析、研究方法。

解决问题途径

新的数据环境下对风景园林分析体系是一种定量认识，并体现为4个方面的变革（空间尺度、时间维度、研究单位、以及研究方法）这些变革促进了风景园林设计的变革，并提供了一个民主公平开放的公共平台。将大数据应用到风景园林分析中首先应明确所分析内容类别种类，其次根据从所分析内容删选整合出大数据中有用信息并将其数字化这些数据包括传统数据以及动态数据，再通过科学分析法对分析内容进行可视化分析和建模输出可视化成果【2】。通过成果分析、情景假设又将有所调整各项分析成果将在比对中得到最终检验。

大数据分析内容制定方法

随着信息互联网普遍率增高人们可以轻松分享各类信息这对风景园林设计分析的开拓是至关重要的，设计分析中最小单位可以统计到个人，以及每个人的思想变化对待不同问题的看法都可以通过大数据来提供。这些就可以大大的扩展风景园林分析的内容可以从人视的角度分析问题而不仅仅是以区域空间功能上单方面的片面分析。所以其所分析内容更加具有生活性多元性，这对设计分析的内容是具有变革性的影响，因为设计师设计的好坏需要接受民意的考察，再根据民意最关心的设计内容作为风景园林设计分析内容的选项所以每一项分析内容都是根据实践而得来的。实地调研也不会掌握全部数据，但是大数据可以帮助我们了解当时的情况，借助大数据分析指导风景园林设计具有针对性、多元性同时因互联网具有即时性其所分析的内容也具有即时性客观性。

大数据信息来源筛选方法

地球轨道上的遥感卫星，全球定位系统，配有三维激光扫面设备的无人机，无处不在的摄像头，便携式数码照相机，全球将近20亿的智能手机用户【1】。在今天大量涌现的城市数船不仅是可供分析的新材料， 更是探知未来方向的共具。大量来自云端的历史数据和即时的关于景观和社会文化背景的大数据，为我们有效的设计以及管理景观带来无限景观数据的机会。但是必须清楚这些量的大数据是一把双刃剑。首先因为数据本身并不系统均衡而带有偏差歧视。其次数据如此之多有用信息如同珍珠埋藏在泥沙里。第三数据信息最多只能反映当下告诉我们过去的状态，并不能告诉我们未来。因此我们必须要理性看待这些海量数据，突破传统数据统计的方法处理这些数据最终帮助我们在景观设计时借组有用数据分析进行科学的设计。因此我个人总结出大数据结合风景观园林设计几点意见和创想。

首先我们需要在风景园林定量研究中流理一种价值伦理。风景园林研究的的成果， 特别是可视化成果帮助设计更加理性准确快捷，其外表给他人一种可争辩”的印象。然而一个看似客观的数据， 却也十分容易被其他目的利用而塑造一种权威 。 因此，对于数据分析的应用需要更多的基于社会学的思考， 以明确不同数据定量分析服务的主体是谁， 目的是什么 。

其次，我们仍需警惕定量分析的滥用有可能导致一种庸俗。数据无法驱动所有的风景园林设计活动，许多时候定量分析和定性存在角力。定量研究中注重数据的准确性、单位统一性关注于实证的研究。但这就存在一些解释力不足的维度，比如环境美学方面定量无法用数据准确性阐述美的观点，这是也就需要定性具有一定感性的介入。

大数据整合分析内容可视化方法

将收集到的大数据可视化分析对于风景园林分析问题是一种新的表达方式，这样的分析结果将完全打破传统区域空间功能简单的分析。而是第一次站在人的视角看待分析结果，比如通过大数据分析出区域内人们对景观要素的兴趣点、通过谷歌地图近几年内区域内路况程度、以及区域内城市扩建面积增大对于村庄的影响、或通过社交评论平台人们对于建成景点的关注程度等等的分析成果都是对原有传统分析的突破。

但对于基于大数据新的分析结果应用于分景园林分析需要有突破原有在整合数据是观念才能适应于分析整合大数据的观念思想。传统的数据分析思想应做三大转变，一是转变抽样思想，大数据时代，我们面对的数据样本就是过去资料的总和，样本就是总体，通过对所有与事物相关的数据进行分析，既有利于了解总体，又有利于了解局部。二是转变数据测量的思想，要乐于接受数据的纷繁芜杂，不再追求精确的数据。我们应该接受纷繁芜杂的各类数据，不应一味追求数据的精确性，以免因小失大，比如都对于城市某条道路路况分析不能只单纯调研近期路况而查看近10年这一带的路况。三是不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。由于数据规模巨大"数据结构复杂以及数据变量错综复杂，预设因果关系以及分析因果关系相对复杂于是在大数据时代分析数据不再探求难以琢磨的因果关系转而关注事物的相关关系。

