大數據與信息傳播程士安

① 大數據時代，誰來保護我們的隱私

「小鳥雲」是深圳前海小鳥雲計算有限公司旗下雲計算品牌，國內領先的企業級雲計算服務商。團隊擁有多年行業經驗，專注雲計算技術研發，面向廣大開發者、政企用戶、金融機構等，提供基於智能雲伺服器的全方位雲計算解決方案，為用戶提供可信賴的企業級公有雲服務。

每年頻發的數據泄露事件總會帶來一些教訓，其中一條就是，無論何時開始採取數據保護措施永遠不會太晚。幸運的是，企業表現出更加關注數據隱私方面的工作，而大數據是他們最關心的領域之一。

就在昨日，五名微軟公司的前任員工在接受路透社的采訪時表示，微軟的漏洞報告數據在2013年時曾遭到過一次非法入侵，但這一事件在當時並沒有被曝光出來。

微軟的前雇員表示，微軟公司用了一個多月的時間修復了被入侵資料庫中羅列的所有安全漏洞，因此泄露出去的漏洞信息並不會對Windows產品的用戶造成多大的影響。微軟公司當時還曾聘請過第三方公司來對此次事件進行調查，以了解網路上是否有攻擊者利用泄露的漏洞信息來發動攻擊，但該公司並沒有發現任何與相關漏洞有聯系的攻擊事件。

Mary Shacklett是Transworld Data公司的總裁，該公司是一家技術研究和市場開發公司。作為業內人士，她給企業管理層提出一些建議，來確保他們的大數據採用可靠的數據隱私實踐。

實現匿名化的一種方法是對個人識別的數據元素進行加密。另一種方法是通過識別具有類似價值的個人的數據，然後將其平均化為一個綜合收益值，融入更大的數據分析中。其他方法還包括數據修訂或屏蔽。

收集由政府、企業和個人產生的數字化信息，為以知識和信息為基礎的決策創造了巨大的機會。在互惠互利的帶動下，有需求的各方之間可進行數據交流和發布。然而，在其原來形式的數據中通常包含敏感的個人信息，公布這些數據會侵犯個人隱私。集合型數據發布下的隱私保護是一個重要並富有挑戰的難題。大多數現有的技術使用泛化和整體性刪除方法，而我們提出了一種部分（局部）刪除方法對集合型數據進行匿名化。該方法保證無論攻擊者擁有多少數目的先驗知識，匿名化後數據中不再出現關於敏感信息的強關聯規則。該方法不僅大幅降低了信息損失，同時可根據下游使用場景要求，提供傾向保持原始數據分布或保護可挖掘的有用的關聯規則的選擇。初步評估顯示，我們的方法相比於經典的方法：在保持原始數據分布上優於其它方法100倍以上，保留了更多數目的可挖掘有用的關聯規則並只引入了少數虛假的規則，同時信息的損失平均減少了30％左右。

以上只是數據隱私方面工作的一部分，關於數據隱私保護還有更多的方式可循，例如確定公司內部大數據所涉及到的部門，並定期審查這些部門的數據隱私。最後，在制定和實施數據隱私保護措施時，需要以企業的業務需求和發展為基礎。

② 大數據的商業價值實現關鍵在於連結

大數據的商業價值實現關鍵在於連結

我的英文主題的大數據的商業價值實現關系在於連結，但是在這個之前，我想跟大家分享一下前面阿里幾位演講嘉賓的評論我很受啟發。

第一個大數據是相通的，數據本身並不本身任何的意義，只有在當他和一個他所表示的一個事情連結上以後，才能知道這個意義在哪裡，或者價值在哪裡。比如說有一種大數據對你來說就是一個大市場的表現，有一種大數據就是一個很大的人群，他們在你的平台上的行為，只有這么想了以後這個大數據才他對您真正的價值和意義有鏈接。

第二個我很受啟發的，大數據在很多年前已經提出，那麼他對你的意義如何？其實每個工業的形成，都有這樣一條發展的路程，第一是由少數的人他們比較有遠見，看到了一個很小的一個數據的能夠被儲存，能夠被用來表達一個很復雜的現象，或者一個事物，從這個裡面發揮了以後就逐漸進入一個新的商業應用的領域，這是當年的資料庫計算機的發明和應用都是走了這樣的路子，所以第一個是少數人的遠見促進了這樣一個形成。第二個進入科學階段，有了科學之後這個事情就能不斷的重復，而且可以有方法來證明，如果你是照著某一種進程來開展活動的話，你的結果是可以被預測。第三個部分就是進入工程的應用。我也很欣賞品覺一句話，真正的價值在於更多的人使用，只有一兩個人能懂能使用這個價值不會很大。第四個部分跟我今天的主題有關，大數據的來源，為什麼在今天不在一百年之前，或者在於電腦剛剛發展的時候，或者在於資料庫，在幾十年形成的時候，為什麼這些數據不大呢，為什麼今天的大就變得這么重要呢？主要的原因是一個網路。這個網路的形成，不是有了電腦就形成網路了，而且網路廣泛的使用也是有很多的階段。第一初級的網路是在企業內部的，電腦的使用的這個網路。第二部是英特網，把很多的公司很多子網路聯在一起。

第三個是在網路上軟體的開發，使得很多本來根本沒有在網路硬體的基礎上獲取信息、交流信息以及傳播信息今天都成為可能。所以，這一些網路的這個建設和網路的普遍應用成熟，使得大數據的產生有了今天的這樣一個可能。

回到演講。我今天要講的主題是什麼呢？再回到這個網路，大數據形成的本身，並不能保證他的大量的價值的實現，那麼要實現這個價值，又得回到這個網路。舉個比喻，中國現在汽車的發展這么迅速，很大的一個原因是在道路的開拓，有了很多的道路，這個汽車有地方可以車。但是如果道路的形成，道路的管理跟不上汽車的銷售以及使用的話，就出現了大量的道路擁擠，汽車的價值無法實現。那麼數據同樣的道理，在網路當中形成的數據，如果被很多種原因變成一個一個單獨的平台，單獨的一個應用的這樣一個環境的話，他的價值也遠遠無法實現。所以必須通過網路的想法來想這個大數據的價值以及他的運用。

大數據是一種洪水的現象，數據實際上已經遠遠超過我們從裡面得到的洞察，以後根據洞察我們所採取的行動這種能力。就像以前感覺到吃飯吃不夠，還想吃，但是今天這個是吃不了。這種現象是很多的程度上都存在於我們生活的體驗中，那麼現在到了數據，這是一種更極端的體驗。大家可以看到，文明的開始我們創造了這么多位元組，我們以前在國內在圖書館的時候我基本上都能看過，現在圖書館的書基本沒有辦法看全，所以這個現象已經到了極端。大數據還在不斷的增長，這裡面其中還牽涉到數據和數字不是完全等同的，數據可以在電腦裡面用數字來表達，但是他表達的這些數據的形式往往現在更多的是跟人的交換信息是比較一致的，比如說用文字、圖象、音樂。昨天我跟玫瑰爵士，玫瑰講到一個美，很多人看到玫瑰都認為是美的，但是用數據怎麼表達？如果對美能夠用數據表達出來，對音樂的欣賞能夠用數據表達出來，讓美不斷達到一種極限也是成為一種可能。所以這裡面就形成了很多數據已經成為半結構或者無結構的，但是這些結構遠遠不足以表達我們的大自然、市場、想像力的豐富。

