文化大数据

文化大数据（精选12篇）

文化大数据 篇1

2014年, 习近平在主持召开中央国家安全委员会第一次会议讲话时强调, “文化安全”是“走出一条中国特色国家安全道路”的重要保障, 首次将“文化安全”纳入总体国家安全观之中。这给全党和广大文化工作者提出了新任务新要求。伴随计算机和互联网技术的广泛应用, 目前我们已经从单纯相互联结的“互联网时代”步入对信息搜集和挖掘的“大数据时代”。我们生存生活的人文社会环境较前已有了显著的变化。在这样一个新的“大数据环境”下, 会面临哪些文化安全风险, 我们又该如何应对, 就成为全党和广大文化工作者必须重视且要做出解答的时代课题之一。本文试图对这些问题做出有益的探索。

一、大数据引发文化发展方式变革及其对国家文化安全的影响

步入大数据时代, 对于大数据信息的渴求与挖掘利用, 让人变为“双面人”, 不停地来回“穿梭”于“物理空间”与“虚拟空间”, 分别扮演着不同的“自我”, 但又难以彻底“两分”。人的文化生存样式变得复杂多元, 虚实并存, 这也促使人类原有的文化发展方式发生了深刻变化, “物理空间”的既有文化发展技术与规则受到来自于“虚拟空间”文化发展新技术和新规则的激烈挑战, 由此也给国家文化安全带来了诸多不安定因素和巨大风险。就我国文化发展情况来看, 大数据引发的文化发展方式变革突出地反映在以下两个方面:

1. 文化传播方式变革与影响

“大数据”改变了文化传播的既有游戏规则, 这主要反映在三个方面:一是传播话语权的迁移。步入大数据时代以来, 传媒的企业化、网络化、产业化发展加速, 这使得我国文化传播话语权正逐渐由政府、党政宣教机构、传统媒介管理高层、学者手中向网络传媒巨头、网络意见领袖、新媒介管理者手中转移, 过去那种由政府完全操控文化传播的局面难以为继。尤其是, 伴随大数据产业迅速崛起并与媒介产业融合发展加速, 在利益的驱动下, 资本力量日渐成为文化传播主宰, 资本的逻辑让文化的价值取向变得不再重要, 而大数据的混乱杂陈, 又使得公众在海量传播面前变得“迷茫”与“失语”, 最后只能“盲目接受”。二是传播方式和渠道有了变化。E-mail、博客、微博、论坛、微信等网络平台已经成为人们日常开展文化交流的重要方式和渠道, 文化交流的即时、共享、去中心化等特征明显, 这一方面让人们交往的气氛显得轻松而活跃, 但另一方面却又因缺乏明确的价值导向而变得“什么话都敢讲”, “什么信息都敢发布”。三是传播的主动性、精确性和强迫性更强了。网络企业会根据用户的网上浏览数据, 了解其兴趣和偏好, 为用户打包提供系列相关文化信息, 而且还会根据该用户与其他用户或社群的关联度, 向相关人物或社群推送类似文化信息, 进一步“腐蚀”用户周围而让用户难以“自拔”。因此, 在大数据时代, 西方文化企业的一些有意“文化侵蚀”变得更具“杀伤力”。

2. 文化生产方式变革与影响

步入大数据时代, 文化生产回归受众本位。有关文化受众的消费需求与爱好的数据左右着文化生产的形式与内容。过去是“我来生产, 受众各取所需”, 现在是“受众需要, 我才生产”。文化生产方式由过去“撒网式生产”转变为现今“定制式生产”。比如湖南卫视的《我是歌手》节目, 节目组采取编播编录的制作方式, 及时根据受众的消费需求来调节录播内容, 包括让谁来唱, 唱什么歌, 都由受众主宰, 这种制作模式使得节目异常火爆, 创造了一个又一个收视狂潮。但这种“迎合式”的文化生产常常让产品制作失去“准心”, 特别是在大数据技术不发达的情况下更是如此, 会以小众之想代替大众之想。基于数据分析的生产模式常常逼迫文化生产者不能凭“良心”来生产, 但凭“数据”来生产, 以取悦大众为目的。这种定制式的文化生产方式最终“宠坏”了受众, 也为西方文化渗透提供了更多的机会。更甚的是, 西方国家及其网络企业利用其在网络和大数据技术上的优势和我国在大数据管理上的滞后, 制造出诸多“数据假象”来误导我国一些文化企业的生产走向。

二、大数据时代我国面临的五大文化安全风险

大数据的影响深远而宽泛, 它的影响遍及社会发展的各个领域, 哈佛大学教授加里金曾就大数据的影响指出, “这是一场革命, 庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程, 无论学术界、商界还是政府, 所有领域都将开始这种进程。”大数据在变革文化发展方式的同时, 亦极大地改变了我国文化发展的内外生态环境, 这在给我国文化安全治理带来机遇的同时, 也带来了新挑战, 制造了新难题。当前, 我国面临的文化安全风险主要体现在以下几个方面:

1.“亚文化”的活动空间大为扩张

步入大数据时代, 网络扩张进一步加速, 而我国在网络文化管理方面的相对滞后以及网络语言表达的相对“任意”, 为各种亚文化尤其是青年亚文化发展提供了“宽松”的空间和相当的机会, 由青年网民所创造的“屌丝”“逼格”“装逼”等具有鲜明的青年亚文化风格的词语, 俨然登堂入室, 为越来越多的人所认同并使用。同时, 微技术和移动终端技术的进步与发展, 正在引领大众传播时代的“微革命”, 这种“微革命”推动着传统一元性的“文化叙事”向多元化的“文化倾诉”变迁, 从而使得传统的主流意识形态的“集体宏大叙事”在个性化、小众化的对话游戏中走向消解。大众传播媒介技术的变革与进步让诸多亚文化形态的知识和习俗得以固化和流行, 并成为引领时尚潮流的“中坚文化”。而基于数据分析的企业生产模式, 让诸多创意型企业更加关注这些亚文化, 在其中提炼出相应的文化密码及神话式的表达话语体系, 来回应并牢牢把握消费者对这种亚文化产品的心理需求, 从中盈利, 如苹果系列手机在全球的热销就是最好的佐证。这些企业的商业化运作则又让亚文化由一种“文化消遣”变成“生活必需”, 进一步彰显了“亚文化”的价值意义, 并挤压着主文化的生存和发展空间, 呈现出“反仆为主”的态势。

2. 信息安全风险剧增

步入大数据时代, 无论谁或是哪一家企业无时无刻都在贡献着数据, 在互联网平台呈现的数据信息可谓“海量”, 记录着这个国家每个人、每家企业的点点滴滴, 反映着这个国家在政治、经济、文化、军事、社会等各个方面的变化。这些数据信息的科学搜集与整理会给人们的生活带来许多便利, 比如“现在只要你在上海任何一家医院看过病, 你就可以在上海健康网上随时随地调阅你的相关检查结论和用药记录”, 但同时, 由于数据信息的“海量”, 管好这些数据成为难题, 如果管理不当或技术防护措施不到位, 将会给用户个人、企业乃至整个国家的利益带来极大的损害。比如, 2014年携程网爆发的“安全门”事件, 引起换卡风潮, 不少用户因此利益受损。而2013年曝出的“棱镜门”事件更是让我们“心惊胆颤”, 它把中国信息安全带到了一个更宽泛的层面, 过去那种只是关注“保密数据”安全的做法已难以确保国家信息安全。尤其在大数据时代, 日常的零散信息可能会被拼出一个“致命”的信息。因此, 需要对日常性信息安全投以更多的关注, 这无疑是一个全新而严峻的挑战。

3. 文艺“缺钙”成现象

步入大数据时代以来, 大数据应用对于文艺创作的裨益不断得以发掘并被“大肆渲染”, 文艺创作由此也进入到一个“数据狂热”的时代, 过度“迷信”文艺作品的点击率和销售率, 在数据面前“集体歇斯底里”。这种“集体歇斯底里”推动着文艺创作走向媚众化、商业化。许多网络文学创作者常常迫于点击量的压力而根据读者兴趣指向随时改编小说的故事情节, 甚至不惜破坏作品本身的艺术结构, 而一部文学作品的市场成功则又往往会引来同类文学作品的“跟风”式批量生产, 作品的情节、人物、叙事呈现趋于模式化、同质化。如腾讯网知名文学作者尝谕近年来的销量作品《重活了》《重生之玩物人生》《权财》《我真是大明星》等都属同类型题材小说的模式化生产产物。另外, 在当前我国网络文学创作中, 求多求快, 打“情色”“暴力”擦边球成为吸引网民关注的惯用伎俩。据有关资料显示, “晋江原创网”平均每一分钟有一篇新文章问世, 每3秒钟有一个新章节更新, 其中以都市情感和玄幻类小说最受欢迎。在这种富有商业气息的海量创作语境下, 读者无法用传统的精读方法去辨别作品质量优劣, 只能根据点击数据选择优先浏览浏览量比较高的作品, 思想性已难以成为小说“好卖”的主导因素, 这也就促使艺术创作走向“快餐化”, 创作的作品严重“缺钙”。

4. 消费主义文化蔓延

消费主义文化是一种产生于欧美发达资本主义国家, 以消费至上、崇尚非理性消费、鼓励人为地制造消费需求等为主要特征的意识形态, 容易让人身心“异化”而沦为“物欲”的奴隶, 对社会可持续发展有极大的危害。然而目前由大数据引发的新闻报道商业化、娱乐化趋向以及网购热潮却让这种意识形态在我国大地上迅速蔓延开来。目前, 许多新闻类电视节目或报刊出于迎合受众的猎奇心理, 在选择报道内容的时候, 常常将一些暴力性事件、涉黄事件、犯罪案件、明星丑闻等列为新闻报道的头版头条, 同时策划一系列相关的“追踪报道”, 以吸引大众关注, 刺激大众的消费欲望, 从而提高收视 (销售) 率。比如2014年《南都娱乐周刊》以“周一见”的模式对“文章出轨事件”做系列报道来扩大杂志销量就是典型案列。在相关系列报道中, 汪峰、迟帅、姚晨等多位明星纷纷“躺枪”, 这些明星及其家人因此而备受伤害, 但该刊却因为这种“人为制造消费”赢得了“关注数据”和销量。随后《南都娱乐周刊》的这种新闻报道模式纷纷为其他新闻类电视节目或报刊所追效。这种“人为制造消费”的新闻报道模式的意义远不止于电视节目或报刊制作形态问题, 这是消费主义文化蔓延的重要标志之一。当前, 我国网购热潮风行, “双十一”“双十二”等由商家为消费者精心设计的消费节引发了全民购物狂潮, 一次又一次刷新着网络销售记录。然而, 益普索2013年针对2000名网购群体购物行为的调查报告表明, 有40%的参与者完全是因为节日气氛浓厚, 参与活动好玩, 一时冲动而参与其中。近年国内有关大学生网购行为的研究也表明, 许多大学生网购纯属满足虚荣心, 网购热潮导致大学生养成了无节制、不合理的消费习惯, 从而也在某种意义上极大地助长了消费主义文化的流行与生长。

5. 西方发达国家抢占大数据战略“高地”

没有大数据安全, 就没有国家文化安全。近年来, 西方发达国家围绕大数据建设出台了一系列战略举措, 拟通过提升大数据获取、分析和保护能力, 抢占网络安全高地, 进一步巩固其网络霸权地位, 并藉此对他国实施文化渗透, 为本国国家利益战略服务。美国最早实施大数据战略, 2009年, 奥巴马上台之初, 就签署了名为《透明和开放的政府》的总统备忘录, 明确宣告实施以大数据为核心的网络安全新战略。2012年3月, 美国宣布投资2亿元, 启动“大数据研究发展计划”, 试图藉此全面强化未来网络空间战略优势。英国政府从2014年开始拟定计划, 计划5年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”, 试图藉此主导国际数据话语权, 攫取大数据带来的巨额商业利润。法国政府2013年2月发布《数字化路线图》, 将大数据列为其中5项必须重点支持的战略性高新技术。2013年7月法国《世界报》爆料, 法国对外情报总局长期在大规模拦截计算机和电话数据, 这样一来, 其发展大数据技术的真实目的浮出水面。西方发达国家实施大数据战略的“抢先一步”及其“狼子野心”将给中国文化安全治理带来深远而严峻的挑战。

