1. 大數據推動社會思維變革
大數據推動社會思維變革
大數據並非新概念
記者：沈教授，您怎麼看待大數據這個概念和大數據時代這個說法？
沈陽：我個人認為，大數據並不是一個新的概念。它很多內在的研究，其實我們計算機學科領域一直在推進。比如，對數據的挖掘和分析方法，以及純數據內容方面的研究就一直存在。在若干年前，大數據已經在某些領域實現了具體的應用。不過，最近兩年出來的大數據概念更加強調互聯網的因素，更加強調數據的體量，以及數據與各行業的運用對接。大數據概念的推廣和它對社會的影響，使得數據分析的概念從計算機學科快速地擴展到社會的各個領域，這是非常有價值的。大數據就是互聯網發展到現今階段的產物，在以雲計算為代表的技術創新背景的襯托下，一些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，並且不斷作用於各行各業的創新發展，這就是大數據的價值。數據實用化是大數據時代的一個特點。
大數據利於社會治理
記者：您認為大數據思維會對當今社會帶來哪些主要影響？
沈陽：大數據思維有這么兩個特點。第一個特點是，數據一切可量化。比如說，它有助於我們研究政府官員的民意支持度。又比如，政府的信息公開程度，我們也是可以測量的。比如新媒體指數、城市幸福指數、各城市堵車指數，從大數據的角度來看，這些指數的研究方向和方式就體現了相關特點。第二個特點是，大數據思維特別強調不同數據之間的相關性，乃至於尋找它們之間的不相關性。這如果運用到社會治理上，可以提升政府反應的靈敏度。
記者：今年有句話很火，叫「證明你媽是你媽」。它直指簡政放權和政府服務方面的一些問題。但在具體的新聞事件中，我們也可以看出，它還透露出相關部門一些信息共享的問題。比如，要辦一個證，時常就會出現「多部門跑腿」的現象，民眾要跑完這個部門再跑另一個部門。您認為，隨著大數據時代的來臨，政府在思維方面需要做什麼樣的必要刷新？
沈陽：在大數據時代，傳統的政務查詢、社保查詢、醫療教育、水電煤等公共服務將被集成，各政務服務間的信息化壁壘、數據孤島將會消失，政府、企業、研究機構間的數據可實現安全的分享流通、交易交換。因此，隨著大數據的發展，政府首先要進一步把為人民服務的觀念和責任意識落實到實際工作中去，要有數據信息開放思維、數據信息整合思維和數據信息分享思維。從互聯網的角度來看，政府服務優化是沒有止境的。也就是說，不同部門之間要加強服務融合，要加強信息的交換。我們需要用移動互聯網的思維去打造一個指尖上的政府服務體系。正如李克強總理強調的「要讓政府信息多跑路，群眾少跑腿」，我們各級政府應該按照方便辦事、就近服務的原則，充分利用大數據的功能，真正完成向服務型政府轉變的時代要求。
大數據應進一步實用化和安全化
記者：大數據的發展離不開政府的推動，近年來，我國政府在這方面主要做了哪些工作？
沈陽：我們國家在推動大數據發展方面已經形成了較好的頂層設計。若干個省份有準備成立大數據管理局的構想。在學術支持方面也體現了我國大數據的發展比較蓬勃。還有，大數據的民間團體也非常活躍。大數據相關的公司在融資和產品推廣方面也都得到了社會各界的支持。2013年，我們國家發布了《關於數據中心建設布局的指導意見》，提出了以市場為導向，以資源節約和提高效率為著力點，通過引導市場主體合理選址、長遠設計、按需按標建設，逐漸形成技術先進、結構合理、協調發展的數據中心新格局。我國在加強信息基礎設施建設、增強信息產品的供給能力、培育信息消費需求、營造發展環境、提升公共服務信息化水平等方面採取了一系列具體措施。
在今年6月的國務院常務會議上，李克強總理再次強調了大數據運用的重要性。之後，國務院辦公廳還印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，意見提出，要運用大數據提高為市場主體服務水平，加強和改進市場監管，推進政府和社會信息資源開放共享，提高政府運用大數據的能力。這些都有助於推動我國大數據的發展。
記者：沈教授，以您的研究視角來看，目前我國大數據的發展有哪些需要重視的問題？
沈陽：目前我國政府對大數據高度重視，民眾對網路、新媒體越來越關注，高校的相關人才培養也在作出相應調整。我個人認為目前需要重視的問題有這么幾個。第一，大量的權威數據資源集中在政府手中，而很多數據我們目前還沒有開發。所以，政府應該開放更多的數據源。在政府數據開放方面，我們還需要邁向一個新台階。第二，相關部門在保護隱私安全方面要有更多的考慮。我們要建立有效的法規機制，讓隱私權和大數據的社會便利性獲得一個最佳平衡點。第三，在數據的流入和流出方面，我們需要更加清晰的界定。在不同領域，我們需要更多的數據標准。第四，要加強大數據的科普。既不能神化大數據，又要讓大數據在更多領域取得快速進展。第五，大數據研究只有與實際接軌，工具化、服務化和實用化，才能解決具體問題，從而提升社會的生產力。