第三個大數據成倍的增長，這種增長我們感到必須提高到我們每一個大企業管理層必須得到高度的重視，這個裡面很可能有一種企業有一種管理的方式，有一種工程的軟體的實現，會使得這個數據的資源的利用，遠遠超過我們現在產生大數據的這些大平台已經大公司。所以阿里我感到確實有遠見，把這個提高到這樣一個高度。

大數據形成了很多悖論，所謂的大，我們看到的數據之大，但是價值之小。這就像你有一隻船在大海里開，你看到很多水，但是一滴水都不能喝。現在大數據的情形就很類似，所以我們要能很快的能夠解決這個瓶頸口的問題。

這個大數據的提出呢，已經使得很多方面的專業人士、管理人士感到應用的可能，大家都在探索。其中一個探索很大的領域就是營銷。營銷以前都是我們說的廣播的方式，媒體的傳播是很廣的，當然媒體的使用只有少數人能夠使用，大家都在想怎麼能夠把我媒體的宣傳，以及營銷的個性化。但是這個個性化了以後你就做不到大，你覆蓋的范圍就小了，成本就提高了。但是現在有了數據有了媒體的技術的提高，使得在大規模的前提下，覆蓋面可以達到整個市場，但是還能保證你的個性化的發揮。所以呢，我們今天有很多媒體的朋友在，我引進了一個新詞，這是用一個大數據的形式用技術的手段來實現一個窄播，而不是廣播。那麼窄播現在用技術的力量可以比廣播更有效，而且達到的覆蓋面以及有效的回報更廣。

我做了一些想像，以前我們的數據不大，我們是怎麼生活的呢？我們是怎麼會有這樣一個阿里這么一個強勁的公司呢，我們為什麼會國家經濟發展了，現在在數據這么大了以後，這個情況是不是會更好呢？我就想這樣一些問題。

以前數據是小，所以由於數據小信號是不全，但是信號的使用信號的被發現，信號的價值還是比較充分的，這是相對來說。有了大數據以後，信號是成倍成倍的增大了，但是毫無疑問，信號的增大並不代表信號本身的發現是容易的，因為這個雜訊的增加，沒用信息的增加，遠遠超過信息的增加。這里也給大家看一下，在營銷的這個領域裡面，跟消費者互動的這個方面，大數據的一些起到的作用，以及他們對數據管理、數據的速度的反應這方面的一些要求。

在很多年以前，安客誠公司已經開始，先在美國然後在全球，開拓了很多的數據。這些數據就是單從數據方面來說，已經是達到相當大的規模，在美國我們管理一個消費者的資料庫，有2.4億個成人在這個資料庫裡面，總共人口是差不多4億，2.4億成人就是18歲以上都在我們資料庫裡面。這2.4億相當於是1.4億個家庭，這1.4億個家庭每個家庭的單位上我們有1700條信息，再加上4000個購買傾向性模型打分。那麼這些東西呢，在儲存、使用方面，當然是有很大的挑戰，但這已經有很多的技術被有效的使用來管理這么大的信息。這是我講到的位元組的數量，以及他們時間上的要求，今天的數據傳播和使用的一些時間上的反應速度。

第二個階段呢，就是到了把他數據再專門化，用到每個應用上去，這時候反應速度的要求是在幾分鍾以內，位元組相對來說比較小一些，因為他更窄了，針對某一個專業的應用，使得它能夠適合他的要求，比如說對某一個客戶的要求，某一個在媒體方面的使用，數據量不大，但是對時間反應速度的要求就提高了。再往上繼續保持這個趨勢，數據量減少，應用專門性提高，那麼對他反應的要求也進一步提高，在秒鍾這個級別。在往上消費者就是要跟大批的消費者，在媒體上互動，他在網頁上點擊一下，你下一個網頁不是同一個網頁，而是根據消費者行為的了解和個人的了解，下一個網頁是最有效最具有個性化的，那麼他的反應速度達到微秒級，那麼這個網頁往往不是在PC上，而是在手機上的，包括現在更進一步的是孩子們，他們對數據反應的要求是更高，所以達到微秒級。

那麼這些大數據的數量和他的速度呢，還不是一個真正大的問題，因為這一方面有了技術，有了企業這方面應用的思維，這已經不是一個最大的問題。

我今天想是超前一點，並不是說我們非得馬上今天就要連結，但是這個連結已經成為很大的問題，哪一個公司，哪一個企業能夠在這個方面跨第一步，得到的商業上的回報是會最大的，整個工業我們認為也在朝這個方向努力。用個比喻，我們大家都知道這個故事，盲人摸象，每個盲人摸到的反映都是不一樣的，有人認為是一個矛，有人認為是一條蛇，或者一棵樹等等。那麼大數據的使用已經不是盲人摸象了，很多人亮著眼睛看這個象了，但是這個象已經長大幾千倍了，但是即使用眼睛看，但是還是看不清楚，只能看到一個局部。所以這些問題主要的原因，我們還沒有充分的運用我們的技術，我們尤其是企業操作的一種游戲規則—來使得不同的數據能夠交流。因為人有這樣的能力，我們懂得的東西或者我們要懂得一個原理，遠遠超過我們的感官能夠達到，我們很多東西是看不到，聽到，聞不到，嘗不到的，但是我照樣因為我們的理解能力，通過數據的連結我們知道是怎麼回事，這個數據可以是一本書，可以是一部電影等等之類。通過這個數據的表達，使得我們知道遠遠超過我們的感官能夠達到這樣的境地。

但是要達到同樣的能力，在企業上來說就必須有大量的連結，首先是數據的連結，包括哪些方面呢？

第一個數據是很多位數，尤其是很多復雜的現象，我們現在講的復雜的現象就是消費者，消費者是怎麼做決定的，為什麼買這個東西，為什麼出這么多錢。在美國我們感到很新奇的，為什麼有很多人要在蘋果出來的第一天排隊八個小時，花400美元買一部，在半年以後只要100美元，不需要排隊。那麼在這種時候呢，如果你要掌握市場的脈搏，始終走在消費者前面，給他們提供最有效的信息以及產品的話，就需要連結，這個連結保證人文、行為、態度以及場景這方面數據的連結。然後我們看到了很多公司以及他們有技術平台，因為他們跟消費者每天都在接觸，所以他們的行為接觸往往超過了人文以及購買以外消費的信息。還有他們的商品很窄，我們美國安客誠所服務的有幾千家公司，我經常去一些大公司跟他們談，比如說花旗銀行，大的人壽保險公司，大的零售商等等。我看到一個現象很有意思，他們看每個消費者是很窄的，他們看到的是用自己的產品品牌去看一個消費者。等八小時之後他們自己是消費者的時候，他們把視野擴大了很多。所以這就是一個問題，如果我們回到消費者本身，而不是局限於消費者這一部分數據的了解，我們的商業行為也會更有效。