三、大数据时代我国文化安全维护的对策探讨

无论是从文化发展方式来看, 还是从文化发展生态环境的角度看, 大数据带来的“文化安全风险”不仅日益突出, 而且如果不能妥善解决, 必将会造成“大数据就是大风险”的可怕后果。维护大数据时代的文化安全关键是如何充分利用大数据带来的各种文化发展便利而又规避其害, 具体来说, 可以从以下几个方面做出努力:

1. 增强主流意识形态的吸引力和凝聚力

意识形态安全是文化安全的本质表现和核心要义。在大数据时代维护我国文化安全最首要、最根本就是巩固马克思主义意识形态在我国的指导地位, 为此, 我们必须深入研究大数据环境下意识形态建设规律, 着力增强马克思主义意识形态的吸引力凝聚力。一是要加强马克思主义“灌输”教育。青少年是重点教育对象。二是要实现马克思主义话语转变。着力构建适应大数据环境下文化传播形态的话语体系, 打造融通中外且富有中国特色的马克思主义新概念新范畴新表述。三是要加强对社会舆论的研判和引导。以大数据为支撑, 对受众特点进行科学分析和舆情的研判, 以增强用马克思主义引领社会思潮的能力。四是建立马克思主义意识形态传播新体制。应当结合大数据环境下信息传递所具有的开放性、互动性等特点, 建立起开放型、参与型和回应型传播新体制。五是要建立马克思主义意识形态建设的社会化管理模式。大数据时代传播话语权的迁移使得搞好马克思主义意识形态建设只依靠党政机构已难以实现, 必须依靠企业和民间“意见领袖”的力量, 这就需要促进形成由党政机关、企业、社会组织等社会各方齐抓共管的建设格局。

2. 建立健全文化安全预警机制

相对于经济、政治、军事威胁, 文化威胁的最可怕之处不在于其“力度”, 而在于其“无形”。因此, 在对抗文化威胁的整个过程当中, 攻击或者防御都不是最重要的, 最重要的是要感知到威胁的存在。大数据技术的发展能将文化的“无形”化为可以测量的“有形”, 这为我们建立健全文化安全预警机制提供了机遇与更多可能。当前, 我们充分发挥大数据技术优势, 以建立健全文化安全预警机制, 须着力于三个方面:一是建立高度网络化的文化安全预警平台。通过网络实时监控文化安全态势, 采集文化安全运行数据, 并对其中敏感、危险数据进行有效合理分析, 发现潜在的威胁, 发出预警信号, 为我们文化安全监管部门提供可靠的信息来源。二是构建完善的国家文化安全预警指标体系。完善的预警指标体系应体现大数据时代的文化发展新趋向, 应切合“中国梦”语境, 应涵盖文化发展的新领域, 还应与国际接轨。三是要建立完善文化产业安全法规。一方面, 对内通过立法规范国内产业市场, 防止惟“数据”轻“价值”的倾向, 并通过制定相关文化产业政策保护及合理开发我国数字文化资源;另一方面, 对外则要积极参与制定世界文化市场规则, 维护我国国有文化企业在外正当权益, 为我国对外文化贸易“保驾护航”。

3. 构建网络信息安全保障体系

面对大数据带来的信息安全风险, 我们须着力进一步优化网络信息安全治理体制, 构建网络信息安全保障体系。一是要加强顶层设计规划。加快出台《国家网络信息安全中长期战略规划》, 将合理、高效的网络信息安全保障体系纳入到科学、统一的国家战略框架之中。二是要统筹和完善政府管理。2014年2月, 我国成立了中央网络安全与信息化领导小组, 下设专职办公室负责统筹协调涉及经济、政治、文化、社会及军事等各个领域的网络安全和信息化重大问题。三是要完善网络和信息安全法律制度。当前, 亟需出台《网络公共文化信息安全基本法》《个人信息保护法》《信息与移动通讯法》等法律法规, 亟需严格规范网络服务提供商的信息保存制度、网络监管部门的信息审核制度、网站后台的删减权限制度、信息安全等级保护制度、网络信息安全受损的责任追究和赔偿制度等。四是要加强网络企业自律。要鼓励和支持建立各种网络企业协会组织, 加强对协会组织的引导和规范管理。网络企业协会组织要积极引导网络企业加强自律, 并对网络企业进行安全评估, 及时跟踪督促。另外, 还需在媒体宣传、舆论营造、人才培养、关键技术创新研发等方面下功夫。

4. 加强国际文化安全维护合作

步入大数据时代, “地球村”逐渐变为“地球屋”, 世界各国之间的文化联系日益紧密, 一国的文化安全不再是孤立的, 而是与他国的文化安全紧密相关, 特别是网络霸权主义、文化殖民主义等文化安全威胁不可能单靠某一个国家或少数几个国家就可以消除, 必须加强国际合作。中国作为网络大国和最大的发展中国家, 在“强化内功”“做好家务”的基础上, 一是要积极利用各种世界文化交流论坛, 开展政府间对话, 倡导和平、共赢地利用网络空间, 有效维护我国在网络建设领域的国际话语权和规则制定权, 重点加强与美俄之间的网络安全战略对话, 与之建立机制化的沟通平台。二是要积极参与和促进平等、公平、公正原则下国际文化规制的制定和出台, 捍卫国家文化主权, 推动建立公正合理的国际文化新秩序, 并通过打造国际文化品牌, 营建我国主流媒体与国际受众之间的和谐关系, 拓展中国主流文化对外传播路径, 增强我国主流文化的世界引导力。三是要积极打造“大中华文化圈”, 拓展我国的文化安全“边疆”, 借助港澳台同胞及华人华侨在世界各地的影响力和拥有的各种国际资源来维护祖国文化安全以及增进国际友人对中华民族文化的认同。

5. 加快推进国家大数据战略

鉴于大数据在我国未来文化安全战略中的重要性, 我们必须将其置于国家战略高度加以推动。目前, 我国大数据的开发和应用尚处于起步阶段, 相对落后于西方发达国家, 但是中国经济的持续“坚挺”和人口生育的适度放开决定了中国大数据的规模会在很长一段历史时期内为全球最大, 为大数据研究与开发提供了丰富的资源和更多的创新可能, 这将为我国推进大数据战略提供难得的机遇。为了更快更好地推进大数据战略, 我国今后一段时期需要在以下几个方面做出努力:一是要规范和促进政务数据资源的开放。伴随着中国电子政务的发展, 政府部门的日常行政审批和为民提供公共服务日益信息化, 由此产生了大量业务数据。其中有许多数据属于非敏感信息, 对于这部分数据资源, 政府应根据中国信息安全法主动对社会开放, 提高透明度, 为大数据研究和企业发展服务。而对于一些敏感数据资源, 则要加强管理, 防止泄漏。二是要支持和规范大数据产业发展。出台鼓励大数据产业发展的金融科技政策, 重点支持大数据的核心技术研发与成果产业转化。积极探索与实施不损害文化安全的大数据重大应用示范工程。充分发挥市场在数据资源配置中的基础性作用, 鼓励网络企业利用大数据创新盈利模式, 加强对数据资源市场秩序的管理, 防止出现数据资源垄断。三是加快数据安全立法。重点是通过立法明晰数据资源的产权和使用规则, 让企业和公众清楚哪些数据资源可以被商用开发, 哪些不能商用开发, 哪些属于个人隐私, 现存的数据资源谁对之拥有产权。四是加强大数据专业人才队伍建设。鼓励高校设置相应学科与专业课程, 并积极开展高校和科研机构、企业合作, 进行系统且有计划的专业人才培养。加大大数据技术人才的引进力度, 给予各种优惠条件和待遇, 营造良好发展环境以留住人才, 从而增强我国相应研发实力。

摘要：本文在阐述大数据时代文化发展方式变革及其对国家文化安全影响的基础上, 对当前我国面临的五大文化安全风险进行了较为深入的剖析, 并有针对性地从增强主流意识形态的吸引力和凝聚力, 建立健全文化安全预警机制, 构建网络信息安全保障体系, 加强国际文化安全维护合作, 加快推进国家大数据战略等五个方面提出了应对策略。

关键词：大数据时代,文化安全,风险,应对策略

文化大数据 篇2

今天给大家讲讲基于大数据究竟可以告诉我们什么？基于现实中的几个案例我们来用事实进行分析：

意料之外：胸部最大的是新疆妹子

某宝【大数据】平台显示，购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中，黑色最为畅销。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。啤酒与尿布

全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的【大数据】分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。数据新闻让英国撤军

2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。

Google成功预测冬季流感

2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的【大数据】进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。大数据与乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命

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大数据可以鉴别产品真假

意大利帕马森雷佳诺干酪同业公会是一间防止造假或无证生产帕马森雷佳诺干酪的质量监控联营公会。过去，判断干酪的真伪是一个极为耗时的复杂过程，需要手动抽查 600多家乳品店。而现在，大数据分析解决方案提供的条码标签和传感器功能，让其能够有效监控日常生产与产品，从而帮助他们准确判断和追溯每批产品是否纯正。也帮助了客户解决风险和欺诈的挑战。

大数据可以降低成本，增加营业额

迪凡斯动物园和水族馆只能凭借以往的经验猜测每一天的游客数量，并决定聘用多少员工以及准备多少物资。现在通过大数据分析解决方案，他们可以将移动端验票及天气预报等多个不同来源的数据关联在一起进行综合分析，实现了对游客数量的精准预测。同时，从这些数据中获取洞察，帮助他们能够更好地预测游客需求，并且做出更加有效的业务决策，让游客在每一次游览中都能获得满意的服务。

过去对于企业来说，消费者仅仅是个模糊的概念。通过大数据，让企业能清晰的触摸到用户们的“轮廓”，让企业更准确地捕捉用户的需求和消费心理。同时，通过对数据资源的收集和挖掘利用，企业获得了取之不尽、用之不竭的信息资源，一切变的可量化。大数据颠覆了传统企业的生产模式，引发了管理变革，成为了企业再现代化新的驱动力。

今天的大数据时代，让商业的生态环境在不经意间发生了巨大的变化，无处不在的智能终端，随时在线的数据传输，互动频繁的社交网络让消费者的面孔从模糊变得清晰，对于企业来说，企业第一次有机会进行大规模的精准化的消费者行为研究;作为保持着持续变革欲望的企业，主动地拥抱这种变化，从战略到战术层面开始自我的蜕变和进化将会让企业更加适应这个新的时代。

当别人还在说故事用想象来建构未来的时候，我们已经开始用数据绘制新的商业蓝图。

文化大数据 篇3

关键词：大数据；红色旅游；红色文化；传承创新策略

一、红色旅游与红色文化

红色旅游是以革命传统教育和爱国主义教育为主题，以红色旅游资源为依托的主题性旅游活动。与一般旅游不同的是，它以传承红色文化为主要目的。红色旅游和红色文化有着密切的关系，红色旅游为红色文化的传承创造了重要条件，是红色文化传承方式的创新；红色文化则是红色旅游的核心和灵魂，是红色旅游的生命力之源，传承红色文化是红色旅游的主要目的。离开红色文化谈红色旅游没有任何实际意义，红色旅游也没有存在和发展的根据。

二、大数据时代红色旅游和红色文化传承的创新策略

1.适应社会生活新形势，创新红色文化的宣传教育方式

随着社会的发展，一些红色文化作品不能只是简单地照搬。如江西省举办的“红歌会”活动，在这方面做得极有成效，它在传统的方式中融合了PK等当代流行符号，符合现在年轻人的生活方式。在红色文化宣传方面，要有效改进以往的说教方式，提倡交流互动的参与方式，使人们寓教于乐。要充分吸收现代科技的营养，促进红色文化的发展跟上时代的步伐。例如，利用互联网平台开辟“红色”专栏，供广大群众学习；以动画的形式传播红色文化，让儿童耳濡目染，学习经典。

