大芦荡 教学反思

大芦荡 教学反思（精选4篇）

大芦荡 教学反思 篇1

在大芦荡中成长作文

提到芦苇，我首先想到的不是它随风翻滚，沙沙作响的美景，也不是它在医学，生态答方面的特有价值，而是《草房子》一书中杜小康所经历的那片大芦荡。

那个夏季，万顷芦苇如绿色的浪潮般直涌天边，空气里满是清香。水边的`芦叶里，一闪一闪的是飞着的萤火虫。水面上正浮着一只水鸟……种种美景，皆不能驱除杜小康的恐慌，毕竟他刚刚家门破落，被迫辍学和父亲来这渺无人烟的芦苇荡放鸭，这里的一切都是陌生的。

虽然时光的流逝，杜小康愈发孤独，父子俩的对话越来越少，杜小康开始想家。一天夜里，杜小康哇哇大哭，“我要回家”，父亲被他惊醒，答应他在明年春天之前回家，并保证让他无忧无虑的读书。

时间一久，杜小康不再忽然的恐慌起来，他还和父亲创造了许多消解孤独的方法:比在芦苇丛中谁捡的雁蛋多;用芦苇堆成高高的塔，爬上去眺望远方;用芦苇编成小笼子，捉些纺织娘放进去，听它们的鸣叫……

杜小康家的鸭子在这里长得飞快。一天早上，天阴沉下来，很黑。临近中午时，雷声如万辆战车从天边滚来，不一会儿，暴风雨就歇斯底里的来临，鸭栏被风吹开，鸭子像疯了似的四处逃窜。杜小康父子分别朝一些鸭子追去。杜小康在追鸭子的时候，他的手一次次的被芦苇叶割破，脚也被芦苇茬戳破。费了好大力气，他才将鸭子们赶回来，并和父亲一起修复了鸭栏。直到暴风雨将歇时，还有十几只鸭子没有找到。父亲让杜小康歇会儿，但杜小康摇了摇头，就又去找了。终于，天黑了，杜小康找到了鸭，但是迷了路，累极了的他踩倒了些芦苇躺下来，望着天空，他又想起了家。但他没有哭，他觉得自己突然长大了，坚强了。的确，杜小康在芦苇荡中经历的许多使他成长了。

后来杜小康和父亲真的回家了，但杜小康并未像父亲所答应的重回学校，因为他们放鸭时不小心把鸭放进了人家的鱼塘，把人家养的鱼苗几乎吃尽，连鸭带船被当地人扣留。他们再一次一贫如洗，这些使父亲很悲伤，然而在那片芦苇荡的生活，却让杜小康成长了许多。曾经一昧沉浸在优越感中的他，如今拿着朋友给的钱，在校门口卖起了小商品，而脸上无一丝卑微的神色，杜小康真的长大了，懂事了。

每次提到芦苇，我总能想到杜小康的故事。如今的我们是多么幸福啊，九年义务教育制度保障了我们的学习，我们不会体验到杜小康的生活，不会理解那种苦。因而有些学生总有些懈怠，希望杜小康的故事能启示更多同学。

大芦荡 教学反思 篇2

【摘要】基于大数据和语料库的句酷批改网，在学术英语写作教学的使用过程中，尽管存在信度偏低的问题，但整体上有效提高了教师教学效率和学生自主学习积极性，对学术英语写作教学起到了重要的辅助作用。

【关键词】大数据 句酷批改网 学术英语写作

一、引言

大数据时代背景下，数字技术的飞速发展催生了数量众多的机器批阅系统，有效地提高了英文写作和评价的效率和效果。作文自动评分是一个复杂的过程，要充分利用技术手段，围绕语言、内容、结构等评分要素综合进行，提高作文评分的信度和效度。近年来，国内互联网出现了大量针对英语写作的智能辅助批阅系统，分为机器批阅和人工批阅。前者包括基于语料库和云计算提供英语作文智能评分批改服务的句酷批改网、专门针对高校英语教师的全景大学英语作文智能批阅系统和冰果英语智能作文评阅系统。后者包括新东方批改网和极智批改，这两者完全采用人工介入名师方式进行批改，并非机器批改。