第二個這些客戶的生活方式和他們的興趣。每一個東西，每一個客戶的行為都有一定的道理，他有一定的背景，這種背景使得驅動他們對某一個產品感興趣。這一方面我等一會兒再舉一個例子。第三個是客戶競爭和合作的關聯。我們阿里巴巴有很多品牌，消費者去購買東西，或者跟他們媒體發生互動。那麼這些方面呢，如果了解的話，我們更能知道我們在消費者心目當中的地位，他們是怎麼使用我們的平台以及我們提供的服務，相對於其他一系列的他們的興趣和其他的品牌的影響。第四個就是媒體。媒體現在是越來越多，那麼這對消費者絕對有利的。出現什麼現象呢？由於這些媒體的使用，首先是實現了營銷者，公司對消費者能夠接觸、能夠宣傳他們的品牌以及產品，但第二部分是消費者可以使用媒體來更多的了解不同的公司不同的產品，他們價格、性能、體驗方面的區別。

第三個方面更多的消費者是跟消費者自己直接聯系，他們大家互相能夠談體驗、談對商品的反映，而且遠遠超過他們認識的人的這些團體的限制。所以使得很多媒體在消費這個階段上已經完全連結在一起，但是公司與公司的數據連結並沒有實現。最後一個就是社交的群體。社交的群體使得每一個個人不再是一個個人，但是我們的資料庫裡面，包括我們的分析的手段，分析的一些模型的這種結構，還是往往停留在這樣一個假設，這個假設就是每一個個人，他就是一個個人，他今天的購買和另外一個個人的購買，可以分開對待，可以不同的用數據來表達，現在我們還沒有發現一個公司把個人與個人的關系，以及個人與消費行為進行有效的聯系，所以就形成了盲人摸象的問題。

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③ 貴陽數博會觀後感600字

數博會觀後感
大數據，一個近幾年來開始興起的詞語，甚至於去年4月份，學校還專門成立了一個「大數據與信息工程學院」。然而，究竟什麼是「大數據」，似乎還是很難得到一個確切的解釋。昨天，也就是還存著這樣一個疑問，來到了2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會進行參觀。
應該說，整個博覽會對像我這樣印象中算得上是第一次參觀的「鄉巴佬」來說，確實是很高端的了。一開始簡單的二維碼掃描，填寫信息，你就有了一張屬於自己獨一無二的身份牌了。而想要進入會場，也需要志願者掃描身份牌上的二維碼確認身份。而真正讓人覺得眼前一亮，或者直接說覺得驚艷的，還是會場展覽中不同展區，不同展位里那形形色色的產品和技術介紹。
整個博覽會分為四大展區，吸引了大大小小數百個公司和單位前來展示，戰士的內容方方面面，當然也都圍繞著一個中心——大數據。比如阿里雲，展示的就是各種「雲計算」。比如O2O，就影響著衣食住行等生活中的各個方面：用戶利用手機、平板、筆記本、POS機等終端，與O2O平台（包括航班、酒店、汽車服務、餐飲等），應用平台（移動支付平台、大數據分析平台等），雲計算服務（包括安全防護、彈性計算、存儲於CDN、數量分析等）之間的數據交互。再比如醫療健康方面，也是終端（包括溫度計、血糖儀、智能手錶、心電採集、PC、移動設備等）、醫療平台及應用層（掛號/查詢/問診應用、醫療智能穿戴設備、葯品制售網站、遠程醫療平台）、工具服務（鏡像市場、上雲工具、服務與定製開發、大數據分析平台）、雲計算服務之間的交互。還有多媒體、游戲等方面，也是與之前幾方面相類似的數據交互關系。簡單說，就是涉及到生活中的方方面面，終端的使用，也就涉及到數據交互，而雲計算的功能則是在這些方面通過長時間數據收集處理，以提供更加便捷，同時安全也能夠得到一定保障的服務。
還有關於智能家居產品的介紹。很顯然不止一個公司或者單位在注意這一塊，但大家的模式也算是大同小異的，都是家居中利用無線WiFi控制家中的各種電器，包括電視、空調、電燈等，擺脫了電視空調等都需要各自遙控器的情況，另外由於無線控制，也就更加讓人能方便掌控整個家裡的電器了。

然後還有中興研發的電能源汽車以及相應的無線充電解決方案。相對於現在的汽油，甚至於天然氣，電能作為汽車的驅動能源無疑是清潔的。而配套的無線充電設施，還可以通過手機遠程管理，因此無疑是要便捷很多。甚至於，中興還配套地設計了一款節省空間的停車場，利用傳送帶和升降裝置，智能管理停車位，在每一個停車位下也裝有充電設備。但同時，由於無線充電設備原理是先將電能轉化為磁能，無線傳輸後再將磁能轉化為電能為車供能，中間經歷了兩次能量轉換，還有無線傳輸，因此這款裝置最終的能量利用效率並不能算高；另外也是由於這個原因，這款充電設備需要的功率就相當大了（近10kW甚至數十kW），這對於一般的家用汽車而言明顯是還不能夠接受的。

當然，會場展覽產品之多，也不是幾句話就能說完的。就應用范圍而言，還有針對大數據中數據交互過程安全管理方面的，食品安全檢測的，人體健康狀況監測、分析、管理的，農產品表面農葯殘留物檢測的，大型公共場所實時人流分析的，還有電子競技等等等等。

那麼，看到了這么多，又回到了最開始的那個問題：究竟什麼是「大數據」？按照研究機構給出的專業定義：大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。然而盡管由於大數據涉及到生活中的方方面面，當然與自己專業也有很大牽連，但僅憑這一句定義，還是會給人一種不好理解的感覺。而在參觀過這次展覽會之後，對於大數據大概我也有了自己的理解。大數據是一種方式，一種隨著目前科技不斷發展情況下，人們對於科技在生活中各個領域應用逐漸增多，對於各個產業智能化的能力，同時也是需求的逐漸提高而帶來的一種更加便捷的管理方式。事實上，智能化本身也就意味著便捷，而所謂的便捷，便捷的是人的動作，而彌補這些動作的，便是海量的數據信息交互了。因此，也就能說明，這一次展覽會，向人們展示的不光是工業機械的自動化，還有生活中的衣食住行，食品，醫療，娛樂等等，以及數據交互過程中的安全管理和監測等等。

④ 《大數據時代》的讀後感

當認真看完一本名著後，大家心中一定有很多感想，為此需要認真地寫一寫讀後感了。你想知道讀後感怎麼寫嗎？下面是我收集整理的《大數據時代》的讀後感範文（通用5篇），僅供參考，大家一起來看看吧。

《大數據時代》的讀後感1

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。

《大數據時代》的讀後感2

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』。「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。

《大數據時代》的讀後感3

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！

《大數據時代》的讀後感4

首先，想談一談何為大數據，何為大數據時代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個信息化世界。為何說是一種新的思維方式：在信息缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向於精確性的思維方式，就像是」釘是釘，鉚是鉚」，而在這種傳統的思維方式下，我們得到問題的答案只有一個。

而在大數據時代下，我們打破了這種思維方式，換句話說，我們接受結果的不確定性。簡言概括之，我認為大數據是一種預測模型。在大數據時代下，我們關注的不是因果，即為什麼是這樣，而更關心」是什麼」這種相關關系。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背後的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說話！