2.组建红色旅游大数据库，设立红色旅游大数据“云”平台

当前一些地方红色旅游讲解信息资源“碎片化”，国家可以利用信息技术创立红色旅游中央大数据库系统，同时设立国家红色旅游的大数据“云”平台，将存放在中共中央党校、各类党史研究机构、中国革命历史博物馆、纪念馆的党史研究、革命史研究、革命战争案例研究等红色题材的影像和图书资料进行系统整合，将所有相关单位的研究成果（文字、图片、影像、实物等）数据化，并进行系统的审核和挑选，形成经国家权威机构认定的数据资源。将与景区相关的史论、趣闻、传记等资源分类推送，让旅游者自由选择。

3.构建红色旅游数据运行中心和旅游目的地的“端”接口

地方政府、旅游景区和相关企业可以通过共享“云”平台所供应的大数据资源创建特色的红色旅游应用软件App，构建红色文化网络阵地，向红色旅游企业和游客提供各类集成信息专项服务；同时，对于暂时没有条件搭建较强“端”接口的红色旅游目的地和集散地，也可以通过向“云”平台租借和购买服务的方式，对本地旅游企业及游客提供良好的信息服务，从而减少成本，发挥“云”平台的有效处理优势与网络应用模式。

4.运用新型传播媒介，实现经营者与旅游者实时的互联、互动

红色旅游目的地“端”的开发应符合本地化、信息化和社交化的发展趋势，将这些丰富的红色旅游资源信息以具体可行和双向互动的个性化方式传达给旅游者，代替以往的单向灌输的宣传方式。运用大数据和云平台，整合各方数据信息，将本地信息远程化，远程信息本地化，整合社会网络资源，运用社交软件、评论网站和微博等媒介，实现与旅游者实时的互联、互动。从中可以及时地了解宣传绩效，并根据反馈信息，适当调整推广策略，创新开发方式，提高红色旅游文化的思想内涵，发扬网络德育新形势。

三、关于当今大学生如何传承红色文化的几点思考

1.加強大学生对红色文化的系统学习，培育和弘扬优秀传统文化

在日常学习中，自觉学习红色文化知识，广泛阅读相关书籍，积极与身边同学和老师交流。学生党员和学生干部要能以身作则，在广大学生中起到带头作用，主动接受政治思想教育、参加党团组织活动，积极学习习近平总书记的重要讲话，提升自己的思想水平，定时开展与红色文化有关的专题讲座、校内外学习活动。例如，2015年关于纪念抗日战争胜利70周年的大型活动，许多教师和学生前往湖北省博物馆和红楼参观《纪念抗日战争胜利70周年文物文献展》，以此缅怀先烈，铭记历史。

2. 面向导游职业的大学生应致力于成为一名高素养，讲解规范性高、讲解艺术性强的导游人员

红色旅游景点蕴含着丰富而宝贵的历史资源，是人们分析和研究历史的重要介质，也是纪念革命先烈的重要场所，更是人们一脉相承、承前启后、不断创新的精神根基。红色旅游景区的导游人员应努力学习，具备扎实的知识，丰富的展示手段和生动的解说能力；还要有良好的职业道德，不可断章取义、无中生有、歪曲历史；反对民族虚无主义和历史虚无主义，要尊重史料和史实，客观评价历史人物，为游客提供专业的讲解服务。

3.开展适合大学生的红色旅游体验项目，在实践中传承红色文化

在新的历史时期，针对青年大学生群体，加强红色文化的教育和传播要创新方式，而不是简单的灌输。在假期，大学生可以有组织地参与社会实践，开展一些“体验项目”。如前往全国青少年井冈山革命传统教育培训基地，参与晨读、晨训，进行三湾改编情景教学的学习，参与井冈英烈祭奠仪式，参与毛泽东调研的思想方法、井冈山斗争专题讲座，体会红军在井冈山作战的艰苦岁月；进行入户调查，自做红军餐，体会军民鱼水情等等。在实践活动中深入学习红色文化，在实践后进行总结汇报，可增强大学生对红色文化的理解和热爱，更自觉主动地参与到传承红色文化的行列中来。

参考文献：

[1]钟宇平.红色旅游与红色文化传承研究分析[J].旅游纵览月刊，2015（06）

[2]刘红梅.红色旅游与红色文化传承研究[D].湘潭大学，2012

[3]管仕廷.论红色文化传承的主要路径[J].大观周刊，2012（04）

文化大数据 篇4

维克托·迈尔——舍恩伯格的《大数据时代》毫无疑问是这个领域的经典代表著作。舍恩伯格现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业,他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者,他还先后担任多国政府高层的智囊,被誉为“大数据时代的预言家”!近日,笔者捧起《大数据时代》这本包装颇为精致的书籍潜心阅读时,发现这本书类似于1995年比尔盖茨出版的那本《未来之门》,虽然没有提出具体的操作方法,但依然向我们展示了未来社会的一种思考方式,以及新经济运行的模式。所谓大数据,书中并没有明确地提出它的概念和组成所在,作者舍恩伯格在书中的一段诠释更具人文色彩和社会意义:“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。”其实,概念的界定要看研究者从哪个角度来研究它而定。就笔者的理解而言,它是在信息化技术已经高度发达的今天,将个人和社会机构在日常生活中留下的诸多痕迹,比如银行卡信息,社保资料,家庭住址,个人喜好,街道环境等,通过网络的方式加以整合,以工作站和服务器的方式加以访问,进而以概率统计学等方式试图从中分析相关的发展规律,预测可能发生的事件……从笔者个人的感受而言,大数据时代将是自第四次工业革命——信息技术革命发生以来的又一次实质性飞跃,它虽然没有形成完整的规模,但其雏形早已存在。例如,银行早已根据个人的存款和还贷信息为客户建立了相应的信用评估等级,当你申请贷款时,无论报表做得多么漂亮,他们都可以轻松地依据你已有的交易记录知道你有无偿还能力;各国警务系统所拥有的电子化档案库不仅是一项居民身份识别系统,更是一个早在“大数据”概念出现之前就已经基本实现了个人信息互联,几乎包罗万象的超级数据库,尤其是在手机登记注册实现实名制和建立重点嫌疑人员指纹与DNA库以后,通过将手机定位技术,指纹与DNA识别技术跟警务系统档案库的完美结合,将很多罪大恶极,逍遥法外多年的犯罪分子成功擒获;再如我们每一个买过房子的人都有隔三差五地接到房产推销电话的经历,就其实质而言,恰是书中所叙述的数据被中间商二次利用开发转卖的结果——我们签合同时留下的手机号被售楼处或贷款银行以约每10万个号码500元人民币的价格卖给下游买家。

以上所提及的事例,均是“大数据”概念在不同社会环境下的具体表征,它们体现了“大数据”的一些片段化的破碎概念,但社会整体还没有迈入真正的“大数据”时代,因为它们并没有被完整地加以整合,还只是孤立的个体。但就当前的科学技术手段而言,我们每个人也早已或多或少地经历过其中的一部分场景。

“大数据”的出现,较之传统互联网更为松散无序的存在特征而言,进一步加速了信息的流动过程,更主要地是加快了对数据的分析和整合过程,使得来自不同地区的人类智慧得以更充分的汇聚,经过相关的数据处理或者说思辨过程后,有助于我们对社会发展趋势、行业动态做出一个初步的预估,尤其是现代科技在处理器运行速度和存储容量上的进步,使得样本越来越接近于总体,那么得出的结论也会愈加精确。

一、文化馆的数字化转型是大数据时代的必然趋势

《大数据时代》是一本讨论互联网发展的书,从数字化到数据化,同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据,我们进入了互联网;当方位变成数据,我们进入了物联网;当沟通变成数据,我们进入了下一代互联网。一切可量化,万物皆数据,正是当今互联网世界的真实写照。面对于这样的世界及世界的未来,在《大数据时代》出现最多的词是“思维”和“方法”,因此也可以把这本书视为思维科学应用研究的书。

数字文化馆建设的提出,是大数据时代背景下,传统文化馆服务模式和内容已不能满足群众日益增长的文化需求。其单一性、滞后性、封闭性痹症以显露无疑。

首先,文化馆的服务设施、服务方式和服务手段陈旧单一,服务供给的主观倾向严重,脱离群众的文化需求,服务覆盖面小,以致很多群众文化场馆门可罗雀,群众享受文化的权利没有保障。再者,随着网络和数字技术的发展和应用,群众的文化消费方式和习惯也越来越多地依靠网络和数字媒介,虚拟空间的影响越来越明显而深刻。群众享受文化生活的诉求,已从传统的场馆扩展到虚拟空间的各种终端,这种消费环境和消费方式呼唤群众文化的服务方式来一次深刻而彻底的革命。遗憾的是,尽管变革的观念已经得到广泛的认可,变革的呼声也不绝于耳,部分变革的行动也在个别地区和个别单位进行着,但其成效和影响都极为微弱。同时,受互联网的广泛运用及其对人们消费心态和消费习惯的日益影响,传统单一的文化馆服务方式的局限性即封闭性就显现出来。由于受到传统运行模式的影响,目前的文化馆之间依然存在着封闭的特征,同城区间群众接受着不均等的文化服务。随着互联网所带来的开放、合作、共享观念的普及,文化馆这种封闭性的不足将被最大程度放大。

综上所述,建立一种以群众文化需求为导向的服务模式是公共文化服务体系建设的必然要求。而新型数字化文化馆的建设,以其不可比拟的先进性、开放性、便利性和高效性,在创新公共文化服务中寻找到了突破点。

二、利用大数据采集方式完善数字化文化馆的信息发布

当今大数据正在影响着新闻传媒业,大数据新闻、大数据营销、舆情分析、受众(用户)研究……数据分析师变身新闻编辑,大数据正改变新闻生产流程、大数据在创造传媒新业态。然而,情形也远没有人们想象的那么乐观,李彦宏指出目前多数所谓的大数据公司其实还是空壳子,因为数据还没有完全开放。他认为必须在政府层面上推动才能真正实现大数据的开发与利用。目前我国的数据平台还没有完全开放,真正的大数据时代还没有到来。

数字文化馆的建设的终极设想是,打破馆际壁垒,实行全城一馆制。通过加大资源整合利用、降低服务成本,创新多通道、终端化的服务模式,为群众提供丰富、便利、均等、全覆盖的公共文化服务。数字文化馆以其先进的网络模式,对受众体点对点的终端服务,达到公共文化服务全区域的有效覆盖。它不是对文化馆职能的替代,而是实现公共文化“均等性”服务效率的全面提升。其服务模式将突破文化馆传统网站单一电脑终端信息(资讯)服务,利用强大的数字网络平台,实施多通道的信息发布,实现广泛而非资讯式的终端化服务。通过有效的覆盖提供广泛的基本性文化服务,从而促使文化馆阵地服务创新为体验式及地域特色的个性文化服务,构建一个科学、立体化的公共文化服务体系。

数字文化馆完成数字课件、交流信息的编制,就如同走下流水线的产品,而良好的营销策略及出色的市场推广将决定产品的成功销售。所以,数字文化馆信息发布平台的构建、不同服务终端通道的选择、服务终端形式的设定,将直接影响数字文化馆服务的成效。可通过移动数字化平台、有线电视、电信等网络通道的传输,达到全区域的有效覆盖。

数字文化馆在网络时代以其全新的服务模式和丰富多彩、喜闻乐见的文化产品,将给人们带来更先进、更广泛、更便捷、更均等的公共文化服务。在这个“一馆制”虚拟的世界里,服务成本得到有效控制,资源得到更广泛的整合与利用,受益群体得到有效扩展,政府文化惠民政策得以广泛实现。“每家拥有一个文化馆”再也不是梦想,市民充分享受公共文化服务的权益将得到真正兑现。