二、句酷批改网特点

1.操作简单。

（1）教师通过句酷批改网布置作文，写明要求，系统生成作文号；

（2）学生获得作文号，在学生帐户页面搜索作文号找到教师布置的作文题目，并进行答题；

（3）系统对学生作文进行分析，给出评分，并生成详细的图文报表；

（4）教师获得学生作文分析结果并对部分学生作文进行批改。

2.即时批改。句酷批改网的批改具有即时性。学生点击提交后，可以马上看到详细的批阅报告，如字、词、句的修改建议。通过比对，学生实现自我纠错、自我评价，且在一定程度上保护了学生隐私和自尊心。

3.自主学习。句酷批改网在有语法、用词、表达不规范的地方给予反馈提示，一一给出修改建议。学生可以多次修改多次提交（提交次数可以由老师设定控制），无形中促进了学生的自主学习。

三、学术英语写作中的教学反思

1.提高效率。作文任务结束后生成总结性报告，帮助教师从整体上把握学生提交情况和写作情况，大大减轻了批改作文的重复工作量，有效提高了教学评价效率和学生进行学术写作的积极性。帮助老师避免了重复性工作，节省时间用于教学设计及教学改进方面，更有利于改善教学效果。

2.进度把握。进步报告记录了一个学校、一个班级或某个具体学生写作能力的成长过程，有利于学校和老师掌握学校、班级学生总体薄弱点和个体薄弱点，了解各知识点掌握程度的变化趋势，为学校及教师进行英语教学的安排提供数据支持。

学期针对全体7个教学大班所布置的作文任务共计3次，具体情况如下：

从上表可以看出，学生提交人数变化不大，提交率基本控制在95.7%以上，未提交学生中部分为操作错误无法提交。三次作文平均分呈直线上升，学生在使用技巧上更加熟练，对作文任务越来越重视，通过多次修改提高了写作效果。

3.教师反馈。教师反馈是对自动评改工具单一反馈模式的弥补，也是正常教学活动的必要部分。在教师对学生作文的书面反馈中，经常会就同一错误进行重复修改。批改网提供的“教师批改复用”可免除教师重复修改相同错误，即同一个知识点，只要批改过一次，批改网将记录和学习教师的本次批改经验，并将该知识点添至系统知识库中，无论这个知识点具体用法如何变化，批改网将能自动识别错误所在，根据教师的批改说明给学生提供修改建议。此外，当学生提交的作文达到一定数量，即可形成专属英语学习者语料库，教师可使用作文批改系统提供的语料库科研工具进行语料库分析，改进教学和进行科研创作。

4.防止抄袭。每一篇作文自动批改完后，会对比本校学生作文、语料库以及互联网内容，生成一个重复率，它是帮助教师把握论文原创性的重要指标。在学术英语写作中，教师设定最高重复率，防止部分懒惰的学生抄袭他人文章，真正锻炼学生的学术英语写作能力。

5.信度。句酷批改网有适合不同阶段的写作批改模板。在使用过程中发现，批改网更适用于基础性写作，如四六级、高中大学阶段的通用型写作。而对于更注重逻辑思维能力的学术写作或论文写作，其信度相对较低。因此在后期批改网的改进中，应该加入学术类写作模板，其重点应放在写作创新和逻辑思维能力的考察方面。

四、结语

毋庸置疑，机器批阅还处于发展阶段，批改网的使用体验并不完美，如写作评价的信度问题、适用性等问题都有待改善。事实上和四六级考试的写作相比，学术英语写作的批改需要考虑整体逻辑思维能力和表达上的创新性，难以量化。但在学术英语写作中，句酷网的引入整合了传统教学模式与现代网络技术优势，在一定程度上提高了教师效率，符合中国外语学习者的需求，有利于提高学生自主写作能力和写作动机，实现学生从“要我写”到“我要写”的转变。