記者：作為相關方面的資深專家，您和您的團隊在大數據方面做了哪些深入研究，或者您近期有沒有什麼研究計劃？
沈陽：我們構建的新媒體指數涵蓋了不少微博數據、百萬級別的微信數據，還有APP的數據等，我們目前主要的研究重點在大數據的數據源、大數據的分析模型、大數據的發布服務等方面。我們團隊與教育部、新華社、人民網(603000,股吧)、新浪網、騰訊網等單位均有緊密合作，可以說，我們已經有了一個很好的研究起點。我們還做了一系列的評估指標，會對大數據的發展方向做一些客觀中立的學術性評估。此外，我們還試著在新的領域擴展大數據的應用，比如說感測器新聞、互聯網的虛擬社群研究等。當然，每一個團隊的精力都是有限的，研究需要聚焦。我們會廣泛關注，重點突破，進行不同學科之間的合作。我們團隊和清華的大數據研究院有密切的合作。我們現在有若干項目是在國家有關部門的重點支持下進行的。
大數據需要復合型人才
記者：今年7月22日，國務院辦公廳就2015年上半年工業通信發展情況舉行發布會。工信部表示在進一步貫徹「互聯網+」指導意見中，將重點推進重要工業雲、工業領域大數據等發展，而「互聯網+」和大數據發展的核心在於人才，清華大學作為國內一流學府，在相關方面是否已經有培養計劃？
沈陽：對大學生的培養，對大數據人才的培養應該符合教育規律。我個人覺得新聞傳播專業的學生大一大二的時候，還是應該強化他們的經典閱讀。強化文化修養和理工科的邏輯思維。如果只是培養學生的淺閱讀能力，如果學生不具備深度思考、縝密思維的能力，那就難以成為優秀的大數據人才。優秀的大數據人才是復合型人才，需要中外融合、文理相通、深淺結合，以及理論和實踐的結合。因為我們需要提供能解決實際問題的產品。目前，包括清華在內的一些國內高校已經有一系列的培養方案。
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2. 新媒體中大數據的應用有哪些
新 媒 體 大 數 據 應 用 場 景 主 要 為 以 下 四 個 方 面 ：
1 、 政 務 治 理 方 面 ；
包 含 輿 情 監 測 、 風 險 發 現 ， 風 險 防 范 、 風 險 判 斷 、 應 急 指 揮 、 精 准 調 研 、 議 題 引 導 、 引 導 效 果 評 估 、 決 策 輔 助 等 。
2 、 企 業 品 牌 管 理 方 面 ；
包 含 品 牌 口 碑 管 理 、 品 牌 傳 播 管 理 、 品 牌 戰 略 管 理 （ 競 爭 力 評 估 、 行 業 環 境 評 估 等 ）
3 、 媒 體 傳 播 方 面 ；
包 含 追 蹤 熱 點 、 編 輯 選 題 、 數 據 新 聞 等
4 、 科 研 教 學 方 面 ；
包 含 學 校 師 生 研 究 課 題 、 教 學 案 例 等
新 媒 體 大 數 據 已 運 用 到 工 作 生 活 的 方 方 面 面 ， 政 企 單 位 如 有 新 媒 體 大 數 據 需 求 ， 可 選 擇 新 浪 輿 情 通 ， 新 媒 體 大 數 據 服 務 平 台 ， 打 造 場 景 化 大 數 據 應 用 。 政 企 用 戶 前 往 官 網 免 費 注 冊 使 用 。。您的採納是對我工作的支持
3. 新媒體遇上大數據 隱私保護仍是「痛點」
新媒體遇上大數據隱私保護仍是「痛點」_數據分析師考試
大數據並不是簡單地買幾台伺服器把數據存下來，而是要將大數據與實際接軌，突出工具化、服務化和實用化，讓大數據能解決具體問題。
新媒體在運用大數據過程中，一個非常關鍵的問題是隱私保護。在使用大數據過程中保護個人隱私，需要司法機關發布有效的法律判例，對侵犯隱私行為形成輿論壓力；同時要加強大數據隱私保護研究
7月9日，金磚國家領導人第七次會晤在俄羅斯烏法舉行。
當天，人民日報全媒體平台「烹」出一張圖解:《金磚國家大數據》。
這並非新媒體與大數據的第一次結合。
前不久由中國社會科學院發布的《中國新媒體發展報告(2015)》稱，中國新媒體已超越「跨行業」，初步呈現「全產業」發展新趨勢。移動化、大數據化和智能化的新媒體已成為具備高強滲透度的產業基因，可深度融合於經濟產業各領域之中。
專注研究新媒體與數據新聞的清華大學新聞與傳播學院教授沈陽認為，當前，大數據在新媒體中應用廣泛，貫穿於新媒體發展的各個方面。
大數據運用廣泛
人民日報全媒體平台發布的《金磚國家大數據》，只是近期新媒體運用大數據的一個例子。
早在大數據這一概念進入公眾視野不久，便有媒體將大數據運用於新聞報道之中。
2014年春運期間，互聯網上就出現了一張可以呈現國內春節人口遷徙實況的地圖，這張盡顯中國春運遷徙實景的圖片更是登上央視《新聞聯播》進行權威盤點。自從春運開始，這張地圖多次被電視、報紙等媒體引用，成為用數據解讀春運狀況的一個樣本。據稱，這是國內首個運用大數據播報國內春節人口遷徙實況的地圖。