其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰鬥力。當然，大數據分析並不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利於我們理解現在和預測未來的可能性。

作為軍人，我所關注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰鬥力，打贏這場信息化戰爭。毫無疑問，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰爭，更不是模擬時代，當代乃是數字時代，打的是信息化戰爭！

四次戰爭的大勝，美軍的戰爭形態從機械化轉向信息化，而且相應的在戰場取勝的時間也越來越短，這正是大數據時代下的必然結果。而我軍正在轉向信息化的過程中。在此戰爭形態的過程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場信息化戰爭。這正是大數據時代下我們不得不有的基礎。我軍戰鬥力的提升迫在眉睫！

當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會導致不可估量的損失。

畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據為我們所用，不要被龐大的資料庫框住我們的思維。為適應時代的發展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大數據時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鍾，一場悄無聲息的信息化戰爭已經打響！

《大數據時代》的讀後感5

去年的「雲計算」炒得熱火朝天的，今年的「大數據」又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起「大數據」來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注「大數據」來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀。

不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。

當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的數據，而另一前：著眼於數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時BI的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向於數據的精確性。

看完此書，我心中的一些問題：

1、什麼是大數據？

查了查網路，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，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，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。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity這個好像是IBM的定義吧。

以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。

2、大數據適合什麼樣的企業？

誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。

同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？

3、大數據帶來的影響

當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好准備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，雲計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢？

1）預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。

2）變革商業大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業鏈產生。影響的，當然是IT公司

3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。

⑤ 大數據時代的作者簡介

維克托·邁爾·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）
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。他曾先後任教於世界最著名的幾大互聯網研究學府。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；而他自己早在1986年與1995年就擔任兩家軟體公司的總裁兼CEO，由他的公司開發的病毒通用程序，成為當時奧地利最暢銷的軟體產品。1991年躋身奧地利軟體企業家前5名之列，2000年 被評為奧地利薩爾斯堡州的年度人物。
他也是眾多機構和國家政府高層的信息政策智囊。他一直專注於信息安全與信息政策與戰略的研究，是歐盟專家之一，也是世界經濟論壇、馬歇爾計劃基金會等重要機構的咨詢顧問，同時他以大數據的全球視野，熟悉亞洲信息產業的發展與戰略布局，先後擔任新加坡商務部高層、汶萊國防部高層、科威特商務部高層、迪拜及中東政府高層的咨詢顧問。
所著《大數據》一書是開國外大數據系統研究的先河之作，而在這之前，他已經在《經濟學人》上和數據編輯肯尼斯·尼爾-庫克耶一起，發表了長達14頁的大數據專題文章，成為最早洞見大數據時代趨勢的數據科學家之一。而他的《刪除》一書，同樣被認為是關於數據的開創性作品，並且創造了「被遺忘的權利」的概念而在媒體圈和法律圈得到廣泛運用。該書獲得美國政治科學協會頒發的唐·K·普賴斯獎，以及媒介環境學會頒發的馬歇爾·麥克盧漢獎。同時受到《連線》、《自然》《華爾街日報》《紐約時報》等各大權威媒體廣泛好評。

⑥ 傳播學推薦書目

一、新聞傳播理論

媒體的馬克思主義分析

作者：[英]約翰·莫利紐克斯 著；楊倩 譯，出版社：中國傳媒大學出版社，出版時間：2018年12月

簡介| 該書運用馬克思主義的立場、觀點、方法直擊當下歐美的媒體亂象，穿透表象、去蕪存真，對資本主義媒體危機進行了深入細致的把脈和淋漓盡致的批判。書中不乏對歐美比較熱門的選秀綜藝、肥皂劇和廣告業態的思考，對西方媒體表面發達、虛假繁華的景象進行深入剖析，從而將讀者引向深刻的思考。該書是英國經典馬克思主義流派有關媒體批判方面的新作，其對資本主義媒體的批判在西方社會可謂立場堅定、態度鮮明。

追溯柏拉圖：傳播學起源概論

作者：[美] 邁克爾·杜斯（Michael Dues）、[美] 瑪麗·布朗（Mary Brown） 著；王海 譯，出版社：科學出版社，出版時間：2018年11月

簡介| 本書為傳播學研究的導論性著作，介紹了傳播學研究的起源、范疇和方法，勾勒出從早期詭辯家到當代傳播學研究的2500多年學科發展軌跡，全方位地探討了傳播學學科，認為傳播學研究是一門健全的社會科學、人文科學和實踐藝術；討論了傳播學研究方法包括量化和質化的社會科學方法、現代與後現代批判的各種路徑。

傳播力

作者：[美]曼紐爾·卡斯特(Manuel Castells) 著；湯景泰 星辰 譯，出版時間：2018年10月

簡介| 該書延續了卡斯特的宏大敘事線索，記述了傳播過程對於樹立與維護各種政治、經濟、文化權力的重要性。卡斯特認為，在網路社會這種新型社會形態中，傳播是一個開放的、動態的時空。在傳播這個鏈條上，政治、市場以及公民社會力量正在進行跨越時空的大博弈，需要一種跨學科、跨文化的視角方能看清他們博弈的過程。

傳播的偏向(中文修訂版英文雙語版)

作者：(加)哈羅德·伊尼斯，譯者：何道寬，出版社：中國傳媒大學，出版時間：2018年03月

簡介| 哈羅德·伊尼斯著的《傳播的偏向》試圖回答一篇心理學文章提出的一個問題，在《傳播的偏向》中，伊尼斯用大量的篇幅描寫了學習過程中的口頭法和書面法的對立。在《挑剔的批評》一章中，他解釋說：「我偏向於口頭傳統，尤其是希臘文明中反映出來的口頭傳統。我認為有必要重新把握其神韻。」總的看來，伊尼斯作為技術學派的奠基人，並沒有很明顯地張揚「技術」這個詞彙，而是傾向於宏大的歷史敘事，從媒介與歷史的前行中論證（或者用講述合適）時間偏向、空間偏向、時空的媒介對民族性格甚至歷史的影響。甚至可以說這是另一個視角下的傳播史比技術主義的標簽更加明顯。

新聞：幻象的政治(第9版)

作者:【美】蘭斯·班尼特 著，出版社：中國人民大學出版社，出版時間：2018年03月

簡介| 作為一個國家政治信息體系的核心，新聞如何發揮好為民主服務的功能？為了探討這個重要問題，本書從兩方面進行了審視：政治人物如何設法讓自己想要傳達的訊息成為新聞；記者和媒體如何報道新聞。新聞消費與生產方面發生的重大變化是新聞業新舊時代交替的推動者，《新聞：幻象的政治》在1983年首版時就成為政治傳播研究的里程碑作品，在第九版，班尼特討論、分析了這些變化。

控制論(第2版)

作者：(美)諾伯特·維納 著作，陳娟 譯者，出版社：中國傳媒大學出版社，出版時間：2018年02月

簡介| 控制論（cybernetics）的誕生是20世紀很偉大的科學成就之一。諾伯特·維納著的《控制論(關於動物和機器的控制與傳播科學第2版中文英文雙語版)(精)》揭示了機器中的通信和控制機能與人的神經、感覺機能的共同規律；為現代科學技術研究提供了嶄新的科學方法；它從多方面突破了傳統思想的束縛，有力地促進了現代科學思維方式和當代哲學觀念的一系列變革。