参考文献：

德日博物馆反思二战大不同 篇3

二次大战末期，同盟国在向轴心国发动的反击行动中，对德国和日本的一些城市进行了猛烈轰炸。其中，1945年2月13日至15日，英国和美国的轰炸机对德国东部城市德累斯顿的狂轰滥炸和同年8月9日美国轰炸机在日本长崎投下原子弹，不仅都彻底摧毁了这两座城市，还都导致数万人死亡。二站结束后，德累斯顿和长崎都建立了博物馆，以纪念那段惨痛的历史。不过，两国在从馆藏的内容和说明来看大不相同。

德累斯顿：从反省中赢得理解

德累斯顿是德国萨克森州首府和第一大城市，德国十大主要城市之一。1945年2月，英美空军出动约1500架重型轰炸机，在德累斯顿扔下了3900吨高爆炸弹，对整个城市进行了地毯式轰炸，使建筑多为木质结构的德累斯顿陷入一片火海，全市几乎没有一栋完整的建筑，整个城市“基本上从地球上消失”。轰炸还造成德累斯顿近四分之一的市民，也就是约7万人死亡。也有人估计，死于轰炸的人数多达15万至20万，超过日本长崎死于美国原子弹爆炸的人数。因此，德累斯顿轰炸被认为是世界历史上规模最大、死亡人数最多的空袭事件，德累斯顿也被认为是历史上被摧毁得最为彻底的城市。

战后，德累斯顿市建立了军事历史博物馆，以让后人铭记惨痛的历史。对于德累斯顿市民们来说，他们的确是受害者。但在馆藏中，德国人一点也没有展现他们作为二战受害者的心理，而是从更广的范围展现二战给许多欧洲城市和人民带来的深重灾难。事实上，除了德累斯顿外，欧洲一些城市，如荷兰鹿特丹、英国考文垂、苏联斯大林格勒和波兰华沙也在二战中受到了猛烈轰炸。为此，博物馆里除了展出德累斯顿遭到轰炸的文物和照片外，还展出了从鹿特丹等城市收集来的焦石，还有波兰中部城市维隆当年遭到德国空军轰炸的文物，说明当年的纳粹德国也对它国发动了空袭。

今年，德累斯顿军事历史博物馆为纪念那次轰炸，举行了特别展览。展览的解说词说，“德累斯顿只是二战中毁于战火的成千城市之一。二战始于德国1939年9月1日入侵波兰，终于1945年5月8日德国在欧洲的投降。”简短的话把二战的起因说得一清二楚。解说词还说，英美空军对德累斯顿的轰炸也有一个好处，那就是挽救了一些人的生命：如果英美不轰炸的话，德军将会在德累斯顿打巷战，抗击英美地面部队的进攻，那将会造成巨大的人员伤亡。此外，纳粹德国还会杀害被他们关押的犹太人、政治犯和强征来的劳工。

德累斯顿军事历史博物馆并没有掩盖英美轰炸造成的恐怖惨状：英美飞机轰炸的路线、一枚炸弹在建筑物上方发生爆炸，导致建筑物轰然倒塌的景象，还有人们四散寻找躲避地点的照片。但是，展览的主题并不是给人恐怖的印象，而是把轰炸与欧洲正在进行的二战及其原因联系在一起，并没有说明英美轰炸是“合理、合法的”，更没有说这是“战争罪行”，而是通过照片的选择让参观者自己思考。

事实上，人们走出博物馆，自然会得出结论，正如德累斯顿旧市场广场上竖立的石碑写的那样：“源于德国、走向世界的战争恐怖现在回到了我们的城市。”通俗一点，那就是，“战争是由德国发动的，而现在，我们德国人自己也尝到了战争的恶果。”据说，德累斯顿市民此前曾对石碑上的文字存在很大争议，有人认为应该强调德国是二战的受害者。结果是，赞成上面说法的人占了上风。