相較於電視、報紙等傳統媒體，新媒體對大數據的運用更加頻繁，作為新媒體代表之一的「澎湃新聞」便是如此:今年2月，「澎湃新聞」出品了《大數據告訴你，梅西的右腳現在有多恐怖》；3月，《落馬老虎大數據:除「軍虎」外，69人共花兩千多年入省部級》「走」下生產線。
在沈陽看來，將大數據應用於報道內容，只是新媒體運用大數據的一個方面。
在與《法制日報》記者交談過程中，沈陽列出了新媒體「遇上」大數據的多個「場景」:在做新媒體功能研發時，哪些要素需要增強、哪些需要減弱，可以運用大數據分析進行修正；在策劃選題時，可以通過大數據分析篩選出哪些話題關注度高、最熱門；在內容推送過程中，可以利用大數據對用戶興趣進行分析並梳理出來；新聞發出後，受眾有哪些評論、轉發多少、分享情況，這些都可以通過大數據獲得結果；即便是在廣告投放環節，也可以通過大數據分析、預判廣告與用戶是否匹配、廣告對新媒體品牌價值是否會有影響。
「大數據貫穿於新媒體的各個方面。」沈陽說。
「完美」並非絕對
盡管大數據很重要、很管用，但沈陽很早就發現，「大數據，沒有看起來那麼美」。
「數據真實性是一個不可迴避的問題。目前，水軍、僵屍粉、刷閱讀量等情況都有存在，這在一定程度上給數據提供了虛假成分。」沈陽說，不過，從宏觀上講，可以控制這些虛假成分。
如何控制「水分」?沈陽舉例說，在統計微博粉絲時，可以將范圍縮小至帶V的粉絲，因為帶V粉絲造假成本高；如果要更精準的數據，可以進一步縮小范圍，如近期活躍的帶V粉絲。「當然，這樣篩選數據會面臨高成本的問題」。
沈陽在早期的研究中還關注到大數據的另外兩個問題:樣本代表性和相關性誤差。
沈陽認為，我們不可能搜集到全數據，而與大數據相關的形容詞往往是大規模、精準、細化，在調用如此「完美」的數據時，如何注意情景和樣本的適用性是一個問題。正如網路民意與現實民意的討論，微博不代表網路，網路不代表社會，朋友圈也是小圈子，跳出圈子看世界不容易，切勿陷入相同的悖論。在選樣、測量、誤差校正不盡如人意時，好數據將劣化，大數據將虛化。
相關性誤差，則更偏向於技術。沈陽認為，在要素構成簡單的情景中，可以利用大數據，基於一定演算法和模型對變數元素進行相關性分析。然而，在復雜系統中，僅有相關性解釋還不夠，易走偏。比如一個明顯不對的結論:一個城市的網頁數越高，其網路形象就越好。雖然數據統計證實了網頁數和網路形象存在一般的正相關，但忽略了負面事件帶來的網頁量爆發等，因此結論也是不科學的。相關性要真正體現在數據之間、數據與真實事件影射的現象之間、真實事件的客觀聯繫上。
「大數據並不是簡單地買幾台伺服器把數據存下來，而是要將大數據與實際接軌，突出工具化、服務化和實用化，讓大數據能解決具體問題。」沈陽說。
隱私保護日益突出
基於多年研究大數據的心得，沈陽認為，新媒體在運用大數據過程中，一個非常關鍵的問題是，隱私保護。「目前，隱私保護問題越來越突出」。
此前，《法制日報》記者在參加一次論壇時，工信部相關部門一名負責人曾表達這樣的觀點:大數據時代到來後，隨著互聯網技術及其應用的發展，大數據、雲計算技術方式的使用，個人信息的價值不斷被挖掘、被使用，但是安全保護是一個很大的問題。
工信部相關部門這名負責人認為，大數據時代的個人信息安全面臨三大問題。
「一個問題是數據未經授權被搜集，這種情況發生得比較多。」工信部相關部門這名負責人說，第二個問題是超出范圍使用。所謂超范圍使用，是指企業通過一定的所謂合法的形式拿到個人信息，但是拿到以後使用信息的目的、用途以及范圍，並非信息權利主體所熟知。這種情況包括，當互聯網對一些數據信息進行更進一步或者深層挖掘時，這種挖掘在一定程度上有可能侵犯了權利主體的權益。因為互聯網企業之前可能告訴權利主體，獲取信息是基於特定的目的或者在特定范圍內使用，但是進一步挖掘就有可能觸犯了約定。第三個問題是數據保存。曾有網路社區存儲的幾千萬用戶信息被黑客拿到後轉賣給第三家，最後造成信息濫用。
在新媒體廣泛使用、深度挖掘大數據的時代，如何保護公民隱私?
工信部相關部門這名負責人提出了一個觀點:信息保護人人有責。
「在信息安全保護方面，很重要的一點在於，權利人自身要加強保護意識。」工信部相關部門這名負責人說，現在，不管是要求政府部門監管，還是要求司法機關動起來，一個重要前提是人人保護信息，這樣才可能使信息保護問題得到根本解決，否則只靠公權力機關單方面去做是沒有用的。當然，在提倡人人保護信息的同時，執法保護也是一個很重要的方面。
在沈陽看來，在使用大數據過程中保護個人隱私，一方面需要司法機關發布有效的法律判例，對侵犯隱私行為形成輿論壓力；另一方面要加強大數據隱私保護研究。
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4. 大數據時代對媒體傳播帶來哪些影響
據前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》顯示，大數據對傳媒業產生了革命性的影響，其實，不僅傳媒行業會受到大數據帶來的影響，大數據也對傳媒學術研究產生巨大的沖擊和挑戰。目前已經有學者開始就大數據對傳媒研究的影響進行了初步分析,但總體而言，新聞傳播學界對大數據的研究偏重於現象描述和情況介紹，對大數據給學術研究帶來的挑戰和學術創新問題的研究卻較少。