结语

信息城市的复杂性迫切地要求不同以往的解读方式， 以确保不同规划设计手段干预下的城市发展的可持续性 。新的数据时代到来风景园林设计与城市可持续发展新的契机。借助于大数据分析作为一种规划设计的工具理性在城市中从人的角度定量理性研究展现出了其巨大的潜力，并直接颠覆了传统设分析问题价值看法。大数据时代总结出一套从问题中筛选出分析内容，再通过大数据中有用信息筛选后进行可视化成果研究的科学套路流程，这为大数据分析景观设计带来了新的思路。

【参考文献】：

篇2

【摘要】近年来，中国影视行业蓬勃发展，伴随着互联网技术革新，影视业正在与大数据举行一场盛大联姻，以实现交互式的影视制作。国内影视业日渐重视大数据的运用，《小时代》、《失恋33 天》等国产电影因此而获得成功的票房。本文从影视作品的创作、传播、接受环节探讨大数据分析的运用及其意义，以及未来影视大数据的发展趋势。

关键词 大数据 影视业 创作 运营

2013 年被称为影视界的“大数据元年”，运用大数据分析成功营销的影视作品使人们看到了大数据给影视行业带来的无穷潜力。在中国，影视大数据也越来越受到专业人士的重视。2014 年6 月23日，一档寻找电影天才的真人秀节目《全民电影》在吴宇森、章子怡和刘仪伟等明星助阵下拉开帷幕。在这个中国首档全媒体电影项目中，百度利用自身数据优势首次深度介入，对一部电影从选题、融资、组队等制作阶段开始，到发行再到播放的全流程，提供深度数据规划与策略支持。

一、大数据和影视行业

“大数据”一词最早出现在美国著名未来学家阿尔温·托夫勒的《第三次浪潮》一书，2011 年全球著名咨询公司麦肯锡研究所在其发表的报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素; 而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。①大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。②根据Philip Rossum 在《大数据分析》一书中指出的那样，大数据不仅仅指的是数据的大数量，还包括多种类和高速度，这三方面都是保证数据质量的关键要素，缺一不可。③

在传统意义上的影视行业中，影视作品是否能够受到广泛的欢迎，主要依赖的是创作者自身的专业水准，对受众心理的洞悉程度，以及选择演员的眼光等等。大数据的出现使得影视作品的传播方式由之前的单向传播转变为交互传播。影视大数据的数量大，可以从空间维度和时间维度上来分析。（见表1）

影视数据种类多是指影视大数据中包括的影视作品本身的创作信息、销售信息、观众的反馈信息等多个层次，但凡是与影视作品有关的，都囊括在影视数据库中。并且影视大数据的数据库范围也依据不同的分析目的而可大可小。按照戴志强等的分类，影视大数据主要可以分为三大类，即用户大数据、内容大数据和渠道大数据。④

二、大数据与影视创作

中国影视行业近年来飞速发展，以电影行业为代表：

上述表2 和图1 中可以看出，我国以电影为代表的影视行业近4 年正在蓬勃发展，不仅全国电影票房呈现良好的上涨态势，其中国产片票房占比也在持续升高。为此，国产片在创作过程中也在不断借助大数据的力量来制作出符合大众审美情趣的影视作品。由优酷土豆集团携手儒意影业、乐视影业制作的电影《老男孩之猛龙过江》，就是通过对粉丝的情感洞察和行为分析，来指导其内容创作，堪称开创了中国互联网电影的新模式。

在大数据指导下的互联网电影创造过程中，观众可以从被动的受众变为主动的影片制作参与者。以2014 年阿里巴巴推出的“娱乐宝”为例，网民出资100 元即可投资热门影视剧作品，通过投票来决定电影的制作人、导演、男主角、女主角等。首批登录娱乐宝界面的6 个项目—— 电影《小时代3》、《小时代4》、《狼图腾》、《非法操作》以及社交游戏《魔范学院》等，截止到4 月3 日已经全部售罄，共出售78.5 万份，总投资额达到7300 万元。受众能做的不再限于观影后的反馈和评价，而是能够从作品生产初期就提出自己的意见。

同时，受众不仅可以影响制作团队的构建，也可以改变剧情的发展。国外知名电视剧《纸牌屋》通过云计算确定下集剧情，国内虽然没有如此先进的大数据技术，但是通过大数据得到的用户评价确实能够改变编剧的心意。2014 年七夕档热播都市爱情电影《单身男女2》的结局之所以扭转，就是因为早在《单身男女1》上映后，许多观众不满于女主角做出的选择，纷纷留言表示惋惜，于是导演决定在第二部里让女主角再选择一次。