长崎：只顾自己不顾他国

与德国人勇于反省的坦诚相比，日本人在纪念二战的方式真是有点“矫情”。1945年8月9日11点2分，美国B29轰炸机在长崎扔下了一颗原子弹，并在500米上空发生爆炸，导致该市30%的工业区被毁和近7.4万人死亡。为了铭记这个惨痛的历史，长崎后来建立了原爆资料馆，通过一张张图片渲染原子弹爆炸所造成的巨大破坏，其中包括爆炸时停在11时2分的时钟、被原子弹爆炸所产生的高温熔化的金属、念珠和玻璃瓶、教堂的残壁等，还有见证人的照片，令人不寒而栗：在这种情况下，人还能生还吗？

长崎原爆资料馆建立的宗旨在于昭告世人战争的残酷和原子弹的无穷后患，提出消除核武器的理念，希望世界和平早日到来。然而，人们在参观了资料馆后，得出的却是这样一个结论：日本是二战的受害者，因为从目前的馆藏来看，原子弹使长崎陷入了空前的灾难之中，而资料馆对于日本为何参与二战、美国为何要用原子弹轰炸长崎都没有说明。

在长崎另外一个标志性地方“和平公园”，对于二战同样没有认真的反思。公园的说明写道：“日本连续卷入战争的时间长达15年：从1931年中国的‘九一八事变’开始，到与中国的战争全面爆发，直到1945年8月太平洋战争结束。与中国的持续战争主导了日本政府的工作，影响了日本经济的发展。日本政府的南进战略则导致日本与美国、英国、法国和荷兰发生了冲突，使日军在太平洋战争中饱受艰难。亚洲其他国家的人民也被拖入战争，并以各种不同方式成为战争的受害者。”

看了这些说明，人们得出的印象是：日本军国主义当年在东亚和东南亚地区发动的侵略战争是为了赶跑“殖民统治者”，是“正义之战”，而“和平公园”对日本给其他国家带来深重灾难的事情只字没提，既没有说到日军偷袭美军珍珠港事件、导致美军3000人伤亡、太平洋舰队损失惨重，更没有说到日军在中国南京犯下了屠杀30万人的暴行。

分析人士认为，德国和日本两个博物馆展览内容的不同形象地反映了两国对二战反思的不同。德国二战的失败是对核心人物非常信仰的毁灭。二战前，德国人信任希特勒，把他选举为国家领导人，不少人甚至非常崇拜他，跟着他参与了战争。二战结束时，希特勒自杀身亡，但德国人不都归咎于他，而是认为大家都有责任。与此相反的是，日本天皇不仅没在二战中死亡，而且在美国的庇护下，免于战犯的审判，继续担任日本的国家元首，这大大出乎世人的意料。在这种情况下，让日本人深刻反思二战罪行，简直就是天方夜潭。

在德国，有关死亡集中营的纪录片在电影院公开上映，每个人都去看，全民反思。而在日本，战争罪行是个“敏感话题”、“不好的事情”，人人避之。而对于像南京大屠杀这样惨无人道的暴行，日本人也轻描淡写地认为那是战争之中发生的事情，可以理解。甚至有人百般否认。

所有这一切，都源于德、日两国对“有罪”的不同理解。德累斯顿博物馆不回避德国对二战“有罪”的事实。在德累斯顿博物馆里，人们可以清晰地看到德国的过去，而当他们离开博物馆时，想到的是战争与和平的复杂性，思考的是战争带来的恶果，还有战争的起因。而在长崎博物馆里，有家礼品店出售的礼品都带有“和平”字样。

大芦荡 教学反思 篇4

一、“数据监狱”：伦理、法律隐忧

大数据在以摧枯拉朽之势深刻改变着包括影视剧生产在内的人类经济、政治、文化、社会、生态、军事领域的既定运行模式的同时，也引发了不少伦理乃至法律上的质疑与考验。

福柯在《规训与惩罚》中提出“全景敞视主义”的概念，奥威尔在《1984》中提出了“老大哥”“第三只眼”的概念。这两个概念与建筑心理学概念“圆形监狱”高度契合，用以揭示人类在享受科技进步带来成果的同时，面临被技术监控和反噬的可能性再合适不过。大数据时代，影视剧生产机构对海量用户在门户网站、移动终端、社交平台等所有可能领域的行为进行记录、分析，使用户信息无所遁形，仿佛置身于一座“数据监狱”。