在大數據環境下，理性假設的前提遇到了挑戰，大數據技術極大地減少了受眾搜索信息的成本，受眾可以輕而易舉地獲取決策所需的各種信息，並利用數據處理技術對信息的收益進行計算，在此基礎上作出決策，這使得有限理性範式失去了解釋力。同時，信息成本和交易成本的大幅下降，使網路空間出現了許多新的組織形態和交易形式，如以分享、合作為主題的維基網路、開放源代碼、網路共享等，這些新的組織形式無法用理性範式進行解釋，如果從理性的角度計算成本收益關系，那麼人們沒有動力進行網路分享與合作。
5. 《大數據時代》的讀後感
認真品味一部名著後，你有什麼領悟呢？現在就讓我們寫一篇走心的讀後感吧。那麼如何寫讀後感才能更有感染力呢？以下是我幫大家整理的《大數據時代》優秀讀後感範文，希望能夠幫助到大家。
這書讀起來不費勁，沒有太多晦澀的理論，所以也比較快速的用了幾天的中午休息時間讀完了。
網上到處都是推薦此書的文章，贊為大數據的經典之作。可是，我讀了一遍下來，卻沒有這種經典之感，只是必須嘆服作者思維嚴密、涉獵廣泛，書中有關大數據的例子真是不少，會給我們的閱讀帶來一定的舒適感和現實感。
已經看過太多網上的關於大數據的文章、案例分析，但是我認為大數據僅僅是一種手段，是我們分析認識世界的諸多手段中的一種。我們既不要拒絕排斥大數據的應用，但也沒必要神話大數據。
在讀此書過程中，稍帶也看了幾部關乎大數據分析的影片，有本書中提到的《少數派報告》，還有《永無止境》、《源代碼》。少數派報告中，人類藉助先知的超能力獲取對犯罪的預測和提前打擊，但是書中和影片中都提到的有一個悖論的問題：如果你預測某犯罪要發生，所以去提前抓捕，阻止了案件的發生，但案件沒有發生，又以什麼為依據來抓捕嫌疑人呢？！所以，我認為大數據的應用在預測方面的作用，不應該涉及任何行政司法等嚴肅方向。因為，人是善變的，也許在預測之後的時間里，由於其它因素影響，t她的決定就突然改變，預測就徹底無效了。大數據，更應該在提供思路、途徑方向，在我們還沒有發現其原理之前，先依照大數據的分析去做些突破常規、有創造性的事情。
從古至今，對數據的統計應用一直沒有中斷過，我們人類在發揮聰明才智的過程中，創造了文字記錄歷史，通過積累和總結為人類的文明發展做出了極大的貢獻。只不過，現在我們利用計算機系統對日益暴漲的數據信息能夠處理的數據量更大、想法更多了。在這個角度上，大數據其實不過是人類信息化發展歷史中的一個必然過程。
大數據爆發的背景，是計算機普及應用、工作和生活信息化、網路尤其是互聯網的發達等因素，為之提供了能夠使用的超大規模數據化信息。就如計算機與人下棋的程序一樣，掌握了足夠的棋局數據、能夠推算每一步之後的可能，快速的運算能力是實現這些的基礎。
大數據本身是無意識的，或者叫無目的，是因為使用的人的發現或主觀意識，才從中抓取到符合所想或支持所想的一些數據和比例。人才是核心。別以為有個所謂的大數據中心就能夠揮斥方遒、指點江山了。這也是我說要對大數據去神化的一點。書中所舉例子，成功的案例其實都基本是一個打破常規、奇思異想的人或一個具備創新思維的團隊，而這個人或團隊一旦陷入對現有模式的僵化應用或崇拜，失敗的結果也是必然。我想說的是，無論是大數據還是快數據什麼的玩意，都僅僅是我們了解世界了解社會的一個角度一種手段，都始終無法擺脫依賴於人的思考這個根本。別一葉障目不見泰山的意味有了大數據就擁有了整個世界，你的心有多大，舞台才有多大。只有當你的思考抵達，那些個曾經沒有價值的數據垃圾，才會煥發出價值！不要荒廢了你的思考這個核心！
作者說大數據只講結果不講原因。這個狀態我認為僅僅是一個過渡時期的表現，如果要實現對大數據分析應用的更加精準、甚至可以作為某種依據，必然要獲得對大數據分析的果的可靠解釋，也從而能對我們現有的行為、制度等獲得新的認識，來進行可行的改變、升級或者重造，大數據的指導意義才發揮更深。
人們都說，中外著述的差距有時是很大的，中國的作家習慣鋪墊和描繪，將簡單的事情復雜化；國外的就相反，喜歡直搗要害，將復雜的事情抽象簡單化。不知道是不是我不很適應國外這類書籍的緣故，對大數據時代一書，我沒有感受到很多的震撼和腦洞大開感，也許和現在各類大數據的文章太多有關，已經把此書的觀點各自領用發揮了一番，也許是我還沒有領會到精華所在。既然人們都奉為經典，那我想或許我應該隔一段時間、換個姿勢，再重讀此書，看看是不是會有新的感受吧。
對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。
首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時代具有三個顯著特點。