从影视制作方来看，大数据能够使制作方更了解观众的期待，“娱乐宝”则折射出了这些投资人的兴趣爱好，以此帮助电影实现观众的精确定位，包括影片类型、上映时段等。大数据不仅“ 大”而且更“细”，在影视创作阶段的大数据分析应当既包括对于用户历史数据的分析，如通过前期不同类型电影的票房分析、受众对不同题材影视的反馈分析等，又包括用户对电影的期许，如某类用户的特定需求、抛出目前电影创作计划得到的回应等。创作者可以找到与自己风格相契合的受众群体，或者可以使自己受益最大化的定位。

电影《小时代》的出品方乐视影业，根据网络上《小时代》的搜索量，分析了关注《小时代》的人群，最后描绘出《小时代》的目标受众，即“互联网的原住民”。这些90后大部分是郭敬明和杨幂等主创人员的忠实粉丝，也是当前电影市场的主流消费群体。（见图2）

总之，大数据可以提升国产电影的成功率，促进更有特色更高质量作品的生产，同时，大数据提供了一个绝佳的视野帮助国内的制作班底了解国外受众的品位。

三、大数据与影视传播

在中国影视市场，大数据的应用最主要集中于影视传播阶段，中国电影业迎来发展良机与大数据有密不可分的关系。《致青春》、《失恋33 天》、《北京遇上西雅图》、《中国合伙人》等的成功，都离不开大数据在背后的支持。（见图3）

大数据应用于影视作品传播的目的是为了改变以往不但不会提升传播效果反而可能引起反感的狂轰滥炸式统一传播。其传播方式如图4 所示。

目前普遍使用的一种高精准度宣传是利用社交媒体传播。以《小时代》为例，还在拍摄阶段时，原著作者兼导演郭敬明就通过个人微博向网友透露《小时代》的拍摄情况，在临近上映时，郭敬明的个人微博状态几乎全部和小时代有关，不仅如此，郭敬明还和《小时代》的主要演员在微博上互动宣传。采取郭敬明个人微博的宣传方式其实就是一种定向宣传，关注其微博的网友大多为郭敬明的读者粉丝或者对其一定程度感兴趣的人，这部分人很可能成为观众，或者上述分析中的前两者，因此也是宣传的主要对象。

但总体上来说，传播手段的选取要基于对特定用户的特性，在做好用户定位之后，就要利用大数据分析用户的媒介使用偏好或者其他与电影主题相关的特性，以此来定制传播方式。乐视通过分析还发现，《小时代》用户中，女性占到78%，男性占到22%，因此做了很多针对女性的线上线下的活动。⑥

由此看来，大数据强调“大”，但更要“准”，大数据虽然揭示的是群体的共性，但价值更在于细分群体，实现定制化服务。爱奇艺网站就在2013 年推出了“千人千面”的个性化首页，为不同的用户量身定做观看内容，增进用户体验。

四、大数据与影视接收

接收应该包括收受（或适应）和交流两个层面。⑦对于影视作品收受效果的分析不应该只是事后统计分析，更应该是事前分析市场和预测销售前景。由谷歌推出的电影票房预测模型，能够基于数据分析，通过分析电影相关的搜索量来预测电影最终的票房成绩，准确度可高达94%。⑧

同时，对于票房之类的单一指标，存在着难以全面衡量影视作品收受效果的问题。在大数据时代，用户在视频网站的观看记录连同用户的点击、搜索、暂停、跳转等观看行为和使用设备状况及用户的IP 地址等信息都会被程序捕捉到。这些细节可以很好地反映用户喜欢哪些情节，对哪段情节没有观看欲望等，这些方面，是没有办法从是否观看的票房指数中得出的，也是无法从对影片的整体评价中得出的，但是这些细节数据却对影视作品的改进更具有指导意义。另外一方面，用于更全面反映影视作品传播效果的综合指标也在不断更新中。比如2014 年4 月电影频道公布的电影大数据指数即“M 指数”，是以电影的影院、电视、新媒体三大主体市场平台海量信息为核心，运用大数据挖掘技术运算而成的综合指标。⑨又如优酷、土豆推出的“中国网络视频指数”，则是分析互联网平台上的视频综合效果，以娱乐综艺《快乐大本营》为例，“中国网络视频指数”显示了其播放指数、播放设备、播放网站、每一集分析、人群和地区分布等。（见图5）