这座“数据监狱”的监控方式有别于政治学概念上的一般性监视。第一，科学技术的进步造就了这座“监狱”，而非自上而下的国家暴力结构使然。第二，它由科学技术与应用实践互动交织而成。自下而上的监视生成机制使得这座“数据监狱”比“圆形监狱”更具迷惑性和隐蔽性。更加值得一提的是，“圆形监狱”由国家强力主导，建构在囚徒的自我规训意识之上，而“数据监狱”则由实施者和受众在尼尔·波兹曼所谓“娱乐至死”[1]的语境中共同打造。乔布斯坦言，自己曾经认为电视和网络合谋让人类变得更愚蠢，后来发现其实是人类自己热衷和乐于此道。[2]第三，在影视剧创作领域，或者更加广泛一些，在所有文化产品生产领域，这座“数据监狱”建立在文化、伦理和法律接壤的模糊地带。2013年，美国中央情报局技术分析员斯诺登震惊世界的逃亡和爆料，引发了各国对“棱镜计划”的强烈批评。近日，美国地方法院要求苹果公司特别开发一个有漏洞的IOS版本，让警方得以绕过安全系统，进入谋杀嫌犯的手机，以获取案件相关信息。这种做法遭到库克的断然拒绝和公开抨击，谷歌和脸书公司立即表示响应。各界人士对于以国家安全名义进行的大范围无休止的监控活动十分反感，政府一着不慎，便可能招致舆论的讨伐围攻。但在影视剧生产领域，仅奈飞公司网站一天就要收集付费用户3000多万个收视动作，并进行精准的分析研判，以之指导生产实践。广大用户对这种堂而皇之的、可能引发伦理乃至法律问题的行为却并未像对待政府监控那般充满斗争和批判精神，相反我们在这座“数据监狱”中怡然自得，为自己每一个“恶趣味”所得到的尊重而欣喜。这才是最值得忧虑与警惕的地方。

这座被人们精心构建，又受到普遍“欢迎”的“数据监狱”，引发了一系列伦理和法律意义上的争议与忧虑。

二、手段越位：原创精神式微

用文学史上著名的“狄更斯之叹”来注解这个问题似乎再也恰当不过。大数据技术的广泛深度应用在给影视剧生产带来巨大机遇和指导意义的同时，也在迅速冲击着这个领域的核心价值：原创精神。

制片的选择、导演的把握、剧本的打磨、演员的塑造、制作团队的雕琢、营销团队的推广，影视剧生产的每一个环节都是广大影视工作者专业才智和原创精神的高度凝练。大数据的持续走强，使得影视剧生产的链条和逻辑面临颠覆性的逆转。市场分析、剧本创作、班底配备、后期制作、营销模式皆可通过对目标受众的大数据分析进行倒推运作，任何一个环节都体现为数据主宰，原创精神变得可有可无，大数据的力量让影视剧生产领域看似颠扑不破的真理轻松逆转，且显得如此天经地义。

2010年3月，“优酷指数”问世。国内视频网站的大数据实践从这里起步：从播放次数、搜索数量、评论内容、数量、站外引用数量等指标中，分析受众趣味、制作节目内容，甚至决定服装、化妆、道具的风格。优酷高层李黎以著名网络脱口秀节目《晓说》为例，坦言其主题内容、讲述风格等都由数据说了算。《晓说》如此，优酷土豆平台上大量的自制剧更是如此。

舍恩伯格认为大数据的意义不在于发展人工智能，而在于通过对海量数据的分析研判，预测可能发生的事情。[3]好莱坞梦工厂首席执行官卡森伯格认为：“影视剧作品的创作与观看是一个感性体验的过程，大数据技术的应用有助于优化这种体验，而并未在其中发挥决定性的作用。大数据对于影视剧生产的最大意义在于，使行业变得更加透明和冷静。”