媒介政治社會學分析

作者：謝進川，出版社：中國傳媒大學出版社，出版時間：2018年01月

簡介| 本書著重圍繞傳播媒介有關的幾個重要方面展開分析，具體涉及媒介技術、媒介生產、媒介話語以及媒介行動。但本研究與基於傳播本體意義上的分析不同，而是將這些重要方面與政治、資本、社會，乃至於個人建立起關聯分析。顯然，這一過程需要展開跨學科思考，並實現跨學科的視界融合與轉換，以獲得更豐富的闡釋和研究發現。同時，本書還堅持了全球視角和本土經驗，但這不是一個本土經驗驗證全球理論的依瓢畫葫蘆的過程，而是一個檢視理論和闡發本土經驗獨特性的過程。此外，由於與此或多或少有關的研究不乏卓著成果，因此本研究同時也是對相關成果進行梳理與對話的過程。

計算傳播學導論

作者：張倫 著，出版社：北京師范大學出版社，出版時間：2018年12月

簡介| 「計算傳播學」領域研究，是「大數據」技術與新聞傳播學研究結合產生成果。這本教材旨在以 「計算社會科學」為背景，系統介紹「計算傳播學」這一全新的傳播學研究範式，使讀者具備利用跨學科方法進行傳播學研究的基本能力，為日後志在進入相關領域攻讀碩士或博士學位的學生打好堅實的理論和技術基礎。該書通過對數據收集、分析以及結果呈現等方面的實踐訓練，為有將來志於投身新興媒體行業（例如，IT行業、社會化廣告、數據分析師等）的讀者提供數據採集與分析基本技能。

清華新聞書目導讀（100種）

作者：李彬 李海波，出版社：清華大學出版社，出版時間：2018年11月

簡介| 《清華新聞書目導讀（100種）》為新聞學專業學生精挑古今中西百種著述，勾勒一幅新聞專業的知識地圖。這份書單，分為博通類50種，專業類50種。文前是新華社原總編輯南振中的一篇「把『閱讀』培養成為新聞工作者的一種愛好」，正文是由資深學人撰寫的圖書導讀，通讀著作後意猶未盡的讀者還可以根據每篇文末的「延伸閱讀」信息，查找相關圖書做進一步深入研究。

⑦ 《大數據時代》讀後感

《大數據時代》讀後感範文1

讀完這本書並不是一氣呵成的，第一次讀到大約五分之一的時候就放下了，第二次重新開始讀，讀到三分之二的時候又想放棄，可是想了想，還是堅持了下來，不為別的，看到三分之二的時候基本明白了書中要講的主要內容，而這內容並不是我想從書中獲知的，或者說，書中內容與我期待相去甚遠。而之所以能硬著頭皮讀完，完全是出於想著事後跟朋友評論這本書的時候更有資格而已，畢竟，沒有看完一本書而去評論它總是有失公正的。

大數據時代這本書按我自己的理解主要講了四個方面的內容，一是講什麼是大數據，舉了很多例子說明我們已經進入大數據時代了。二是講大數據的意義，文中大量舉例，論證大數據對人類發展的積極意義。三是講大數據若是用得不當所產生的消極影響。四是提醒我們如何避免大數據的消極作用，發揮它的優勢造福人類。記得高中學政治的時候，有一條回答問題的黃金法則，當要解決一個問題的時候得從三方面回答，那就是：是什麼，為什麼，怎麼樣；也就是先解釋事務的定義，再說解決問題方法，最後闡明這個事務的積極作用和消極作用。而大數據時代只說明了兩個問題，那就是，"是什麼」，以及「為什麼」。也許這本身就不是一本工具書。大數據時代，這個名字取的是夠大氣，內容卻不敢恭維。這本書在網上炒的也很火，受很多人追捧，不知道看完之後是不是跟我一樣，感覺看與不看似乎影響不大。

跟老公談論過這本書，剛開始我在京東上買它的時候很激動得對老公說，看完這本書我會更了解現在互聯網思維，對工作有幫助，而等我讀完，一點這樣的感覺都沒有了。老公也很形象描述了這本書，它就像美食節目《舌尖上的中國》一樣，告訴你哪裡有好吃的，但是不告訴你怎麼做。我覺得這個比喻很形象，真是要人命了，看著一道道美食而不得，只能拿起身邊的薯條可樂解解饞的痛苦就是如此。

《大數據時代》讀後感範文2

「除了上帝，任何人都必須用數據來說話。」——這是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話，也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代，數據和空氣一樣遍布生活，對於有些人來說，數據無意義，而對於有些人來說，數據，即真相。

美國是《大數據》的主角，全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質量法》背後的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起，Web3·0與下一代互聯網的未來圖景等等，為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。

透過全書，一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前——美國人民執著於個人隱私的保護，卻又不遺餘力地推動著政府信息的透明與公開。

讀完此書，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說話，那麼，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點。

作為信息技術教師，是有必要閱讀此書的！有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的文化以及能用於教學的鮮活案例。

每天能用來閱讀的時間很少，總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據》就這樣在堅持中溶入我的思想……

《大數據時代》讀後感範文3

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。

《大數據時代》讀後感範文4

近兩周用業余時間讀了《大數據時代》這本書，是聽培訓時杜威老師推薦的，我快速閱讀了一遍，覺得受到了一些啟發，發現了一些原來沒有想到看到的事情。

首先是大數據代表著數據的樣本＝全體，這是一個與傳統統計學的顯著區別。大數據有能力獲得全體數據並對其進行分析。

第二就是相關性與因果性同樣重要。相關性說明了什麼事情與什麼什麼事情有關系，如商場周圍車流量的增多與商場銷售額的相關性，因果性說明什麼是什麼的原因，如睡10個小時是有精神的原因。在大數據中，相關性要比因果性容易獲得，而且相關性已經能為客戶帶來較大的收益。

第三就是大數據允許存在不精確性、混雜性，由於數據量巨大，存在少量的異變不會對結果產生任何影響，如收益是1個億與1億零1元的差別可能決策者不關心。

第四是大數據中的三個主要因素，思維、數據、技術，思維覺得你在哪些地方使用大數據。在這三個因素之中，會產生數據中間商，來處理加工數據並出售。

《大數據時代》讀後感範文5

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20xx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！

《大數據時代》讀後感範文6

3月11日下午兩節課後，我校全體教師和受邀而來的金南學區各友好學校的領導及教師匯聚於多媒體教室，共同分享、交流《大數據》讀後感。

老師們從：何謂大數據；立足國情對大數據進行探討；大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。

張萌老師說：大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐，不可生搬硬套。

董譯雯老師說：在你我感嘆《大數據》里深植於美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時，可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識？作為典型的八零後，我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但願，我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考「我」這個字的含義，足矣！

張紅傑老師說：很感謝校長給我們推薦了《大數據》這本書。在教學工作中，應該有大數據意識，創新意識。學習一些專業的教學統計法、數據分析法，從中發現一些教育現象，並採取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目，多一份嚴謹與科學。