现在，用户在观影后喜欢在社交媒体上分享自己对影视作品的看法，尤其是年轻的上网一族，这又为大数据分析发挥作用提供了新的源泉。通过词频分析、话题查找等方式，可以把分散在各大社交网站上的零碎感受整合起来，作为分析对象，了解用户的真实想法。值得注意的一点是，为了能够更好地得到用户的反馈，影视创作营销人员应该为受众开创一个反馈交流平台，比如说一个微博公共账号，或论坛贴吧等。用户之间可以形成交流观影感受的圈子，也可以及时向创作者反馈自己的看法。这样一方面，自身构建的数据库得以补充，另一方面，可以增加用户粘度。

所以说，大数据分析影视接收情况，不仅仅是为了了解本次影视作品的传播效果，更是为了了解用户习惯，增加用户忠诚度，为以后的系列片子或者其他相关作品累积经验，以收获更大的成功。

结语

大数据为我国影视行业的发展带来无穷潜力，通过在创作、传播、接收环节的数据分析，能够帮助影视行业实现更精准的用户定位和市场分析，以生产出内容优质、符合受众口味的高质量影视产品，同时能够提升用户服务使之贴合用户习惯。总之，大数据提高了国产电影的成功率，加强了生产者与用户之间的互动，有助于国产片早日走出国门。

参考文献

①⑧张璠，《影视业中“大数据”技术应用》[J]《. 信息技术与信息化》，2014（4）：232-234

②Manyika J， Chui M, Brown B, et al.Big data： The next frontier for innovation,competition， and productivity[J]. 2011.

③Russom P. Big data analytics[J]. TDWIBest Practices Report, Fourth Quarter，2011

④戴志强、朱海澎、潘皓，《影视大数据: 影视互动体验与量化认知的根本》[J].《现代传播》，2014（9）：126-129

⑤中国新闻出版网，《互联网电影新鲜“出炉”》，chinaxwcb.com/2014-01/16/content_284956.htm

⑥陈肃，《大数据，连接电影与观众的“网关”》，http：//tech.qq.com/a/20131119/013653.htm

⑦李兴，《消费时代的作者、读者和文本——对接受美学的新思考》[J]《. 大众文艺》，2008（12）

篇3

时下，“大数据”已经从IT行业的流行语演变成了社会舆论中的时髦语，人们争言大数据时代的来临，细察大数据发展的脉动，纵论大数据运用的前景，唯恐错过了这趟时代的高速列车。麦肯锡全球研究院指出，在当今社会，数据正在成为与物质资产和人力资本相提并论的重要生产要素，大数据的使用将成为未来提高竞争力的关键要素，大数据是世界下一个创新、竞争和生产力的前沿。哈佛大学教授加里·金更是极言，大数据是一场“革命”，它将改变社会各个领域的发展方式和进程，“无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

大数据真的是一场“革命”么？如果是一场“革命”，那么它对大学来说意味着什么？近日，一条“华师大少女减肥减出人文关怀”的微博在网络上吸引了众多眼球，也引来了报纸、电视等媒体的追踪报道。事件起因是华东师范大学一位女生节食减肥，很少在校内用餐，学校通过困难生预警系统察觉到其饭卡消费值较低，便发送了一条短信，询问是否有经济困难，是否需要帮助。这位女生收到短信，感到非常温暖，便发了一条微博，结果被网友纷纷转发。网友们称赞学校“通过对数据的挖掘、应用，更贴心地服务学生、关爱学生”，“让冰冷的数字有了人性美！”这一事件至少告诉人们，大数据为大学管理的精细化服务提供了工具。其实何止于此，大学的方方面面，哪儿不能借助大数据来提高效能。只要稍微发挥一下想象力，我们就能列出大数据的各种用途。比如，通过大数据运用，大学可以更好地了解社会对高端人才的多样需求；通过大数据运用，教师可以更清楚地把握知识创新的走向，更准确地判别社会生产的知识需求；通过大数据运用，师生可以更容易地实现知识的共享，更便捷地展开交流与合作；通过大数据运用，教师可以更加个性化、更加有效地展开教学活动，学生可以更加自主、更加方便地进行学习……

如果大数据是一场“革命”，那么它首先应当是观念的“革命”。因为它挑战的不只是数据的技术、容量、分析和运用方式，不只是企业的生产形态和商业模式，而是整个社会的理念、传统、行为、生产和生活方式。数据只是一种物质的存在，数据的价值是人所赋予的。大数据将挑战人们对知识和智慧的已有认知，挑战人们对现行人才标准的看法，挑战人们对现有学习方式和教育形态的认识，挑战当下社会知识生产、传播和运用的方式，挑战现存的社会伦理和道德。有人说，大数据之“大”，并不在于其表面的“大容量”，而在于其潜在的“大价值”。而一涉及价值，就不可避免地存在观念的冲突。目前还在持续发酵的“棱镜门”事件明明白白地告诉世人，大数据背后有“战争”，数据作为企业资产，其公共性价值究竟应如何利用，斯诺登究竟是爱国者还是叛国者，缘于不同的价值理念会得出不同的答案。大数据带来机遇的同时也会带来大风险，带来价值与文化的巨大考验。对此，大学准备好了没有？