有人将大数据比作一张航海图，制作方是航行中的船只。航海图越精准，航行自然越顺利。可最终抵达目的地，还是离不开优秀的船长和船员。一言以蔽之，大数据作为技术手段，值得影视剧行业加以有效利用，并且以之指导创作实践。然而，它的应用不能以牺牲制作团队的主体性和原创精神为代价。一旦离开原创，影视剧作品就会沦为无本之木、无源之水，从而彻底丧失作为人类精神生产领域一个独立单元的艺术价值和存在意义。

三、公器蒙尘：社会功能缺位

“公器”一词出自《庄子》，原指官家器物，亦代指有才能的人和公共资源。随着现代汉语的发展，“公器”的外延不断扩展，开始泛指具有平等、共享、公益性特质的社会公共系统，如法律、教育、文化、艺术等。影视剧作品作为新兴的文艺形式，一方面成长于市场化的现代经济环境和娱乐化的后现代文化语境，一方面又作为文化艺术系统的组成部分，理所应当地与其他文艺形式一样承担有相应的社会功能。如何处理好社会效益与市场效益、艺术价值和娱乐功能的关系问题，实在是一个由来已久又历久弥新的命题。

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《论语·八佾》说：“子谓《韶》，尽美矣，又尽善也。谓《武》，尽美矣，未尽善也。”“美即音乐的表现形式和手段，善是音乐的内容和实质。”早在春秋时期，中国古代哲人就开始运用“美”和“善”两个概念来评判音乐。孔子又进一步指出：“人而不仁，如乐何？”意思是人如果不能行仁道，再美的音乐又有什么意义呢？这说明孔子认为“仁”是根本，“乐”是“仁”的表现形式，美必须具备社会意义和价值，尽管“美”的重要性也不可忽视。李泽厚认为，美和善都是人类社会的产物，两者相对人和社会才有意义。[4]换句话，文艺的社会效益、艺术价值是第一位的，经济效益、娱乐功能是第二位的。从国家意识形态层面讲，文艺作品如何追求社会效益与经济效益、艺术价值和娱乐功能的协调统一的问题根本是个伪命题，真正的命题是如何以更好的“美”来体现“善”。

早在大数据技术被广泛应用于影视剧生产之前，影视剧作为大众文化消费品就备受精英阶层所谓“娱乐至死”“低俗媚俗”的指责与诟病。大数据的狂潮席卷之后，一切以受众观影习惯为中心的生产导向愈发加剧了这种忧虑和批评。好莱坞梦工厂首席执行官卡森伯格面对媒体表示“电影是用心之作”，自己拒绝使用大数据。近年来，我国影视剧行业的大数据应用发展迅速，大荧幕作品以《小时代》为代表，电视剧方面，尤其体现在一些数据收集途径更为丰富和便捷的新媒体播出平台上。耗资两亿的大制作《芈月传》固然红极一时，但一部槽点满满的小制作网剧《太子妃升职记》却也以超10亿的点击傲视同行。与传统影视剧创作模式迥异，通过数据分析，准确把握受众需求，与受众充分互动，才是一部“神剧”产生的基础。这种一切以用户习惯数据为指挥棒进行逆向选本、选角、拍摄、制作、推广的神剧诞生的方式正在猛烈冲击传统影视剧创作的基本模式，人们有理由担心：完全臣服于大数据的影视剧作品，将会因盲目从众、媚俗而彻底丧失“文以载道”的社会功能和艺术价值。我国的顶层设计层面也对这个问题投以高度的关注：习近平在与文艺界代表座谈时直指当今文艺创作存在“有数量缺质量”“有‘高原’缺‘高峰’”“抄袭模仿”、“千篇一律”“机械化生产”“快餐式消费”等问题，要求“文艺不能在市场经济大潮中迷失方向，不能在为什么人的问题上发生偏差，否则文艺就没有生命力”。影视剧作品作为社会公器进行“激浊扬清”的社会功能正在面临着“一切从大数据出发”的考验。

影视剧作为一种文艺作品，在当代社会影响广泛而巨大。对“大数据+影视剧”生产机制造成的“公器蒙尘”问题的质疑，其实质是呼吁相关的文艺作品继续承担起相应，乃至更大的社会责任、社会功能。