白媛媛老師通過文中的三個事例，結合教學實際，談了自己教學中對數據使用的價值；結合自己的工作，談了如何實現工作的最高境界。

交流活動尾聲，身為閱讀《大數據》的倡議者、發起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀後的感悟：我們心中要裝著學校，因為我們個人的'命運依賴群體的命運；工作要追求精細化，不能做胡適書中的「差不多」先生；尊重數據，擁有數據意識，建立數據團隊！

此次活動從寒假期間倡導讀《大數據》一書，到開學伊始的分組沙龍，再到今日的閱讀共享，現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識，掌握大數據，運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的台階！

《大數據時代》讀後感範文7

去年的「雲計算」炒得熱火朝天的，今年的「大數據」又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起「大數據」來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注「大數據」來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀。

不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。

當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的數據，而另一前：著眼於數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時BI的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向於數據的精確性。看完此書，我心中的一些問題：

1.什麼是大數據？

查了查網路，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，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，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。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity--這個好像是IBM的定義吧。

以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。

2.大數據適合什麼樣的企業？

誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？

3.大數據帶來的影響

當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好准備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，雲計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢？

1）預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。

2）變革商業大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業鏈產生。影響的，當然是IT公司。

3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。

《大數據時代》讀後感範文8

在看《大數據》之前，我只知道社會越來越數字化了，看完之後，才覺悟到：人類將迎來一個新的時代。

數字化已經把我們帶入一個信息時代，大數據卻把我們卷進了一場科技風暴之中，這本書中，作者為我們開啟了一個更包容更廣闊的新時代，大數據把社會的方方面面融合在了一起，曾經看似因果聯系緊密的事物，可能變得不再那麼重要；毫無關聯的事物，可能隱藏著重要的信息，從科技、商業，到醫療、政治、教育、文化，大數據一概席捲囊括，它改變著我們的傳統思維，為這個時代注入了新鮮的血液，就像作者書中所說：「這項技術終將改變我們所居住的星球上的許多東西。」

大數據最顯著的影響是對於電子商務，通過大數據，最先洞察出潛在市場的，也必然最先佔領市場。而電子商務對實業的沖擊又是勢不可擋，可見，掌握了大數據就主導了市場，擁有了先進的科技才能擁有堅實的競爭力。在醫療方面，曾經的非典時期，就是一個很好的例證，正是有大數據的預測功能，才使疫情得到了控制。在更小的方面，他也同樣改變著我們的生活，書中提到美國著名計算機專家奧倫·埃齊奧尼發明了飛機機票價格預測軟體，就是利用大數據造福我們生活的很好例子。

大數據不僅節省了時間，提高了效率，更將人類帶入一個新的文明階段。從分析因果總結經驗，轉變為搜集數據預測未來；由原來的滯後性變為現在的預見性——大大提高了人類認識世界、改造世界的能力，變被動為主動。大數據為我們掀開了歷史新紀元，不敢想像它將會為我們帶來什麼，或許會出現新奇的生活方式，從未有過的職業，聞所未聞的商業模式，百家爭鳴的文化高峰；也或許會解開更多未解之謎，探索到宇宙之外的秘密。總之，毫無疑問的是，大數據為我們帶來的未來是超乎想像的。

這本書中作者提到最多的是：改變我們的傳統思維，摒棄精確性轉向宏觀。從總結因果轉向預測。這個世界正以驚人的速度向前發展，數據大爆炸的波及范圍遠超乎我們的想像，單純靠人類的主觀判斷力是多麼的有限，大數據早晚會取而代之這一現象，這必將影響我們的生活和工作，我們也只有認清這種趨勢，改變思維，調整步伐，緊跟時代才行。即使不能與時代同步，也盡量做到避免固步自封，認識大數據、利用大數據趨利避害，為我們的生活造福！

《大數據時代》讀後感範文9

知道＂是什麼＂就夠了，沒必要知道＂為什麼＂。在大數據時代，我們不必非得知道現象背後的原因，而是讓數據自己＂發聲＂。這個命題是我讀這本書最大的感觸。

對於大多數人來說，這的確是一場思維變革。對於理科學生來說，會認為這是一個錯誤的觀點，因為這無異於否定了他們對世界客觀物理化學規律探索的重要性；對於一名工科學生，其實這並不是一個多麼新穎的觀點，因為工科是講求時用性的，如何能更好地利用基本自然科學規律創造社會財富比探索自然科學知識顯得更重要。

這些天來，在讀大數據這本書的同時，也稍微重溫了一下自動控制原理，認識到控制系統中存在明顯的大數據時代思維方式，借讀書交流會之際，與大家分享。

對系統的有效控制需要對系統理解與建模。以一個日常生活中的例子說明。開車的時候一腳油門下去車就飛出去了，但並不知道這一腳油門下去能給多大車速，這就需要駕駛人員的熟練的駕駛技能了，不然超速被開罰單是很正常的。那麼，問題就來了：如何能實現速度的自動控制而不用駕駛人員踩油門？這就是控制系統最關鍵的環節——建立系統數學模型。大白話就是知道車速與燃油量的數學關系式。若是以探索為什麼的思維模式，不可避免的要列一大堆能量方程、動量方程等物理化學式子，經過繁雜的計算，還是能得到車速和燃油量的數學關系式的。很明顯這是一個繁瑣的過程，因為得知道現象背後的原因。這僅是對於這種簡單的系統，若是對於航空發動機這種復雜的系統，結構工藝過於復雜，分析各部分的物理化學過程是十分困難的，這時候可以通過實驗法得到數學模型。

實驗法主要有時域測定法、頻域測定法和統計相關法。與大數據時代思維最接近的是統計相關法，主要過程是對被研究對象施加某種隨機信號，根據被測對象各參數的變化，採用統計相關法確定被測系統或對象的動態特性。這種方法可以在被測系統或生產過程正常運行狀態下進行在線辨識，測試結果精度較高，但要求採集大量測試數據，並需要相關儀和計算機進行數據計算和處理。

若用開車實例來解釋，此時的系統為汽車動力系統，施加的隨機信號為燃油量，被測對象指車轉速，得到的動態特性就是指車速與燃油量函數關系式，從而不用探求背後的物理化學規律就得到了數學模型。

在沈陽黎明航空公司實習時去過試車間，除了發動機點火後震撼的場景動人心魄，控制室屏幕上海量的數據也同樣引人注目，我想這么多數據無非就是驗證數學模型或直接實驗法得到數學模型，結合航空發動機這種復雜的系統，對於搞控制的人來說，得到數學模型就夠了，現象背後的原因交給研發的人來探索更好。

⑧ 大數據哪個培訓班好哪個好

選擇的時候可以從多方面考察
1、看品牌，大的是比較靠譜的
2、看口碑，有良好的評價是值得信賴的
3、看教學，講師很重要
4、看就業服務，有完善的就業保障體系有利於解決就業問題