要而言之，在大数据时代，大学不应当只是大数据的顾客、消费者，大学更应当是大数据的设计者、生产者、引导者和社会正义的维护者。面对这场没有硝烟的“革命”，大学不仅要借助大数据的威力提升大学的竞争力，而且要立足于更高的境界，去努力拓展大数据的美好前景，促进大数据的社会正当应用，加速知识创新和传播；要着眼未来，努力培养大数据时代所需要的新型人才：要深入研究大数据给社会生产、生活可能带来的问题，引领社会的健康、和谐发展。一句话，大学要跑在大数据时代的前列。

篇4

【关键词】大数据时代;大学生;学习方式;变革

1.引言

随着互联网技术、信息技术与通讯技术的飞速发展，运用互联网改变企业经营、政府运作以及人们的生活方式也逐步成为现实。然而如今有一种新的、并不明显的技术趋向却有着一样巨大的变革能力，这就是“大数据”。在《大数据时代》一书中，美国人舍恩伯格预言了2013年是大数据时代的元年，这也标志着信息科学技术的发展已经进入了崭新的时代。在这个充满数据的时代下，大学生学习方式面临着新的机遇和变革，因此研究大数据时代大学生学习方式的变革具有重要的现实需要和前瞻意义。

2.大数据时代的发展背景

半个多世纪以来，随着互联网技术由滞后到先进、由服务小众到服务全人类，各种信息已逐渐累积到了一个开始诱发变革的水平。世界流动着比以往任何一个时期更多的数据，而且数据增长的速度正飞快上升。根据调研显示，2006年，个人用户的数据刚刚进入 TB 时代，全球一共产生了新的数据约180EB;到2011年，全球所产生的数据就已达到1.8ZB，这就意味着地球上的每个人都产生了约200GB的数据。有市场研究机构预测：在未来的十年内，整个世界的数据总量将会再增长四十四倍，达到或超过35.2ZB（1ZB=10TB）。所以在这个数据总量不断刷新纪录的时代里，“大数据”这个概念便自然应运而生，并且几乎被应用到所有关于人类生存与发展的领域中。也正因如此，这个世界发展的时代可以根据全球数据量的大小而分为：无数据时代、小数据时代和大数据时代。

如今“大数据”这个概念，已被人们视为如同水电煤一样的日常生活基础设施的一部分，不可或缺。对于“大数据”的概念，无论你是否承认，它的确客观的存在于那里，只是我们没有深究而已。“大数据”也潜移默化的影响着我们当代大学生对事物看法、思维方式以及学习方式。现在我们懂得利用数据资料以及数据分析来使自己所表达的观点更加有说服力，而如今世界上发生的每一件事都能用数字说话、用数据展示。所以，大数据时代正在使整个世界正变得越来越透明，联系的越来越紧密。这也使得当代大学生能够在大数据时代的背景下具有更多元的学习方式，来提升自身的综合素质和思维方式。

3.大数据时代的内涵与特征

3.1大数据时代的基本内涵

“大数据”直接表示的是静态对象数据的收集，目前被称为“大数据”，并不仅仅是大型数据、大规模数据集合本身，而是有机统一的数据对象、数据技术和数据应用：

3.1.1从对象视角分析，大数据是超越典型的数据库软件采集，存储，数据的收集管理和分析能力的数据集合。但是大数据不是指大量数据简单、无意义的堆积，大量的数据并不一定会具有利用的意义和前景。因为无论是数据采集、分析或者存贮，数据对于我们而言最终的目标就是从大数据中获取更多有价值的“新”信息。所以必然要求这些大量数据之间存在着远近、直接间接的关联性，如此才具有价值去进行深入的调查研究。因此“大数据”绝不等于“大规模数据”，二者的关键差别就是在于数据间是否具备着结构性和关联性。

3.1.2从技术视角分析，大数据技术是从不同的、多种多样的各种数据中，快速获取有价值的信息技术和集成。 “大数据”、 “大规模数据”、“海量数据”等类似概念相互之间的最大区别，就在于“大数据”的内涵是包含着对数据对象处理的行为。为了完成这一点，从大量数据对象中高效获取更多有价值的信息，使数据“活”起来，我们需要使用一个灵活的、多学科综合的分析方法。这就需要对各种技术、各种硬件和软件的应用集成能力。可见，大数据技术是使数据中包含的价值可以充分挖掘和展示的重要工具。