一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。
二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。
三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。
作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司（阿里巴巴、淘寶網）。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。
三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的預言家「的牛津教授真牛！那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎？並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。
舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎？
我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。
世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出」不是因果關系，而是相關關系。「這一論斷時，他在書中還說道：」在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道『是什麼』時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的『為什麼』。「[i]由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可」量化「，大數據的定量分析有力地回答」是什麼「這一問題，但仍然無法完全回答」為什麼「。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。
在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最後一節」掌控「中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：」大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。「謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考的答案。此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據？什麼叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。
讀完《大數據時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。
這本書介紹了大數據時代來臨後，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。
其實，這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為Farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。
大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的.數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響！在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。
在美國，每到七、八月份時，正是台風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦！大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。
大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好准備，迎接新時代的到來！
現在已經進入到了二十一世紀了，當今社會已經擺脫了上個世紀的那種消息滯後的時代了，我們最應該感謝的就是科學的進步為我們帶來了這么多便利。與此同時，科學的進步還為我們帶來了「大數據」這個讓人類減少了很多工作量的東西。
在這個學期的名著導讀課上我們就被要求讀：《大數據時代》這本書。《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為「大數據時代的預言家」，他是一個特別厲害的人，他作為一個教師，他曾經在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多所世界前列名校任教的經歷。他作為一個科學家，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。他是十餘年潛心研究數據科學的技術權威。他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，也是最受人尊敬的權威發言人之一。現任牛津大學網路學院互聯網治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人，哈佛國家電子商務研究中網路監管項目負責人；曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。
他作為一個研究學者，他的學術成果斐然，有一百多篇論文公開發表在《科學》《自然》等著名學術期刊上，他同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。他是備受眾多世界知名企業信賴的信息權威與顧問。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業；"大數據"在網路上搜索到的解釋是：稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。而舍恩伯格認為，大數據並不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
大數據不僅改變了公共衛生領域，整個商業領域都因為大數據而重新洗牌。購買飛機票就是一個很好的例子。就像書中寫到2003年，奧倫·埃齊奧尼准備乘坐從西雅圖到洛杉磯的飛機去參加弟弟的婚禮。他知道飛機票越早預訂越便宜，於是他在這個大喜日子來臨之前的幾個月，就在網上預訂了一張去洛杉磯的機票。在飛機上，埃齊奧尼好奇地問鄰座的乘客花了多少錢購買機票。當得知雖然那個人的機票比他買得更晚，但是票價卻比他便宜得多時，他感到非常氣憤。於是，他又詢問了另外幾個乘客，結果發現大家買的票居然都比他的便宜。
飛機著陸之後，埃齊奧尼下定決心要幫助人們開發一個系統，用來推測當前網頁上的機票價格是否合理。作為一種商品，同一架飛機上每個座位的價格本來不應該有差別。但實際上，價格卻千差萬別，其中緣由只有航空公司自己清楚。
埃齊奧尼表示，他不需要去解開機票價格差異的奧秘。他要做的僅僅是預測當前的機票價格在未來一段時間內會上漲還是下降。這個想法是可行的，但操作起來並不是那麼簡單。這個系統需要分析所有特定航線機票的銷售價格並確定票價與提前購買天數的關系。
在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立於風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最後章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據並不是一個充斥著演算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。在這樣的大環境下，常引起我更多的思考和擔憂。
大數據時代對於我們同是機遇與挑戰，一些國家已開始步入大數據時代的行列，並在各個領域開始研究和使用。而對於我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、許可權等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。
6. 大數據與新媒體之間又存在著什麼樣的聯系呢大數據給新媒體帶來了哪些新變化
大數據之所以可能成為一個時代，在很多程度上是因為這是一個可以由社會各界廣泛參與，八面出擊，處處結果的社會運動，而不僅僅是少數專家學者的研究對象。數據產生於各行各業，這場變革也必將影響到各行各業，因此，機遇也蘊含於各行各業。致力於IT創業的人們緊緊盯著這個市場，洞察著每一個機遇。
數據對於科學進步有推動的作用，而海量數據對數據的分析既帶來了機遇，也構成了新的挑戰。隨著大數據的迅速發展，許多企業開始著手於大數據分析項目。大數據的能量和其為企業帶來的競爭力優勢已經逐漸顯現，現在大數據已經成為商業智能、分析和數據管理市場領域中討論度最高的話題之一，當然也是最熱門的流行語之一。
如果說雲計算主要提供了強大的後台運算能力，對大眾來說，看不見摸不著；那麼大數據卻是和人們的生活緊密相關的。大數據應用隨處可見可感可知。
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