三、大数据时代下数据采集对社会和个人影响的利弊思考

1. 互联网采集数据的方式在真实性上存在质疑

如书中所说,当前的大数据采集方式除了一部分来自实际调查取样外,更多地来自于自互联网中的自由抓取,并且作者反复推崇互联网业界的翘楚——谷歌公司。笔者对此的态度存在一定的保留,因为互联网中的泡沫是如此之大,以至于你几乎无法辨别真伪,极有可能出现假数据盖掉真数据的现象。作者的观点是建立在“所有使用互联网的人都是客观理性地在表达自己看法”的基础上,却忘记互联网上永远充斥着大量虚妄歪曲之词,需要去伪存真的本质。作者总认为,只要数据足够大,总能得出真实的结论,但他恰恰忘记网络水军可以在数小时内发出成千上万的关联贴洗白公关某一主题的事实,并且即使是谷歌与百度这类大型搜索网站本身,在这方面也缺乏客观性,众所周知,谷歌与百度的搜索排名背后是与经济利益相关的,甚至有可能因为经济利益而屏蔽掉一部分本是客观存在,但对他们不利的内容,这样导致所谓的大数据在真实性方面并没有十足的保证。

而真正具有较强客观分析功能的网络信息,恰恰来自于被数字化了的学术期刊内容,遗憾的是,基于知识产权保护原则,目前互联网上对于学术期刊的抓取都不能实现自由访问,必须以付费形式进行,因此,互联网在伴随着上文中所叙述的巨大虚假泡沫知识的同时,还存在巨大的知识黑洞,而这部分黑洞内容相对于那些可自由访问的信息而言,客观与公正性更强一些。如果忽略了这部分黑洞内容,那么即便你的取样范围再大,也是无济于事的。

必须看到,不能认为取样范围越大,就足以包罗万象,在错误的样本里取样数目越多,距离真相就越远。

2. 个人难以获得“大数据”的访问与知情权,反而有可能深受其害

按照作者所述,未来的世界当中,社会个体将处于无时无处不在的定位与监控系统关注之下,所进行的每一项社会活动都将被以电子化的方式加以记录,继而被某个未知机构转卖,用作所谓的二次数据开发与分析。这当中有一个最大的矛盾点,无论一次数据的收集,还是二次数据的开发与分析从来都不是由个人完成,交易双方都是企业,那么这个交易行为由谁授权?交易目的是为了在未来能够更好地服务于公众利益,还是出于追求更大的私有利益所在?如果有人以科技的名义作为遮掩,以所谓的大数据分析结果作为预防不良事件发生的理由,利用公权力肆意地践踏他人既有的社会关系网,侵犯个人隐私,这当中对于他人名誉和事业造成的伤害由谁来弥补?毕竟,要想建立与健全在全书末尾所叙述的社会仲裁机构与准入机制绝非易事,非一朝一夕所能完成,很有可能会经历“先破坏后建设”的过程。

3. 个人思想过多地暴露在所谓社会潮流的大数据方向指引之下,不利于社会创新

如今的世界,专家一词在社会上的公信力日益降低,教育水平的提高、终身教育的拓展让我们无时无刻不在接受新鲜事物,进而逐步形成自己的观念,即便它是片面的、不完善的,但人们越来越倾向于培养自己的独立思想与自由精神。客观地说,大数据作为一项社会公共产业可以发展,但不应该过多过深地介入到个人的生活,尤其是对无关国计民生发展方向的指引上,如果总乐意于以未卜先知的方式不断告知社会大众所谓的“潮流”,本质上是一种片面的说教,很有可能和现在大家所不齿的专家们发出的一个接一个令人啼笑皆非的预言如出一辙,成为大家的笑柄。同时,头脑一旦长期浸淫在先入为主,不断对人加以灌输,却又从未被实践加以证明的观念之中,容易陷入人云亦云的境地,很可能会扼杀创新精神的发展,对青少年儿童尤甚。

既然书中不断强调“人基于自己所选择的行为负责”以及“自由意志”的观念,那么对个人而言,无论信不信大数据,都是属于个人意志,他在今后会为今天的行为而负责,无论他收益或是受损。如果不承认这一点,作者对于全书的论述就是自相矛盾。

文化大数据 篇5

学大数据，选择成都大数据培训学校要慎重

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大数据的火爆，让很多企业都意识到发展大数据的重要性，那么是不是所有企业都可以成为大数据公司？

美国麦肯锡公司近期开出了一张书单，列出利用大数据进行自我发展的一些潜力行业，其中就有电信、金融、保险、信息、交通、医疗等，都可以利用大数据技术，从中获得很大的发展空间。

大数据将是软件产业一个非常重要的发展方向。

我们知道，现在从IT时代走向DT时代，也就是数据技术的时代。将来每一家公司都有可能成为一家大数据公司，大数据将成为一种核心的竞争力。刚刚在贵阳召开的数博会显示，大数据将成为中国“十三五”期间重点规划的产业，这将是坚定不移的战略。

在2016年第二十届中国国际软件博览会专题论坛上，华盛顿大学陈一昕教授表示：一些行业通过与大数据有机结合，比如在电信行业，电信运营商的中国移动、中国电信、中国联通（600050），包括一些其他的公司，比如亚信、东方国信（300166）等等，作为电信运营商，都能做好大数据的变现业务。目前而言，电信行业其实面临着非常大的挑战，随着国家提出降费的要求，运营商的流量被管道化，公众因此就会利用微信等工具，进而导致运营商可能面临着新的发展困境，竞争也由此更加激烈。

在电信运营商看来，他们的数据其实是一块非常重要的资产，也就是说，公众可以看到电信运营商拥有稳定的数据源，每个人手机上时刻产生大量数据，包括用户的套餐、和谁通话、基站位置、地理位置、有没有欠费等数据，以及数据的变现问题。陈一昕说：“电信运营商拥有着一座巨大的数据金矿，但是，如何把这些金矿当中的矿石打造成金戒指，这是运营商面临的巨大挑战。” 医疗行业和大数据结合，会有非常大的潜力。关于这一业务，第一次驱动力是医保核算，以医院的需求为指导。第二次是互联网+医疗，通过新医改，医疗信息化，特点是以政府需求为主导，以共享为核心的区域医疗信息化。目前，第三次浪潮的驱动力应该说是移动医疗、大数据分析，其特点是健康管理，不光是在医院内部，同时也在医院外部。国信安教育基地

我们可以看到随着医疗行业的重大变化，它的数据量是越来越大了，其从原来简单的结构化数据，到现在的医疗大数据，其中包含了大量的非结构化的数据，比如说像图像、文档。中国一个中等城市50年积累的数据达到10个PB，如何处理和分析挖掘这些数据价值，相信这里面有巨大的市场。

教育行业，也是我国信息化战略的重要组成部分。陈一昕表示，目前在线学习市场，也是非常大的市场，在线教育市场以年均18%的速度在增长，2017年预计在线学习人数达到1.2亿人，基础教育一年的数据量也是非常庞大的，我们可以看到一年的数据量达到ZB级别，利用教育的数据、互联网的技术，以及云计算等等，这些技术促使在线教育繁荣。陈一昕觉得，未来教育还是线上线下相结合的模式。就像以前的计算机技术收到追捧一样，在DT时代，大数据培训开始受到重视。

金融行业，在大数据的技术来看，我们可以看到金融行业是大数据技术，相对而言，它是走在前面的行业，因为金融行业更依赖于数据。很多层面上，金融业的大数据技术是走在其他行业前面的，包括银行要对用户进行风险分析，精准控制。保险业更需要通过大数据，对用户进行分析，进行潜在用户的挖掘，对欺诈行为进行预防。另外在证券行业，现在量化交易也是发展非常快，对股价的预测、对投资的趋势等等都可以用大数据的技术来进行管理，进行优化。陈一昕同时强调了医疗养老数据的安全隐私这一块，数据不会丢失，数据不会恶意的泄露或者盗窃，从数据安全角度来看是非常重要的。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。如今在广大农村地区，越来越多有前瞻性的家长鼓励自己的孩子去学习一门技术，因为他们已经意识到：技术人才在就业方面更具优势。在这个拼爹的时代，拼背景？拼人脉？我们并没有优势，只有掌握一门技术，才能在就业场上拥有自己的一席之地。俗话说的好：掌握一门技术，走遍天下都不怕。那么，学什么技术有前途呢？

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大数据技术的发展方向很多，如果想做大数据可视化的朋友注意了，可视化正面临这样的挑战。

拓展性和动态分析是可视化的两个主要的挑战。举例来说，对大型动态数据，原本A问题的答案和B问题的答案也许在同时应对AB两个问题时就不适用了。基于可视化的方法迎接了四个挑战，并将它们转化成以下的机遇。多源：开发过程中需要尽可能多的数据源。

体量：使用数据量很大的数据集开发，并从大数据中获得意义。

质量：不仅为用户创建有吸引力的信息图和热点图，还能通过大数据获取意见，创造商业价值。

高速：企业不用再分批处理数据，而是可以实时处理全部数据。

大数据可视化的多样性和异构性（结构化、半结构化和非结构化）是一个大问题。高速是大数据分析的要素。在大数据中，设计一个新的可视化工具并具有高效的索引并非易事。云计算和先进的图形用户界面更有助于发展大数据的扩展性。

可视化系统必须与非结构化的数据形式（如图表、表格、文本、树状图还有其他的元数据等）相抗衡，而大数据通常是以非结构化形式出现的。由于宽带限制和能源需求，可视化应该更贴近数据，并有效地提取有意义的信息。可视化软件应以原位的方式运行。由于大数据的容量问题，大规模并行化成为可视化过程的一个挑战。而并行可视化算法的难点则是如何将一个问题分解为多个可同时运行的独立的任务。国信安教育基地

高效的数据可视化是大数据时代发展进程中关键的一部分。高维可视化越有效，识别出潜在的模式、相关性或离群值的概率越高。大数据可视化还有以下几点问题：

视觉噪声：在数据集中，大多数对象之间具有很强的相关性。用户无法把他们分离作为独立的对象来显示。

信息丢失：减少可视数据集的方法是可行的，但是这会导致信息的丢失。高速图像变换：用户虽然能观察数据，却不能对数据强度变化做出反应。大型图像感知：数据可视化不仅受限于设备的长宽比和分辨率，也受限于现实世界的感受。

高性能要求：在静态可视化几乎没有这个要求，因为可视化速度较低，性能的要求也不高。

可感知的交互的扩展性也是大数据可视化面临的挑战。可视化每个数据点都可能导致过度绘制而降低用户的辨识能力，通过抽样或过滤数据可以删去离群值。查询大规模数据库的数据可能导致高延迟，降低交互速率。

在大数据的应用程序中，大规模数据和高维度数据会使进行数据可视化变得困难。当前大多数大数据可视化工具在扩展性、功能和响应时间上表现非常糟糕。可视化分析过程中，不确定性是有效的考虑不确定性的可视化过程巨大挑战。

可视化和大数据面临许多的挑战，下面是一些可能的解决方法：

1.满足高速需要：一是改善硬件，可以尝试增加内存和提高并行处理的能力。二是许多机器会用到的，将数据存储好并使用网格计算方法。2.了解数据：请合适的专业领域人士解读数据。

3.访问数据质量：通过数据治理或信息管理确保干净的数据十分必要。4.显示有意义的结果：将数据聚集起来到一个更高层的视图，在这里小型数据组和数据可以被有效地可视化。

5.处理离群值：将数据中的离群值剔除或为离群值创建一个单独的图表。成都国信安专业的大数据培训机构，成都国信安温馨提示：更多大数据学习资料关注成都国信安官方网站。国信安教育基地