3.1.3从应用视角分析，“大数据”是具体的数据采集，从海量数据中获取有价值的信息技术和行为的综合应用。正由于与具体应用密切联系，甚至是一对一的联系，才“应用”已成为数据基本内涵中不可缺少的一部分。

必须要明确的是，大数据分析处理的最终目标，是从繁杂庞大的数据集合中挖掘新的联系，进而进行深度分析，获得有利用价值的新信息。假如数据量非常巨大、复杂，但数据结构单一，反复性高，分析处理的需要也只是按照已有规则来进行数据分组归类，依托已有的基本数据分析处理技术便已充足，这就不能被视为完全的“大数据”，而只是处于初级发展阶段的“大数据”。

3.2 大数据时代的发展特征

在已经过去几个世纪，数据已经成为决策者们制定科学的决策过程中必不可少的一部分。而在过去的几十年中，这种方法也延伸到了一些公司的决策过程中。但是在大数据时代之前，数据相对而言是匮乏的，我们切实可用的数据并不多。然而，在大数据时代，一切都非同以往，数据非常庞大，同时也主要表现为三大特性：“更多”，“更乱”和“相关性”。

3.2.1数据的“更多”

“更多”指的是在任何我们需要数据来解决问题的时候，我们都能获得比过去多得多的有效数据。在大数据时代，我们能够利用海量的数据获得十分细致的看法和观点，这是传统方式所不能做到的。打个简单的比方，如何区分大数据时代和传统数据时代，就像是区分分辨率为两百万像素的数码照片和一下子提高到两千万像素那样。后者文件虽大，但是它可以提供更多细节。可以使我们不断放大相片，看清楚更微小的细节，而低像素的图像在这些细节方面就会非常模糊。

3.2.2数据的“更乱”

“更乱”指的是对于少量的数据，我们可以确保每个数据点的采集是非常准确。相反，大量的数据往往是凌乱和不平衡的质量。然而，在大数据时代，这种杂乱是可以接受的，因为我们往往只需要一个大方向，而不是试图理解的现象中的所有小细节。我们不是想放弃绝对的精确性，而是放弃对精度的苛求，微观层面精度的降低，目的是要在宏观层面上获取更敏锐的洞察力。

3.2.3数据的“相关性”

数据的“更多”、“更乱”相互结合，产生了数据的第三个特征――“相关性”，这也是“大数据”带给我们的根本性转变。我们的思维方式能够由因果关系转向相关关系。到目前为止整个人类历史上，世界各地的人们都在寻找事件发生的原因，探索“为什么”。在大数据时代，在许多情况下，可以仅仅寻找到“是什么”，而不必完全理解“为什么”。

大数据的分析可以使教师发现教科书中的哪一块内容是对学生们而言教授效果最好的，也可以了解到效果不好的那部分。现在，大量教师只能依据自身的教学经验来判断学生是否在理解课程时出现疑问。但在大数据时代，教师的教学方式便会发生质的变化，例如数据显示出书籍的某些页数被翻过很多遍，那这几页即是学生所关注的教学重点，据此教师可以调整教学内容。这将从根本上改变教学的方式。

4.大数据时代所带来的大学生学习方式变革

随着大数据时代的到来，大学生所能接触到的数据量也变得非常庞大，知识获得的途径往往决定着学习方式。大学生获取知识的途径很大一部分是通过课堂的理论教学，这种课堂接受式的学习方式仍然是最主要、最重要的教学方法之一。但在大数据时代的背景下，知识无论在数量、质量或在形式都是不一样的，仅仅依靠课堂学习收获知识已远远不够，这使大学生学习方式能够发生巨大的变革。

4.1 化“被动接受”为“主动学习”的变革

大学生传统的学习方式是课堂学习，被灌输进各种知识。这种方式的特征就是“教师讲，学生听，教师写，学生记”。教师根据教学大纲来进行课堂教学。“被迫”、“受限”是传统学习方式的基本特征。而大数据时代下，新兴的互联网世界能够呈现给我们的是一个自由意识的乐园，随着众多网络课堂的兴起，各所国内外高校优质资源的网络共享，使我们能在日常学习的基础上，根据自己的兴趣爱好，汲取到更多高校的精华，感受不同大师的人格魅力和渊博理论，从而丰富自己的思路，拓宽自己的见识。

4.2 由“共性”向“个性”的学习方式变革

传统的学习方式是共同学习，每个学生的学习内容和过程都是被教师规定好的，对每个学生是一样的教学内容和方法，一样的学习环境和目标，无法切实的做到因材施教，学生只是被动的适应和接受。而在大数据时代下，学习方式应该是五彩斑斓、多种多样的。学生完全能够根据自身实际的学习基础、学习能力和学习时间等条件来灵活的选择学习内容、学习进度、学习方法。这种方式有利于使学生的养成浓厚的学习兴趣，可以充分体现学生在学习过程当中的主体地位和个性化特质，以此激发大学生学习的主动性，促进其个性发展。