四、数据困境：客观性、

全面性、科学性的考验

有研究者认为，大数据背景下的影视剧生产是19世纪实证主义哲学传统作用于当代大众文化的极致。诚然，大数据的自信源于对所有对象数据化的信心。从导演和观众的数量、性别、年龄、地域、族裔、收入、受教育程度到电影中哪些或哪种片段受人欢迎，哪种作品类型受哪些人喜欢，电影情节预测在观众反馈之中的情况，等等。反对者们也言之凿凿，尽管有些论调因不合时宜而被视作迂见：导演精神、电影思想、审美情趣等影视剧核心要素都不能被量化。[5]

本文所说的“数据困境”主要从大数据拥趸最引以为豪的“客观”“全面”“科学”等特质展开论述。数据本身无论多么的“客观”“中立”和“理性”，但它永远是遵从某种价值观念和倾向被选择和建构出来的，用一句套话，是人的主观思想作用于客观实践的产物，所以说价值判断始终贯穿于大数据分析的全过程，不容否认。再者，大数据分析所宣告标榜的，对巨量信息进行的分析处理，进一步具体到影视剧行业的实践，从观众数量、点击次数，到涵盖性别、年龄、阶层、收入、受教育程度等，单从数量的角度看，的确相当庞大。但这些庞大的信息是否就能够代表“全面”的信息？这些庞大的信息是否真的能完全覆盖影视剧生产全链条所衍生的各方行为的全部数据？答案显然是否定的。许多非物质层面的因素，譬如导演的精神、编剧的巧思、演员的塑造等，这些被专业人士奉为圭臬、视作影视剧作品灵魂与内核的东西常常被选择性忽略。所以说大数据的“全面”性始终是个相对的概念，与其说它是“全面”的数据，不如说是收集者能力所及或是意愿所及的数据。如果收集者没有某种业已存在于心中的倾向和意愿，哪怕一些数据每天都在高频度客观发生，也无法被纳入样本进行分析处理。这意味着人的思维局限将会影响大数据的“全面性”。另外一个方面，大数据的科学性通常也只能停留在对相关关系的分析层面，而很难去追问因果关系。这种大数据思维与实证主义传统中“只研究怎么样（how），而不研究为什么（why）”一脉相承。这里要明确一个概念：“相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时，其他数据值很有可能也会随之增加”[6]。相关关系分析是大数据时代的选择，技术的支持使得对相关关系的探寻比对因果关系的追问和思考容易得多。因此，大数据的科学性至多体现在对研究对象之间相关关系的分析处理上，而不可能涉及作品审美判断、人物形象和故事意义等层面，更遑论整理出一条完整的因果逻辑链条了。

综上所述，关于客观性、全面性、科学性的质疑和考验，也是大数据本身需要突破的困境和局限。

影视剧生产行业的“大数据+”浪潮方兴未艾，在“内容为王”和“数据为王”双期叠加的时代，大数据在市场分析、剧本创作、班底配备、后期制作、营销推广等产业全链条发挥着重要影响。影视剧行业的各种市场主体在分享着大数据技术发展成果的同时，也不可避免地面临一系列问题和挑战。如何既充分把握大数据时代的重要战略机遇，又充分认识、高度重视、审慎研判、科学应对随之而来的种种问题和挑战，无疑是对整个行业的一次重要考验。

参考文献：

[1]（美）尼尔·波兹曼.娱乐至死[M].章艳译，中信出版社，2015.

[2]（美）沃尔特·艾萨克森.史蒂夫·乔布斯传[M].管延圻译，中信出版社，2011.

[3]（英）维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代[M].周涛译，浙江人民出版社，2013.

[4]李泽厚.关于当前美学问题的争论——试再论美的客观性和社会性[J].学术月刊，1957（10）：25-42.

[5]徐杰.大数据时代下新媒体电影的呈现和问题[J].文艺研究，2014（11）：109-115.

[6]（英）维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代[M].周涛译，浙江人民出版社，2013.