文化大数据 篇6

关键词：大数据;数字化文化馆;建设

中图分类号： G242      文献标识码： A      文章编号： 1673-1069（2016）30-81-2

0  引言

21世纪是一个大数据时代，大数据的出现，进一步加快了信息的流动速度，也加快了社会的快速发展[1]。不少领域在融入了大数据之后都在不同程度发挥着其效益，以文化领域为例，文化领域在接触到大数据之后，开始出现了新型的文化馆。而文化馆建设作为一个给予人类智慧源泉的领域，在促进社会发展进步方面有着积极的作用。这也使得人们更加清楚地认识到，只有加强文化馆的建设，不断提升其服务能力，才能有效提升和培养社会整体的文化素质，进而推动社会的整体进步。然而大数据的发展节奏不断加快，给人们带来的效益越来越大，传统文化馆也越发暴露出了其存在的问题，这使数字化文化馆建设成为了时代发展的必然要求[2]。

1  文化馆的数字化转型是大数据时代的必然趋势

所谓的大数据（big data，mega data）又被称为巨量资料，指的是以新型的、具备更强决策力、洞察力和流程优化能力的，能够处理海量、高增长率和多样化的信息的处理模式[3]。而大数据的出现也意味着时代已从文字、方位、沟通都变成数据，我们正式进入到了互联网时代。在互联网时代中，一切都可以量化，一切都可以用数据表示，这就是互联网世界的真实写照。在大数据的背景下，出现在大众眼前最多的词就是“思维”和“方法”。由此可见，大数据就是一个以思维和方法为代表的时代模式[4]。而在大数据背景下，传统的文化馆模式已不能满足群众日益增长的文化需求，并越发显示出了其单一性和滞后性。建设数字文化馆的提议应运而生。一方面，数字文化馆的出现，改变了传统文化馆服务设施、服务方式和服务手段单一的问题，也改变了传统文化馆服务供给主观倾向严重，无法满足群众需求的问题，充分保障了群众在文化方面的权利。另一方面，随着大数据时代的到来，网络和信息技术融入到了人们的生活与工作中，群众的生活越来越离不开网络和信息技术，而群众的文化消费方式也随着信息化的融入而变得越来越依靠网络和数字媒介。且群众对于文化生活的追求也不再仅仅依靠于传统的纸质阅读模式，阅读的场所也从实际的场馆扩展到虚拟空间的各种终端。这些原因都在一定程度上促进了文化服务方式的彻底革命。

然而，尽管变革的观念是大众所提出来的，也得到了大众的认可。但实际上，部分变革行动只能在个别地区和单位进行着，成效及其影响非常小[5]。而另一方面，大数据时代的变化非常迅速，对人们的消费心理影响非常大，以至于大时代背景下群众的消费非常不稳定。

综上所述，在大数据时代背景下，加强对群众文化需求的满足，建立起服务型的文化馆模式是时代发展的必然要求。而受到大数据时代特点的影响。在大数据背景下建立起数字化文化馆必须清楚地认识到其不可比拟的先进性、开放性和多边性，以至于在创新文化服务中能够寻找到新的突破点。

2  大数据时代下数据采集对文化馆建设的影响

大数据背景下对文化的发展有着一定的促进作用[6]。但由于其容易受到相关部门、企业采集的数据及生产者的真实意图、喜好的所影响，因此，在其发展过程中也存在一定的问题。

2.1 采集数据的方式存在真实性质疑

当前，大数据的采集方式主要为从实际调查中取样，但也存在从互联网的海洋中自由抓取的现象，其中最具代表性的就是谷歌公司。这种抓取数据的方式在一定程度上能够扩大数据的范围，拓宽人们的视野。但是，数据的真实性也在一定程度上影响了人们的认知。可见，互联网的泡沫是非常大的，以至于作为操作者，甚至也无法辨别其中的真伪[7]。这对于人们通过互联网方式来获取文化知识而言具有一定的影响。可见，对于数字化文化馆的使用，必须建立在使用者能够客观理性地获取知识，表达自己看法的基础上，同时也要认清互联网上所充斥的虚妄歪曲之词，具备良好的去伪存真的能力[8]。由此可见，数据足够大，结论并不足够真实。即使是谷歌或者是百度这类大型的搜索网站也不可否认存在着缺乏客观性的问题，其中影响力最大的就是“魏则西事件”，在经济利益的推动下，百度推广屏蔽掉了部分客观存在的事实，导致其所存在的大数据存在着真实性方面的影响。而一直被认为具有较强客观分析功能的、被数字化了的学术期刊内容，基于知识产权对互联网学术期刊的保护原则，并不能实现网民的自由访问，而是以付费形式进行，这对于群众获取知识而言具有一定影响。因此，在数字化发展迅速的今天，我们看到其带来的促进作用，也要看到其所存在的影响，不能片面地认为在大数据技术中取样范围越大，获取的信息也就包罗万象的观念，用理念的思维拉近真相与信息的距离。

2.2 个人思想过多地暴露，不利于社会创新

在包罗万象的社会环境中，由于网络社会缺乏着客观性和权威性，不少所谓的“专家”在网上大放厥词，以至于真正的专家在社会中的公信力日益降低[9]。而实际上，社会文化素质的不断提高，意味着我们将会是无时无刻、终身都将接受着新鲜的事物，并将其逐渐形成自己的观念，即便它是片面的、不完善的信息。这看似是令人忍俊不禁的事，但实际上却存在人们的生活中。但通过分析可见，大数据作为一项社会公共产业，并不应该过多地介入到个人生活中去，而是应该将其指引到关乎国计民生发展方向上[10]。此外，人类的头脑一旦长期被不真实的事物所入侵，并不断被加以灌输，但实际上这一概念却始终没能真正实现，这极容易让人陷入人云亦云的境地。而网络社会是一个开放的社会，如果不加以干涉，而是让更多的个人信息暴露在社会中，就极容易造成个人信息的泄露，对个人的生活产生极大的影响，也会在一定程度上扼杀了群众创新的信念，最终不利于社会的创新发展。

3  结语

随着信息化技术化时代的发展，建设数字化的文化馆既是时代发展的要求，也是满足群众日益增长的文化需求的必要手段。数字化文化馆的出现，既能有效提高文化馆的服务能力，又能为群众提供丰富的文化资源，提供了便捷的获取文化信息的途径，在一定程度上有效拓宽了群众的视野，对于提高社会的整体素质有着积极的作用。但是，数字化文化馆的建设也是一项极为系统的、复杂的工程。因此，相关的部门也要清楚地认识到文化馆建设所存在的问题，要树立起坚持不懈的决心，加大数字文化馆建设的资金和技术、人才的投入，以全面推进数字化文化馆的建设，为我国优秀传统文化的发展创造良好的基础条件，同时有效带动我国经济和社会的发展。

参 考 文 献

[1] 任雅蝉.建立满足群众文化享受的数字艺术大厦——浅谈文化馆的数字化建设与服务[J].参花（下），2016，07：155.

[2] 刘志远.浅议如何利用“互联网+”打造数字化文化馆[J].戏剧之家，2016，13：261.

[3] 任翔.大数据背景下数字化文化馆建设探讨[J].鸭绿江（下半月版），2016，01：281.

[4] 冯振国.“掌上移动文化馆”——数字化时代群众文化工作开展形式探究[J].剧影月报，2015，06：158-160.

[5] 冯延军.浅议数字化服务时代背景下的文化馆建设[J].中国民族博览，2016，02：54-55.

[6] 郦伟华.推进数字化建设打造群文工作升级版——数字化文化馆建设的几点措施[J].安徽文学（下半月），2015，10.

[7] 张云峰.关于文化馆数字化服务的思考[J].大众文艺，2015，

18：13.

[8] 肖希明，唐义.公共数字文化资源整合动力机制研究[J].图书馆建设，2014，07.

[9] 宋琳琳，李海涛.大型文献数字化项目的信息资源整合研究[J].图书情报知识，2014，04.

文化大数据 篇7

一、基于大数据时代下的文化馆数字化转型是必然趋势

在大数据时代发展背景下,传统的文化馆服务模式和服务内容已经无法满足广大人民群众对文化的需求,逐步凸显出滞后性、封闭性的缺点,严重影响了现代文化馆建设的进程,文化馆数字化建设则成为了现代社会快速发展的必然趋势。

首先,文化馆的服务能力不足。由于社会的快速发展,文化馆的基础服务设施建设跟不上发展需要,从而无法满足现代广大社会公众对先进文化知识的需求。服务方式和服务手段单一陈旧,服务供给主观倾向非常严重,服务内容的覆盖面较小,难以满足大数据快速发展背景下的人们的消费心态和消费习惯,从而导致广大群众难以充分享受公共服务2。

其次,在现代网络信息和数字化技术快速发展的背景下,广大人民群众的文化消费方式和消费习惯对现代网络和数字媒介的依赖程度越来越大,虚拟空间所产生的影响力也越来越深刻。同时,广大人民群众对享受现代文化生活的诉求也逐渐由传统的场馆扩展到虚拟空间的各类终端中,所以整个人们的消费环境和消费方式迫切需要一次非常深刻而又彻底的革命内容3。

二、大数据背景下文化馆建设的不足

随着大数据时代的快速发展,传统文化馆逐渐暴露出诸多不足问题,在一定程度上制约文化馆的建设进程。由此可见,传统文化馆不能适应大数据背景的实际需求。首先,文化馆的服务能力明显不足。一是文化馆缺乏完善的服务规章制度,未能对工作人员产生规范性影响;二是相关服务设备设施不够健全,难以满足社会公众对文化知识的获取需求;三是文化馆在提供公共服务过程中,具有明显的主观倾向性,针对基层群众的服务相对较少。其次,科学技术的发展,为人们编织极具吸引力的虚拟空间,社会公众更加依赖数字媒介或网络。

三、数字化服务时代背景下文化馆建设的策略

在互联网大数据应用范围不断扩大的背景下,其开放性、合作性和共享性的观念越来越普及,从而在较大程度上放大了文化馆的封闭性特点。下面,基于大数据背景下的数字化文化馆建设应该坚持充分利用大数据云计算条件,不断创新文化馆建设途径。

(一)推动服务平台的数字化和网络化建设

在大数据背景下的数字化文化馆建设,应该紧密根据时代发展的实际需求,全面推动平台数字化和网络运营模式的展开,逐步实现现代文化馆数字化建设的信息资源共享,以及各项业务流程的数字化转变。其中,需要从下列几个角度进行具体展开论述:一是根据实际需求引进先进且安全的数字化软件应用平台,紧密依托网络媒体构建现代数字化服务平台。二是需要建设极具自身发展特色,又具有较强的宣传性的功能性网站、微信平台,从而有效推动多元化、自主化服务模式在现代数字化文化馆建设中的应用。三是坚持研究数字化文化馆的网络终端以及各种手机、电视和移动播放器能够借助现代数字传输工具,全面创新数字化文化馆建设服务平台。

(二)推动线上线下数字化体验

利用大数据云计算网络平台,文化馆可逐步实现从平面网站到立体的数字全景式体验,由单一线上服务到多元化数字文化生活。采用360度全景和三维虚拟技术相结合,将阵地、环境、活动、展览、演出、培训及教学等各项服务内容移植到互联网,从“展厅、教室、剧场”三方面立体展示了该馆探索信息时代数字化文化馆免费开放和公益性文化服务的全新尝试。在体验厅内通过数字手段全景式展现本土特色文化场景,为用户营造身临其境的视听感受。

在数字文化馆的建设实践中,大数据的应用将给文化馆未来的服务导向提供最科学的依据。利用面向到馆人群的数字化采集系统、热点探测技术等,群众的满意度、文化馆各个服务项目的参与度等重要的数据信息都将被收集起来,通过大数据分析,即可识别群众的真实需求,从而提升文化馆的服务效能。

(三)推动服务资源的多样化和信息化

在大数据背景下的数字化文化馆建设,其服务资源应该以引导广大人民群众积极参与为根本,充分体现和生成其数字化文化馆的服务价值,搭建数字化的服务平台和网站,统筹思考,综合布局数字化文化馆的网页信息。其中,主要应包括信息公告、文体活动预约、戏曲曲艺舞蹈学习、书画展览及鉴赏等环节,并将其全面置入到数字化文化馆建设的网页中,从而推动传统的文化馆服务资源向数字化和信息化的方向转变。

(四)推动服务资源的共享化和大众化

数字化文化馆服务内容主要是基于大数据云计算网络平台而实现的,所以在大数据背景下的数字化文化馆则具有共享化、大众化的普及特点,逐步凸显在数字化文化馆的建设创新内容方面。其中,具体而言,就是在实现各项资源信息多样化的基础上,充分利用现代网络技术和文化馆的所有资源来构建现代网络平台,有效实现大数据背景下的文化馆资源共享,以便让更多的受众能够借助网络技术的广泛传播性和宣传作用,从而全面提升大数据背景下的数字化文化馆的社会影响力和群众心中的美誉度。

四、结语

总而言之,在现代信息技术快速发展的背景下,在我市云计算基地建设投入使用中,基于大数据构建数字化文化馆具有非常重要的现实意义,其不但能够全面增强数字化文化馆的公共服务能力,而且还能够丰富数字化文化馆的资源,为全面提升群众文化素质奠定坚实的基础。数字化文化馆建设工程具有系统性、复杂性的特点,所以需要文化主管部门树立良好的信心,从而全面推进数字化文化馆的建设进程。

注释

11.程云依.构建数字化新型文化馆问题的研究[J].大众文艺,2016(17):10.