⑨ 什麼是慕課教學

什麼是慕課課堂
MOOC（Mass Open Online Course，大規模開放在線網上課程），中文簡稱慕課，是OER（Open Ecation Resource開放教育資源）
慕課的教學形式
課程不是蒐集，而是一種將分布於世界各地的授課者和學習者通過某一個共同的話題或主題聯系起來的方式方法。盡管這些課程通常對學習者並沒有特別的要求，但是所有的慕課會以每周研討話題這樣的形式，提供一種大體的時間表，其餘的課程結構也是最小的，通常會包括每周一次的講授、研討問題、以及閱讀建議等等。 每門課都有頻繁的小測驗，有時還有期中和期末考試。考試通常由同學評分（比如一門課的每份試卷由同班的五位同學評分，最後分數為平均數）。一些學生成立了網上學習小組，或跟附近的同學組成面對面的學習小組。
什麼是慕課 慕課的特點和教學形式
什麼是慕課 慕課的特點和教學形式

教師教學的心態，直接影響著學生學習的情緒，它是教師自身心理素質的反映，也是教師課堂教學藝術的體現，要保持教學是最佳的心理狀態，首先，課前准備要充分。課前應認真仔細地做好准備工作，特別是對教案要胸有成竹，教學各主要環節能歷歷在目，做到教學過程清新、結構合理、方法恰當、內容適度，符合學生的心理規律和認知特點。

慕課是什麼.教育.
「慕課」(MOOC)，也稱「MOOCs」， 與傳統課程只有幾十個或幾百個學生不同，一門MOOCs課程可能上萬人或更多；「M」代表Massive(大規模)，第二個字母「O」代表Open(開放)，以興趣導向，凡是想學習的，都可以進來學，不分國籍，只需一個郵箱，就可注冊參與；第三個字母「O」代表Online(在線)，學習在網上完成，無需旅行，不受時空限制；第四個字母「C」代表Course，就是課程的意思。慕課是大規模的網路開放課程，它是為了增強知識傳播而由具有分享和協作精神的個人組織發布的、散布於互聯網上的開放課程。
如何上好第一堂慕課
事實上，自2012年美國媒體將大規模在線課程命名為「MOOCs」以來，慕課已經在全球虛熱了一陣。

對此，陸昉認為，慕課「虛熱」的背後有兩大動力：一是互聯網資本試圖改變教育面貌，誰能找到慕課的盈利模式、開拓出新市場，誰就可能造就千億美元級的企業；二是媒體的宣傳，認為MOOCs可能重構高等教育秩序，甚至提出了「大學末日」預言。

另一方面，圍繞慕課，國內外的教育界也形成了兩種意見。一種認為這是顛覆式的革命，國內高校不能錯過時機，應該全盤拿來；另一種則不以為然。

「我們認為，要在虛熱之中、浪潮之後冷靜下來思考，發展慕課，不能急於趕潮流，搞簡單的『拿來主義』，也不能消極迴避，而是要認清中國高等教育的處境和國情，明確中國大學的定位和優勢。」陸昉說，在復旦校內，有一些老師提出復旦的「iMOOCs」概念。「所謂i，我的理解是internal，有內在需求、內在動力的慕課。iMOOCs，簡單地說，就是以學生為中心，讓慕課為我所用。」

陸昉介紹道，iMOOCs有四個聚焦：首先是聚焦於課程內容，復旦發展慕課，不是簡單地把課程搬到網上，重點是內容，不是平台和市場。內容要有必須的技術支撐，但更強調課程內容設計，強 *** 與學的方式，突出線上與線下的結合、教師授課與學生探究的結合，改變傳統教學模式的弊病。「中國的大學要在全球慕課格局中有一席之地，要在互聯網經濟大潮下有立身之本，靠的都是高質量的課程。」

其次，復旦的慕課聚焦於學生的學習成效。傳統的教學模式，是規定時間、規定地點，學習規定的內容。上一輪在線教育熱潮視頻公開課造就了一些明星教師，但這一輪慕課的首要目標是提高學生的學習效果，而不是展現教師個體魅力。「建設在線課程，不是拍攝流行視頻，不是教師個體和學校的形象包裝工程，而學生和學習必須始終放在第一位。」陸昉強調。

另外，復旦慕課將聚焦於混合式教學改革。陸昉說：「我們加入全球平台、獲得運用全球慕課資源的機會、發展自己的慕課課程，很重要的目的是為了抓住契機改革現有的教、學模式，在校內同步採用混合式教學模式，使復旦學生能從全球學生共同學習中獲得更大受益。」據了解，所謂混合式教學，網上教學視頻僅僅是學習的一部分，關鍵在於線下的師生交流和互動。網路的學習，學生是個體化的、相對自由，但真正的學習需要智慧的碰撞，所以線下交流是慕課教學能否成功的關鍵。

此外，復旦慕課還聚焦於課程背後大數據的教學研究。現在的慕課教學，究竟能起到什麼樣的效果，究竟有多大影響、多大變化，這是仍然是一個難題。陸昉認為，要研究學生學習的行為，為促進復旦教學模式和學習方式的改革提供有力支撐。發展慕課，不能只有線上教學實踐，而是要在扎實實踐和科學研究的基礎上，找到提高教學質量的科學路徑，引領中國高等教育教學的改革方向。

「復旦的MOOCs是線上教學實踐與教學研究同步開展的。我們以提高課程教學質量和學生學習成效為當前目標，力圖帶動高等教育教學的發展。」陸昉坦言，「我們只做自己擅長的事、對提高教育教學質量有益處的事、對學生學習有幫助的事。」

首推「大數據」課程 更多復旦慕課將問世

作為試水慕課的「先行軍」，新聞學院程士安教授的《大數據與信息傳播》有哪些特點呢？

陸昉表示，《大數據與信息傳播》這門課程內容本身的質量、教學大綱、內容設計和教學模式，都具備一定的水準；另一方面，這門課程本身就在探究媒體格局、信息流動規律、傳播規律，體現了教學實踐與教學研究並行、結合的思路。「此外，這門課程非常適合實踐混合式教學，就是線上線下同步、教師授課與學生探究結合。」

作為一門混合式教學課程，「大數據與信息傳播」4月1日正式上線後，不僅是一門慕......
家長慕課是什麼教育？教什麼內容？
應該是家庭教育方面的疑惑了，參考如下：增加自身家庭教育知識，科學的進行家庭教育，這方面知識可以去家長慕課學習，裡面有許多權威專業的知識，科學有趣的家庭教育視頻，育兒問答，家長社區，很熱鬧，能解決許多教育孩子的困惑。
ppt 慕課教學是什麼意思
意思