4.3 从“封闭课堂”到“多元网络”的变革

传统的课堂学习局限于课堂上，师生面对面有限的沟通交流导致了交流对象和范围都较小。网络学习可以更好的扩充、弥补师生交流的局限性，增强教师与学生的互动性，学生能够通过网络向自己的老师答疑解惑，甚至更能够向世界各地的学生或优秀教师提出问题和请求指导。这样使学生从单独个体的封闭式学习模式和认识中走出来，参与到与他人的交互协作式学习中，在过程中获得群体动力的支持，才能极大地提高了学习的有效性和科学性。

4.4 由“继承性学习”向“创新性学习”的变革

在传统的学习中，大学生主要是以接受知识为主，只知道发生什么以及怎样发生，很少考虑将会怎样。学生的主要任务是继承和掌握知识的本质，在封闭的课堂内难以迸发创意的火花。而利用网络进行学习将会更具有开放性、多元性，形成多维的可能性空间，为学生提供多种多样选择途径，从空间和时间上解放学生，在不同观点和思想的碰撞中使学生得以受到启发，使人的思维得到开拓，从中演化出充满创意的欲望和能力。

5.结语

“大数据”时代带来的巨大价值为我们当代大学生提供了在更多、更广的平台上接触更丰富的数据资料，来扩展我们的见识，拓宽我们的视野。大学生完全可以结合自身特点和兴趣爱好，在多维的网络平台上吸收各类数据的精华，以满足自己对知识、对学习的渴望。“大数据”的蓬勃发展也已经成为这个时代的大势所趋，在新形势下，我们还需要积极转变已有的思维方式，努力具备尝试新事物和持续创新的愿望，以实证事实和数据资料作为我们学习、研究的依据。如此我们当代大学生才能寻找出更有效、更符合时展特征的学习方式，最终不断提高自己的综合素质，在未来的工作生活中更有竞争力。

参考文献：

[1]郭顺清，苏顺开.现代学习理论与技术[M].广州： 中山大学出版社， 2007，（3）.

[2]高芹.数字化背景下大学生学习方式[J].考试周刊，2008，（6）.

[3] 邬贺铨.大数据时代的机遇和挑战[J].求是，2012，（12）.

[4]马建国，姜巍.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技，2013，（4）.

基金项目：

本文得到上海电机学院重点学科建设项目资助（13XKJC02）。

作者简介：

熊鸿军（1978-），男，湖南岳阳人，副教授，博士（后），研究方向为：战略决策与管理控制。

篇5

随着当前科学技术的不断进步和发展，互联网技术的日益推广和普及，对人们的传统生活方式产生了极大的冲击和影响。大数据时代的到来使得数据分析以及计算机功能都打破了传统地域上的限制。而大数据时代下大部分用户的机密信息大多储存在网络平台上，这使得一些不法分子有了可乘之机。作者希望通过文章来探究大数据时代下如何能够保障个人信息的安全问题。

关键词：

个人数据；大数据；信息安全

随着目前互联网技术的不断进步，城市的智能化水平更加完善，移动设备功能上的健全使得人们的生活水平更加便利。往往足不出户就能够购买到想要的东西。通过移动智能设备，人们也能够完成基本的水电费的交付、社交等。同时通过互联网，人们将大量的个人信息上传到各种社交软件上与他人进行分享，在分享信息的过程中可能就潜移默化的增加了信息被窃取的概率，一些不法分子可能乘机提取有效的信息进而获得用户的核心数据，最终造成用户信息被盗取，影响到用户的正常生活。

1对大数据的看法

大数据的特点：当前大数据时代的主要特点就是数据信息量极大，类型较多并且运算效率高，能够产生一定的价值。就以一个最为常见的案例来说，当前大部分的移动设备，计算机设备的存储上限都由MB发展到了GB，再从GB发展到了TB，统计数据的信息量逐年上升。其次，大数据时代下，不仅数据信息的总量不断上升，数据的类型和样式也变的多样化。以前可能我们身边接触到的数据信息就以文字、图片为主要形式，但是当前视频、音频、电子邮件等的发展大大拓宽了大数据信息的类别。同时在大数据时代下运算的效率速度也明显上升，各种现代化的搜索引擎以及数据挖掘技术都为数据的处理奠定了坚实的基础。