22.李晓东.安徽省数字文化馆建设构想[J].大众文艺,2016(16):6+164.

文化大数据 篇8

一、湖南省文化产业业态现状

“业态”最初用于表示零售企业为满足不同消费需求进行相应要素组合而形成的不同经营形态, 后来逐渐扩展到服务业、农业、制造业等领域, 继而被用作表示一切产业活动的经营形式或实现形式, 从而称之为“产业业态”。据联合国教科文组织的定义, 文化产业是指那些包含创作、生产、销售“内容”的产业。或是指以“文化创意”为核心, 通过技术的介入和产业化的方式制造、营销不同形态的文化产品的行业。文化产业以其科技含量高、经济效益好、环境污染少的特征, 高度符合创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念, 被誉为21世纪的朝阳产业。简而言之, 文化产业业态, 就是指文化产业经营的形态, 它主要包括:书报刊出版、印刷和发行业;文化艺术业;文物保护业;广播电影、电视业;文化娱乐业;体育;摄影及扩印业;园林业;广告业等九大类。湖南文化产业在传统业态的基础上, 正在诞生和发展出一些新业态, 主要包括:1.媒体新业态。作为中部地区乃至全国的文化大省之一, 湖南拥有独特的个性和魅力。首先, 省会长沙是全国知名的休闲文化之都, 为手机动漫、数字出版、三网融合等各种媒体新业态的发展提供了巨大的成长空间和机会。其次, 湖南卫视的综艺和影视收视率都屡创新高, 并获得全国收视冠军。这既是媒体新业态崛起的基础, 也是媒体新业态不断创新的动力所在。 (在北京2015新浪微博之夜, 湖南卫视获得最具影响力电视媒体称号。) 最后, 湖南省政府对文化产业发展的高度重视与支持更是媒体新业态发展的坚强保障。2.演艺新业态。娱乐文化隶属休闲文化, 一直是湖南文化产业的重要组成部分。随着人们生活水平的提高和精神消费需求的多样化, 湖南娱乐演艺行业也逐渐衍生发展出一些新的产业业态。一是主要集中在长沙以市民文化为主的演艺酒吧、演艺歌厅。演艺酒吧文化和演艺歌厅文化有机地融合到一起, 成为长沙独有的文化消费现象。但尚需进一步提升演艺文化品质, 打造演艺文化产业集群。二是主要集中在张家界以民族文化为主的大型演艺节目。它将特定的本土文化内涵融入旅游资源, 展示民族特色, 是创意产业和旅游产业的有机组合。3.旅游新业态。旅游集休闲娱乐、增长知识、促进情感交流与一体, 能很好地满足人们对生活品质的重视和对精神产品的需求, 目前旅游已经成为广大民众日常生活的一个重要部分。湖南的历史文化悠久, 旅游资源丰富, 经过多年的培育和发展, 旅游业已成为省内文化产业的支柱性产业, 呈现出一些新特点, 如旅游动机多元化、出游时间分散化、出行方式多样化、投资主题多渠道化等。顺应这些潮流和变化, 湖南旅游业不断涌现出一些旅游新业态, 主要有会展旅游、主题公园、生态旅游、红色旅游、乡村旅游等主要形态。总之, 湖南自2006年提出“文化强省”至今, 文化产业及其新业态已获得迅猛发展, 但仍面临不少问题, 如产业融合方面缺乏与传统文化产业的有效结合, 经营管理模式方面存在盈利模式过于单一、融资模式可持续性不强等问题。

二、大数据对湖南省文化产业业态创新的影响

大数据 (big data) , 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合, 是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。根据IBM的看法, 大数据具备5V特点, 即Volume (大量) 、Velocity (高速) 、Variety (多样) 、Value (价值) 和Veracity (真实性) 。在以云计算为代表的技术创新大幕映衬下, 这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来, 通过各行各业的不断创新, 大数据会逐步为人类创造更多的价值。英国牛津大学教授维克托·舍恩伯格 (2012) 在所著《大数据时代》一书中认为, 大数据会改变人们的行为方式、思维方法乃至价值观念, 我们必须关注大数据时代的思维变迁。可见, 大数据技术不仅深刻影响当前的网络变迁, 而且深刻影响着文化及其业态的创新发展。拿湖南来说, 传统媒体通过价格和品牌定位进行用户价值的单向过滤, 大数据时代则可以通过用户本身的社群关系、兴趣偏好、情绪脉动等数据挖掘的能力来过滤用户的价值, 并且通过用户行为数据判断用户是否精准、内容商应该生产什么样的内容, 洞悉用户的消费趋势, 甚至让用户为自己的商业利益代言。可见, 不管愿不愿意和选不选择, 大数据技术必然进入文化领域并对文化创作、生产、传播与消费产生深刻的影响, 新的文化形态和文化业态已暗流涌动。大数据重新定义了文化的创造方式, 扩展了文化资源的内容, 丰富了创意生成的手段, 推动了文化生态的创新, 甚至改变了文化的传承方式。如大数据正在从新闻生产模式、新闻生产机制、新闻生产质量等方面对湖南的新闻传播产生影响;再从大数据对湖南影视创作的影响来看, 一是对作家观念和作品主题会产生影响, 运用大数据分析, 可以得出作家的观念和作品的主题都有向轻松娱乐化、大众化发展的倾向。二是大数据对文学创作的影响, 在大数据这样的时代背景下, 影视工作者常常分析怎样的影视表现形式能够更好地吸引观众, 如果一部作品在创作时就能考虑到之后拍摄的需要, 那就会节省很多编剧的时间, 自然也就会缩短拍摄周期, 影片的投资成本和投资商的投资风险都会大大降低。三是大数据对经典文学的颠覆, 在大数据背景下, 经典文学作品被一改 (编、拍) 再改 (编、拍) , 但是并没有减少观众猎奇的心理, 依然能够成功地吸引受众者的眼球。当前湖南省委、省政府高度重视培育发展大数据产业, 并致力推进云计算、大数据、“互联网+”的综合应用。据长沙晚报最新消息, 湖南将建大数据交易中心, 加快构建“覆盖全省、辐射中部、影响全国”的大数据交易平台, 推动大数据、云计算等与其他产业有机整合, 这些都对湖南文化产业业态创新产生积极而深远的影响。

三、基于大数据的湖南文化产业业态创新路径

党的“十七大” (2007) 、“十八大” (2012) 报告分别提出要“培育新兴文化业态”、“发展新型文化业态”。业态创新对原创产业培育、产业升级、区域经济发展都将产生巨大作用, 文化产业业态创新已经成为文化产业变革的新动力。关于大数据时代文化产业业态创新的研究, 杜超等 (2008) 认为主要是注重文化资源的开发、文化内容的创新以及文化产业新业态的培育, 卫欣等 (2009) 提出主要采用引进、消化与吸收的方式促进文化产业业态创新, 赵立平等 (2015) 则对大数据时代湖南文化创意产业新业态的发展作出专门研究, 这些都为基于大数据的湖南文化产业业态创新路径提供重要借鉴和参考。创意是文化产业发展的核心与灵魂。国际上, 美国抓住版权和高科技不放, 欧洲大力推动原创, 日本成为动漫大国, 韩国抢先发展网游产业, 都旨在抢占文化创意的制高点和推动文化产业业态向高端进发。因此, 基于大数据的湖南文化产业业态创新就是要打破传统模式, 立足于好创意, 运用好大数据, 促进湖南文化产业业态结构升级和质效提高。具体建议如下:1、从内容上进行创新。数字时代, 新兴文化业态的竞争往往集中体现在文化内容的创新上, 正所谓“内容为王”。以传媒产业为例, 无论是传统媒体的注意力经济, 还是网络媒体的粉丝经济, 用户对于媒体的喜爱和粘性度, 最关键的还是对于信息内容本身的需求和兴趣, 没有用户就没有市场, 传媒业态创新, 必须坚持内容为王, 以内容优势赢得发展优势。在发挥传统主流媒体采编优势和信息资源优势的基础上, 要加快采编流程集成化和数字化改造, 推动新闻信息生产向实时生产、数据化生产、用户参与生产转变, 从而更好地满足受众的文化信息需求。2、从技术上进行创新。一方面加强对传统文化产业的技术改造, 提高影视、演艺、娱乐、文化会展等领域的科技含量, 提高文化产业的吸引力、感染力;另一方面加快推进新兴文化产业发展, 促进动漫、游戏、数字文化服务等新兴文化业态发展, 不断提升新兴文化业态的比重;建设一批包括亚太创新设计中心等在内的高端创新设计展示平台, 不断提高我省文化生产和传播的科技装备水平, 提高文化产品和服务的“科技含量”。3、从融合上进行创新。推进文化与相关产业相融合, 包括文化与旅游、文化与体育、文化与电信、文化与制造业、文化与农业等的融合发展。以文化与旅游相结合为例——文化因旅游而生动, 旅游因文化而精彩。湖南不仅是文化大省, 也是旅游大省, 拥有丰富的文化旅游资源。要继续抓好以历史文化、红色文化、生态文化为依托的大湘东文化旅游产业带建设, 通过多样化主题, 唱响大湘东文化旅游品牌;要着力推进大湘西文化旅游融合发展, 高标准建设好大湘西文化旅游精品线路, 努力打造具有广泛影响力的“神秘大湘西”文化旅游品牌。4、从市场上进行创新。文化产业发展水平怎样, 文化产业业态创新成效如何, 市场是重要的“试金石”。文化产业业态创新必须很好地将实业和经营剥离开来, 在坚持讲政治的前提下, 也要遵循市场规律和开拓市场渠道, 积极借鉴国内外、省内外先进制度文化和管理经验, 着力完善组织结构、运行机制和管理体制, 使文化产业发展及其业态创新既符合原则方向又充满生机活力。文化企业要努力创造条件适应金融或资本市场要求, 通过并购联盟等方式实行跨越式发展。政府要发挥市场在资源配置中的决定性作用, 完善公平竞争环境, 全面推动业态创新。5、从开放中进行创新。加快湖南文化“走出去”, 就要进一步增强文化企业 (既包括“顶天立地”的骨干企业, 又包括“铺天盖地”的小微企业) 的开放素质和外向功能, 不断壮大对外文化贸易的主力军。同时进一步开展好文化交流和文化贸易活动, 组织和开展好类似“海上丝绸之路国家主流媒体湖湘行”等文化交流活动, 大力拓展包销、代理、寄售、拍卖、展销等多种贸易方式, 努力把湘瓷、湘绣、湘书、湘烟 (花) 和湘 (电) 视 (节目) 等“湘”字号特色文化产品“卖出去”。创造条件在海外设立分支机构和发行网络, 建立起长效、灵活的文化“走出去”绿色通道。