使用PPT的形式

進行多媒體化教學
慕課教學與傳統授課有什麼不同
慕課是在線學習的一種方式，慕課的出現對傳統大學教育形成了一定沖擊。與傳統大學相比，慕課具有教學方式新穎靈活、授課教師聲望高、學習者學習自主性強等特點，慕課將會與傳統大學在競爭中合作，在相互融合中協調發展。
什麼是"慕課"？什麼是"翻轉課堂"？"慕課"與"翻轉課堂"有怎樣的關系
翻轉課堂譯自「Flipped Classroom」或「Inverted Classroom」，是指重新調整課堂內外的時間，將學習的決定權從教師轉移給學生。在這種教學模式下，課堂內的寶貴時間，學生能夠更專注於主動的基於項目的學習，共同研究解決本地化或全球化的挑戰以及其他現實世界面臨的問題，從而獲得更深層次的理解。教師不再佔用課堂的時間來講授信息，這些信息需要學生在課後完成自主學習，他們可以看視頻講座、聽播客、閱讀功能增強的電子書，還能在網路上與別的同學討論，能在任何時候去查閱需要的材料。教師也能有更多的時間與每個人交流。在課後，學生自主規劃學習內容、學習節奏、風格和呈現知識的方式，教師則採用講授法和協作法來滿足學生的需要和促成他們的個性化學習，其目標是為了讓學生通過實踐獲得更真實的學習。翻轉課堂模式是大教育運動的一部分，它與混合式學習、探究性學習、其他教學方法和工具在含義上有所重疊，都是為了讓學習更加靈活、主動，讓學生的參與度更強。互聯網時代，學生通過互聯網學習豐富的在線課程，不必一定要到學校接受教師講授。互聯網尤其是移動互聯網催生「翻轉課堂式」教學模式。「翻轉課堂式」是對基於印刷術的傳統課堂教學結構與教學流程的徹底顛覆，由此將引發教師角色、課程模式、管理模式等一系列變革。

"翻轉課堂"是一種教育思路、教育指導方法，「慕課」就是這種教育思想的產物，或者說是「翻轉課堂」教育思想的一種實踐。

慕課，是新近涌現出來的一種在線課程開發模式，它發展於過去的那種發布資源、學習管理系統以及將學習管理系統與更多的開放網路資源綜合起來的新的課程開發模式。
在線教育和慕課有什麼不同
英盛觀察為您解答：

網路對慕課的解釋：所謂「慕課」(MOOC)，顧名思義，「M」代表Massive(大規模)，與傳統課程只有幾十個或幾百個學生不同，一門MOOCs課程動輒上萬人，最多達16萬人；第二個字母「O」代表Open(開放)，以興趣導向，凡是想學習的，都可以進來學，不分國籍，只需一個郵箱，就可注冊參與；第三個字母「O」代表Online(在線)，學習在網上完成，無需旅行，不受時空限制；第四個字母「C」代表Course，就是課程的意思。簡單點說就是大規模在線課程屬於在線教育的一種開發形式。

慕課的主要特徵分為三點：

1、大規模的：不是個人發布的一兩門課程：「大規模網路開放課程」(MOOC)是指那些由參與者發布的課程，只有這些課程是大型的或者叫大規模的，它才是典型的的MOOC。

2、開放課程：尊崇創用共享（CC）協議；只有當課程是開放的，它才可以成之為MOOC。

3、網路課程：不是面對面的課程；這些課程材料散布於互聯網上。人們上課地點不受局限。無論你身在何處，都可以花最少的錢享受美國大學的一流課程，只需要一台電腦和網路聯接即可。

慕課是在線教育的一種新型開發模式，目前已經在中國得到了肯定與發展。

⑩ 網路時代政府面臨的挑戰和機遇

5G時代新媒體應用下政府治理的機遇

（ 一）政府決策智能化高效化

在決策管理模式層面， 5G技術使得政府決策轉變為「政府-媒體」協商模式。在決策執行過程方面，智能化新媒體可對決策議程全方位感知，對推動政府理性決策、拓寬公民政治 表達渠道起到積極作用。在決策成效評估層面，個體網路行為大數據能及時轉化為評估材料。

（二）公共服務個性化多元化

政府作為管理者利用政務APP以及移動互聯網泛在化的特點，將政務信息精準送達到個體手中。人工智慧的應用場景將進一步豐富，政府在公共服務領域機器人的應用將成為常態，個性化多元化的服務流程將節約辦事成本的同時提高辦事精準度。

（三）社會治理數據化精準化

社會治理是指通過相關機構科學採集信息，整合數據，改善決策，解決社會問題，提升社會管理能力。新媒體對個體進行了賦權，使得知情權和表達權得到保障。政府同樣可以合理利用新媒體進行數據搜集和整合，創新社會治理的手段，提升社會管理能力。

（四）輿論引導及時化靈活化

新媒體增加了網路社會中的意見領袖的聲音，並成為影響公共政策的重要力量，甚至引導著整個網路輿情走勢。另一方面，焦點事件發生後，新媒體可將網民的注意力迅速聚焦於焦點事件上，形成輿情聚合。政府可以用更加靈活的方式塑造公共文化，培育理性網路空間。

（五）形象建構互動化常態化

與時俱進的話語體系對政府形象傳播扮演重要角色。以社會事件為例，新媒體在事件的潛伏階段發揮著預警作用，加快事件的傳播速度，擴大事件的傳播范圍，保證社會公眾的知情權， 5G帶來融合傳播縱深發展，將推動政府形象傳播實現全方位、廣角度和多層次。

叄

5G時代新媒體應用對政府治理的挑戰

（ 一）傳播主體日趨多樣化，網路素養參差不齊

由於政治、經濟、文化等地位差異，網民代表了社會中某些重要的群體但並不是所有階層，政府治理在收集網路信息的同時，要注意網路屬性的參差不齊，5G時代確保網民素養均衡化發展，縮小網路鴻溝，是政府治理面臨的主要問題。

（二）傳播內容富媒體化，監管難度進一步加大

不可忽視的是網民網路信息行為正在構成網路空間的數據，而這種數據是基於多樣化的個體採用富媒體化的形式進行生產的，對於治理者而言，內容的監管難度加大，這將引起治理方式的變化，亟需從政府主導轉變為政府與社會協同共治的數據管理模式。

（三）傳播媒介融合化，跨屏多屏沉浸傳播

5G時代沉浸傳播將成為主要形態，媒介依賴下新型「容器人」將會誕生，現有的以平面信息和人際傳播為主的內容監管審核機制和信息過濾技術，將難以滿足5G時代立體信息傳播的審核需求。基於新技術特點既要應對網路安全威脅，需要政府管理部門及早調整策略。

（四）受傳者更加個性化，主流媒體日漸式微

「網路化個人主義」的誕生，零散小量的個性化需求越來越被關注。從網路關系強弱來看，基於移動化的媒體屬於弱聯系傳播，弱連接意味著信任感不足，這對傳統政府信息的發布、傳播、管理帶來不可觸達或者不可接受的風險。

（五）傳播效果演算法化，信息繭房效應加劇

5G時代，網路內容可直接用來考察傳播效果，平台運用數據來了解用戶需求、優化內容生產、評估和預測傳播效果、 提升廣告收益等，卻加速了信息繭房效應，將會導致用戶接受 信息的迴音室效應增強，個人隱私面臨風險，這對政府治理提出新的問題和挑戰。

肆

5G時代新媒體應用下政府治理的調試

在新媒體形態變遷的環境下，治理調試可從以下方面展開。政策方面，對我國網路內容治理與監管的頂層設計與實現路徑，提出互聯網治理的對策思考，比如制定清晰的互聯網戰略、健全法律法規、改進監管方式等。平台層面，互聯網平台在網路社會扮演重要的角色，治理過程中應該加強網路平台運營的監管，提出網路內容平台治理的規制優化策略及風險預測預警體系。比較層面，需研究發達國家網路內容治理體系與監管模式，在政策解讀、治理模式、治理手段上進行全方位的探討，結合本土特色，面向國際社會，多元渠道推動新時代網路社會的治理。