2大数据时代下人们信息安全面临的挑战

前面我们对当前大数据时代的基本特征简单的分析和探究，大数据时代下人们的信息数据共享化，很容易在网络上泄露一些机密信息，从而影响到个人的生活。个人隐私的泄露：首先在跟前大数据时代下出现个人隐私的泄露现象是比较常见的，用户在进行一些软件的使用过程中一般都会与自己的手机号或者电子邮件绑定，一方面通过绑定电子邮件与手机能够非常便捷的进行相关操作，另一方面有的人认为绑定手机或电子邮件能够降低账号被盗的概率。其实不然，一旦黑客通过非法途径入侵到用户的计算机内部，将用户的信息数据盗取，很容易连带效应将用户的大量数据信息泄露。比如说，常常有人在浏览网页的时候进入一些不安全网页，网页中存在木马，而这些木马会入侵到计算机内部潜伏一段时间，一旦木马爆发，在短时间内计算机不会出现故障，但是用户的个人数据信息会黑客盗取，这种现象对用户来说会产生极大的损失。因此，目前来看，在大数据环境之下保护个人信息安全是非常重要而必要的。

3大数据环境下个人信息安全保护的途径

目前随着大数据时代的到来，人们对于个人信息的保护和控制程度远远不如过去，很多时候个人隐私在不知不觉中就会被暴露在网络上，这些数据对于一般人来说可能没有什么作用，但是有的人可能从其中找到一些非法的牟利手段，间接的影响到用户的财产安全。因此我希望能够提出一些有效的个人信息安全保护对策来提高用户对信息的重视思想。

3.1匿名保护

首先，目前大数据匿名技术应当得到更新和改善，在我看来，传统匿名技术根本无法有效的对用户的信息数据进行保护，用户在匿名发送相关信息数据的过程中依然会被黑客窃取。换句话说传统匿名技术往往无法有效的保护用户的信息来源，黑客能够通过发送的信息数据直接搜索到用户机上，再通过移植病毒和木马的方式对用户机进行入侵。因此，首要的保护个人信息安全的措施就是相关部门能够加强匿名保护装置的建立，使得匿名保护设施能够直接将用户发送数据的来源进行修改，使得黑客无法通过非法手段获取到用户机的具体IP地址，从而实现对用户的个人信息数据保护。

3.2个人提升一定的安全防护意识

第二点，现在很多人认为随着科学技术的不断进步，互联网技术的完善和发展，互联网安全已经逐渐完善了，但是实际上其中的暗流涌动现象还是非常普遍，很多潜在的危险无法辨别就容易使个人信息遭到窃取。因此对于用户个人来说，我们首先应当从自我做起，提升对互联网的警惕心理，提高个人安全防护意识，在建立相关账号的过程中能够仔细辨认出网站的安全性，同时不浏览具有安全隐患的网络。计算机定期的进行木马、病毒的查杀工作，安装杀毒软件，保证计算机的安全，从而实现对个人信息的安全防护。

3.3政府部门加强监管

第三，政府内部专门的网络监控部门应当实施对网络的有序监管，随着大数据时代的到来，数据信息的容量以及内容逐渐增加，政府部门实施有效的网络监控措施能够对个人信息安全保护起到积极的作用。政府部门可以通过政府专用网络实现对大部分公网、子网的监控和审核，对于存在安全隐患的网址予以严肃的处理，如果存在严重影响到社会安定，人们的财产安全的则应当追究一定的刑事责任，最大化的保证大数据时代下网络系统的安全，保证个人信息安全。

3.4国家构建全面的法律法规

第四，国家也应当逐渐重视大数据时代下的网络信息安全问题，通过构建有效的法律法规体系来避免黑客钻法律的空子。很多情况下黑客之所以敢去窃取用户的信息一方面认为警察无法追捕到自己，所产生的影响不至于受到刑事责任，另一方面非法分子认为即使被抓到，也只是简单的惩罚一些金钱，而不是负刑事责任。因此国家应当严肃处理网络非法事件，对于非法入侵他人用户机的黑客予以严肃处理，不仅应当惩罚金钱，还应当追究刑事责任。

4结束语

总而言之，目前在大数据环境下个人信息安全防护是非常重要的问题，黑客技术的不断上升以及互联网的不断推广和普及都影响到了人们的信息安全。个人应当逐渐提高对网络使用的警惕心理；政府有关部门则应当重视网络的监管，降低黑客入侵现象的发生；最后国家有关部门构建全面系统的法律法规体系，使得黑客不敢如此猖獗。从这三面来提高个人信息安全保护的效果，保证人们能够在一个稳定健康的网络环境中发展。

作者：任凯 单位：莱芜市莱城区凤城高级中学

参考文献

[1]雷善雨.浅析大数据环境下的个人信息安全保护[J].科技创新导报，2015，32：20-21+23.

[2]张宸.大数据环境下个人信息保护研究[D].黑龙江大学，2015.