文化大数据 篇9

1“鄂西生态文化旅游圈”对资料建设提出的要求

湖北省委、省政府于2008年提出构建“鄂西生态文化旅游圈”以来,先后投入大量资金打造了一批适合鄂西地区经济发展状况和当下经济发展趋势的文化项目,力求将“鄂西生态文化旅游圈”打造成为具有全国影响力和知名度的文化产业名片,为推动当地经济建设和文化发展提供动力。这一政策的出台可以追溯至1985年前后,我国从世界经济论坛引入“关于竞争能力的报告”之后针对传统经济发展模式和政策思维策略的一些认识。鄂西地区经济基础薄弱、自然资源开发面临诸多挑战,要想令当地的经济发展有所改观,就必须引进既能发挥自身优势、又符合时代发展潮流的新型经济发展模式。王秉安先生指出:“区域竞争力是指一个区域在其所处的大区域中与同类区域争夺市场和资源的能力。”随着学术界就区域竞争力的研究逐步深入,学者们逐渐认识到“一个地区的核心竞争力是该地区具有而其他地区不可模仿和学习的能力或素质。”就鄂西地区来说,自然景观和地方文化是当地最为鲜明和突出的两大优势资源,以此为基础形成的自然生态资源和生态环境共同孕育了自然景观中最具竞争优势的经济增长点。

现代旅游已不停留在游山玩水这样一种感官愉悦的观光旅游层次上,日益成为一种综合性的高品位审美文化活动。旅游开发不仅是一个技术过程与经济过程,而且也是一个文化过程,文化是旅游开发的灵魂。而文化又具有地域性、民族性和传承性,并为一个国家和地区所独有,从而使文化因素成为旅游业发展的决定性因素。图书馆作为一个文化机构,理所应当在这样一个文化过程中发挥重要作用。地方高校图书馆作为本地区最大的信息库,既可满足本校教学、科研的需要,又可兼顾本地区经济发展的需要。在“生态文化旅游”这一重要兴州战略的指引下,湖北民族学院图书馆作为一所地处恩施州首府的地方高校图书馆,如何应对这一兴州战略,如何确定本馆的特色馆藏,如何建设富有本馆特色的信息库,如何实现特色馆藏的长期保存,并探寻本馆特色馆藏的建设与本校特色学科建设及本地区经济发展之间的互动关系,如何实现以特色馆藏促特色文化建设,以特色馆藏促旅游产品开发等一系列问题显得日益紧迫且意义重大。课题组将以“鄂西生态文化旅游特色馆藏的建设研究——以湖北民族学院图书馆为例”为题展开研究,期望能为本馆的馆藏建设指引方向,为同在圈内的图书馆提供借鉴,为地方经济建设提供帮助。特色馆藏是指图书馆根据本馆所处的地理位置、历史传统及其主要读者群的需要,在收藏文献资料过程中有意识选择并逐渐形成的具有一定特点和优势的馆藏体系。加快特色文献建设是现阶段我国图书馆信息资源建设的重要内容之一。《普通高等学校图书馆规程》(修订)也明确提出了应“根据馆藏基础及地区或系统文献资源布局的统筹安排,判定文献信息资源建设方案,形成具有本校特色的馆藏体系”。因此,图书馆要保持活力,保持竞争性,就要建设具有权威性、地域性、代表性和个性鲜明的特色馆藏,并不断优化馆藏结构,实现“人无我有,人有我优”的目标。这一点已成为图书馆人的共识,国内外均有较多文献作了论述。

对自然景观和地方文化的关注,与我国学术界从西方引入“生态文化”的理念有着直接的联系。自20世纪90年代伊始,中国学术界开始将西方生态理论引入到学术讨论和问题研究中,孕育了“生态文化”的新概念,“并从两种学术理路对之作阐释,一种是将生态文化视为一种人类应当采取的新的文化形态,另一种则从人类文明演进的角度,将生态文化视为一个历史范畴或文化的有机组成部分。民族生态文化是中国各少数民族在与自然生态环境交往的漫漫历程中,以特有的生态观、文化观和宇宙观为指导,以调适生态与文化之间的关系、寻求人与自然和谐共存为落脚点和归宿而形成的生态物质文化、生态制度文化、生态观念(精神)文化的总和。它与生态文化既有显著的区别,又有深刻的联系。”作为民族地区文化传播和经济建设的重要支柱之一,民族高校更应在当地的文化建设中扮演重要角色。

2 文献资源建设的基本定位

我国对旅游特色馆藏的研究始于21世纪初,研究成果主要集中于旅游特色馆藏的作用与价值、分类与特点及收藏范围、开发与利用及数字化研究等方面,主要研究人员有钟琼、尹美菊、温颖欣、魏伟等。作为图书馆特色馆藏建设之一的旅游特色馆藏建设的研究,有利于拓展图书馆馆藏建设的新领域,有利于丰富图书馆馆藏理论体系。旅游特色馆藏及其数字化建设有利于推动旅游经济和旅游产业的深度发展,有利于满足广大游客对旅游信息的需求,有利于加强旅游管理学科建设并提高学科发展水平。以“鄂西生态文化旅游圈”为背景来研究圈内旅游特色馆藏建设的文献尚不多见,而“鄂西生态文化旅游圈”的建设将是未来湖北省支持湖北西部发展的一项重要的中长期战略。

湖北民族学院图书馆多年来扎根于西部民族地区,形成以土家族资料收集、整理和民族地方志撰写为主要特征的馆藏储备形态,先后成立了“土家族研究网”、武陵地区民族研究特色数据网和本校硕士学位论文网等文献资源储备体系。土家族研究网以湖北民族研究所、湖北省高校人文社科重点研究基地湖北民族学院南方少数民族研究中心和湖北民族学院图书馆民族文献资料室为依托,主要为土家族研究学者和政府职能部门提供信息检索和信息咨询服务。目前开设有土家族研究机构、研究人员、研究动态、文物资料、文字资料、音像资料与图片资料等栏目。土家族研究网希望最大限度收集土家族研究中的文献资料、田野调查资料、图片和音像资料、学术著作、论文和调查报告、民族地方志、民族地方概况、政协文史资料、党史资料、考古发掘资料、民间文艺资料及实物资料等,并对这些资料进行数字化处理,力图建设成土家族研究的资源数据中心。在众多的土家族文献资源中,湖北民族学院图书馆储备了一批具有较高艺术水平的土家族织锦,为传播和研究土家族织锦独具的抽象构图特征提供了实物资料。“土家族织锦与黎族织锦、傣族织锦、苗族织锦并称全国‘四大民族名锦’。早在2000多年前的汉代,土家织锦就己经作为贡品进宫。土家族织锦在土家语中叫‘西兰卡普’,用汉语释义,‘西兰’是‘铺盖’的意思,‘卡普’是‘花’的意思,‘西兰卡普’即‘花铺盖’。”在漫长的历史发展中,“西兰卡普”的制作技术不断得到提高,并应用到日常生活的各个领域。

湖北民族学院图书馆还建设有“武陵地区民族研究特色数据网”,该数据库以湖北民族学院民族文献资源、民族学一级学科硕士点、相关馆员和学者群为依托,全面系统地收集、挖掘、整理、保存和传播武陵地区具有民族地域特色的研究资料和学术成果,构建武陵地区民族研究文献数据库、非遗文物及民俗风情多媒体数据库、学者数据库等特色数据库,以现代化手段保护和传承武陵地区特色文献,全面展示武陵地区独特的民族文化、艺术、医药、政治、经济及社会等各领域的研究特色和学术积累,为民族学、人类学、社会学、政治学、经济学及中医学等学科的本土化研究和高层次人才的培养提供重要的文献信息保障平台。同时,湖北民院图书馆与州内各县市公共图书信息机构在旅游特色馆藏文献建设方面的共享协作机制研究,还针对州内鄂西生态文化旅游特色馆藏文献的整合开发及信息化建设与利用研究。随着研究的深入以及学校相关专业的建设和发展,正在形成鄂西生态文化旅游特色馆藏文献的建设与本校旅游管理学科及恩施州生态文化旅游产业发展之间的互动互促关系研究。

3 民族院校资源建设与“生态文化”发展的统一

作为地方民族类院校,在完成基本的教学任务和培养高水平人才的同时,还需要承担起文化保存、开发和利用的社会职能。湖北民族学院图书馆在这一方面取得的成果有目共睹,以土家族文献资料电子化为载体的土家族研究网,不仅为国内外研究者提供了便利的文献查阅功能,还将一批长久以来被忽视、被遗忘的土家族地域文化的表演、制作技法保存下来,成为推动地方经济发展和打造地域文化品牌的重要力量。以2008年在中央电视台青年歌手大奖赛获得民族类唱法金奖的“土苗兄妹组合”为例,该组合由湖北民族学院在校学生吴娟和获得“土家歌王”称号的王爱民等人组成。他们一曲《打起鼓盆唱起歌》获得了评委的一致好评,这首歌曲是湖北省著名作曲家王原平,根据保康县大型情景音乐剧《荆山楚源》中的民歌《鼓盆歌》改编而成,其中加入了长阳山歌高腔元素,显得更加高亢嘹亮,地方特色更加浓厚。以此为开端,湖北民族学院大力引进少数民族音乐、艺术人才,以教学培养和社会实践相结合的方式,努力提升学校的办学层次。同时,当地正在形成的以地方土苗文化为核心的文化品牌,二者构成了高等院校民族文化资源整理与社会经济发展之间的良性互动,是推动“生态文化”稳步、健康发展的重要因素之一。

根据前文对湖北民族学院图书馆文献馆藏资源的介绍,可以看到,地方民族院校储备了类型丰富、数量庞大的各类地方文化资源,在为本校教师提供文献查询、资料整理的同时,还鄂西地区文化发展、经济建设奠定了坚实的文献基础。但文献资源与生态文化经济的发展之间尚存在着巨大的鸿沟,学术界自20世纪90年代开始关注“生态文化”研究以来,就高度重视研究协调文化资源与经济发展之间平衡点问题的讨论。一部分学者基于文化捍卫者的自我定位,对于以经济发展为唯一诉求的文化产业开发持彻底否定的态度,并认为此类开发模式将最终导致经济发展模式的同质化以及文化资源的破坏。另一部分学者则认为,经济发展和文化保护可以维持良性的互动模式,只需对当下文化产业发展中存在的若干问题给予适当调整即可。两派学者的观点各有其合理性,又由于二者均能在不同地区、不同时期的文化产业开发中寻找到相应的证据,最终形成了两派观点始终处于焦灼状态的状况。有鉴于此,笔者认为需要跳出以经济发展和文化资源的保护的争辩为矛盾双方的讨论模式,转而寻求一种更具操作性和现实针对性的研究模式。

随着社会各界对“生态文化”的认识越来越清晰,地方政府和民间机构也逐渐形成了以民族文化品牌打造为目标的文化产业营造意识。大数据技术的发展更成为使地方民族文化得以保存和开发的技术保障,作为一项方兴未艾的开拓性事业,以大数据建设为切入点讨论民族地区生态文化建设中各项问题,尚处于起步阶段。湖北民族学院图书馆在这一领域也仅仅是开其端绪而已,将来的工作还需要更多的资金支撑和技术投入。

参考文献

[1]王秉安,陈振华.区域竞争力理论与实证[M].北京:航空工业出版社,2000.

[2]郭清霞,鲁娟.鄂西生态文化旅游圈生态竞争力分析[J].经济地理,2012(1).

文化大数据 篇10

现代产业与信息技术的发展使数据资源成为越来越重要的生产要素。爆炸式增长的数据量对多源、异构、高维、分布、非确定性的数据及流数据的采集、存储、处理及知识提取提出了挑战。大数据思维就是此环境中的产物,它并不局限于传统的基于因果关系的逻辑推理研究,甚至更多地通过统计型数据的搜索、分类、比较、聚类、关联等的分析和归纳,关注数据集内隐藏的相关性(支持度、可信度、关注度)。图灵奖得主吉姆·格雷将这种数据密集型的研究范式从理论科学、计算科学、实验科学中分离出来,成为“第四范式”[1]。

2008年《Nature》推出Big Data专刊[2]后不久,文献[3]将大数据计算称为商务、科学和社会领域的革命性突破。2011 年,《Science》的Dealing with Data专刊阐述了大数据对科学研究的重要性[4]。同年,麦肯锡公司发布关于大数据的竞争力、创新力和生产力的调研报告[5],分析了大数据的影响、关键技术及应用领域,进一步燃起学术界和产业界对讨论大数据的热情。美国政府于2013年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”[6],将其上升为国家战略。大数据被认为是继物联网、云计算之后,IT行业又一次颠覆性的技术变革。

云计算是利用互联网实现随时、随地、按需、便捷地访问共享资源池(如计算设施、应用程序、存储设备等)的计算模式[7],关注计算能力,并与关注知识提取的大数据技术相得益彰。

电力是社会发展的重要基础。随着全球能源形势的日益严峻,各国大力开展了智能电网的研究和实践[8,9]。其目标是建设一个覆盖整个电力生产过程,包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等环节的实时系统,以支撑电网的安全、自愈、绿色、坚强及可靠运行[10]。而其基础则是电网广域全景实时数据的采集、传输、存储、分析及决策支持。

而愿景中的电网则是网架坚强、广泛互联、高度智能、开放互动的智能电网。文献[11]分析了智能电网大数据的产生与特点,指出已有的数据处理技术在智能电网的数据存储、处理和展示等方面所面临的挑战,已成为智能化发展的制约因素。 文献[12]探索了基于云计算的智能电网信息平台的可靠存储和高效管理。文献[13]研究了用户侧电力消费的大数据,从中挖掘其用电行为,以改进需求响应系统。

以电为核心的大能源体系正在成为全球能源的发展战略[14]:一次能源的清洁替代与终端能源的电能替代都必须依靠电网的输送才能大规模地实现。文献[15]指出,电力可靠性问题的顶层设计应该以大能源观为指导,不能局限于电力系统自身,还要分析其与一次能源、外界环境、管理政策、用户需求与方式变化间的交互,研究广义阻塞对电力系统安全性与充裕度的影响。

电力、能源及广义环境的多源、多态及异构数据的数量呈指数级增长,需要有相应的广域采集、高效存储和快速处理技术予以支撑。而从这些数据中挖掘知识及价值应用则使电力大数据的话题融入大数据的研究热潮。本文及其续文是笔者关于如何将电力大数据的思维应用到电力的广义可靠性、大能源安全及环境安全方面的思考。

1 大数据概念的演绎

1.1 定义

对“大数据”还没有统一的定义,通常指量大、多源、异构、复杂、增长迅速,无法用常规的方法处理的数据集合[16]。许多数据往往只在统计学观点上具有某种相关性,而不一定像传统应用的数据那样具有严谨的因果关系。对这样的统计关系型数据,只有当反映一个真实问题的数据量达到能在一定程度的统计意义上描述其真实面貌时,才能有效地提取知识,支持决策。而对于常规的因果关系型数据来说,数量的大小往往仅影响到计算资源,而与提取知识的方法关系不大。

因此,大数据与小数据之间并无绝对的界限,而是相对于目标问题而言的。大规模的数据量只是大数据概念的特征之一,也不应该用海量的规模作为大数据的必要条件。

大数据技术涵盖了从信息产生、采集、存储、转换、集成、挖掘、分析、计算、展示、应用及维护等数据全生命周期管理过程[17],需要具备从不同类型的多源异构数据中,快速提炼出有价值信息的能力。

1.2 基本特征

数据是以编码形式对自然现象、社会现象、试验仿真结果及经验的记录,包括数字、文字、图像、声音等形式。与传统数据相比,大数据具有四大显著特征4V,即量(Volume)、类(Variety)、速(Velocity)、值(Value)[18]。“量”是指数据容量足够大;“类”是指数据种类呈现多源多态特性;“速”是指实时性要求高;“值”是指数据价值密度相对较低。在数月的监控视频中,可能仅1~2s的画面有用,但通过关联数据的挖掘、分析和提取,却可能获得很高的信息价值。

一般认为,数据规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限来处理的能力,就可称为大数据。笔者认为如果统计型数据量对于具体目标问题来说,已经具有统计意义,就可以用大数据思维来处理。若为大数据设立数百TB的阈值,必将大数据思维束之高阁,扼杀了其广泛应用的生命力。

除了从因果、统计及博弈等数据关系的视角来对数据类型分类外,还可以按数据结构的视角将其分为三种类型:①结构化数据,即可以用二维表结构来逻辑表达的行数据,关系型数据库是其有效处理工具;②非结构化数据,是一类不能用有限规则完全表征与刻画的异构性数据,如图像、音频和视频等信息,它们之间不存在直接的因果关系,存在不相容性及认知的不一致性;③半结构化数据,介于上述两种结构之间的数据,可以用树、图等模型表达,如Web、办公文档及电子邮件等信息。据统计,随着社交网络、传感物联及移动计算等新技术、新渠道的不断涌现,企业中的半结构化或非结构化数据占比越来越大,有的已达80%。

1.3 思维方式

大数据技术的思维方式是:将采集到的经验与现象实现数据化与规律化,在继承传统的统计学、计算数学、人工智能、数据挖掘等方法的基础上,从单一维度转向多维度统筹融合,开发知识处理的新方法,从更深刻的视角,以更高的时效发掘多源异构数据,从而发现新知识和新规律,并实际应用的方法学。

若可以用简单的表达式直接描述某问题的结果与变量之间的关系,那么即使其数据量很大,也不一定属于大数据思维。当数据之间没有或还不能严格描述其因果关系,而数据集已相对地具备统计意义,就需要并可以采用大数据思维来处理。例如:对于一个市场调查的数据集,如果仅仅求取人群对某种商品的需求分布,那么思维方法并不会因为数据集是否海量,而改变常规的数据处理思维。但如果要从人群对该商品众多技术、经济、全程服务特性等各方面要求中提炼出有助于提高企业竞争能力的决策支持,那就需要有新的思维方法,包括信息挖掘与利用的思维、模式及方法,以帮助人类获得更深刻的洞察力。

关注统计关系的思维方法,同样可以应用于有限数据集上[19],只是其结论的可信度可能受到影响。

1.4 大数据技术的挑战

1.4.1 大数据的采集与集成

利用各种传感器及终端,采集反映物理世界、市场经济与人类行为等现象的静态/动态的异构数据,成为人、机、物三元世界的信息纽带[20]。其挑战主要体现在:①从结构化数据为主,向结构化、半结构化与非结构化的三者融合的变革;②数据来源的多样化,特别是移动终端的广泛应用,使大量数据需要同时带有时间与空间的标志;③有用信息被淹没在大量无关或弱相关的数据中,或需要处理低质量及局部缺损的数据。

1.4.2 大数据的存储

大量多态异构数据的高效、可靠、低成本存储模式是大数据的关键技术之一,对多源多态数据流之间的交互索引与转换效率影响很大。

数据压缩技术可以减少数据传输量及提高存储效率,但也增加了数据处理环节及计算负担[21]。分布式存储要权衡对存储空间及实时性的影响:对实时数据采用实时数据库或内存数据库;对核心业务数据采用传统的并行数据仓库系统;对大量的历史和非结构化数据采用分布式文件系统。

算法在处理复杂结构数据时相对低效,故希望事先为复杂结构的数据建立索引结构来帮助搜索,并合理地将非结构型数据结构化。

1.4.3 大数据的分析

需要关注大数据的形态描述、基本运行规律及其可控性。其中,最复杂的是人类社会行为信息,其决策行为必须与物理系统及信息系统相结合。

目标领域的信息若能与关联领域的信息相结合,则不但知识量得以增加,而且更有可能揭示综合性、交叉学科的未知知识,甚至从统计型数据中发现其(准)因果关系。知识的涌现性反映在模式、行为和智慧上。例如:将提高风机效率的研究与气象信息、电网信息联系,其效果将大大提升。大数据与云计算为之提供了数据资产的保管、搜索的技术,但也不是数据越多越好,而信息的提炼与知识的发现一般很难通过直观方式的分析和解读来获取。

数据驱动的分析方法包括:聚类、判别、回归、识别、隐变量、主因分析、时间序列。需要处理大规模的不定解问题,及必要时信息的补充问题,利用特征的相关性来发展统计学,有效地表达高维随机变量函数的联合概率分布。

用以发现知识的技术有:遗传算法、神经网络、数据挖掘、专家识别、回归分析、聚类分析、关联分析、数据融合、机器学习、自然语言处理、情感分析、空间分析、时间序列分析及其他计量学方法。一个例子是Google采用机器学习和神经网络来分析服务器群的数据,掌握大量变量之间的交互。神经网络在无显式编程下自适应学习,大大提高服务器群的效率,发现普通人注意不到的复杂互动关系。

随着大数据的应用从离线走向在线,甚至实时,所面临的系统复杂性、数据复杂性和计算复杂性挑战更为严峻。目前虽然出现了一些较为有效的方法,如流处理模式、批处理模式,及两者的融合[22],但仍未有一个相对普适的(准)实时的分析处理框架,在合理精确性的前提下实现快速的随机优化。

1.4.4 大数据的易用性

易用性应该贯穿在大数据的集成、存储、计算、分析,乃至展现等整个业务流程[23]。从技术层面看,可视化、人机交互及数据起源技术都可有效提升易用性,但仍存在元数据的高效管理的难点。元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息,是描述信息资源的重要工具。

1.4.5 大数据的安全性

数据可靠性和通信网络安全性至关重要。必须研究各种广域量测数据和仿真数据的完备性、适时性和价值的评估技术,研究在广域信息不完全条件下的分析、控制技术。

“8·14”大停电前的几个月,北美电力可靠性委员会(NERC)警告说,随着电力业务的复杂化,越来越多的电力公司不遵循2002年发布的非强制性的安全导则,致使一些数据采集与监控(SCADA)网络被蠕虫破坏。大数据安全是一项包括技术层面、管理层面、法律层面的社会系统工程,其保障体系的框架由组织管理、技术保障、基础设施、产业支撑、人才培养、环境建设组成。应该研究数据源和传输的可靠性,研究信息系统故障或受到攻击时的行为,以及信息的阻塞、淹没、丢失和出错对大能源可靠性的影响。

移动互联时代中,人们在不同场合产生各种数据足迹;大数据技术将大量行为信息聚集在一起,就很可能暴露其隐私。由于尽可能地获取信息本来就是应用大数据技术的目的,故与隐私权的保护存在着矛盾。如何协调共享与隐私,需要制度与监管的保证。

现有的数据安全保护技术主要针对静态数据集[24],包括开放与防御的平衡,防止数据被窃取或篡改。但仍需要解决动态信息的安全性问题。

1.4.6 大数据的应用

大数据学科的兴起与人类需求密切相关,其中的信息挖掘及知识提炼环节必须与待求解问题紧密结合,而应用环节则是大数据技术发展的动力与归宿。因此,大数据研究应该遵循问题导向、需求牵引及数据共享的原则。必须结合具体的目标问题,将采集到的低价值的大数据加工成高价值的思想或知识,大数据技术才有生命力。若没有应用企业的深度参与,若不能按照商品的规律运行,大数据技术就难以真正取得收效。此外,若没有各管理部门对数据共享的落实,大数据技术也只能是纸上谈兵。

知识作为资源,需要像物质资源那样分配及流通。为此,需要对知识产品定价,并从数据使用的视角揭示信息流与科学活动的内在规律。

目前对大数据应用的关注,主要集中在商业与服务业这些以统计关系为主的领域[25],较少涉及具有较强因果关系的领域,如电力系统及能源市场等领域。笔者认为,是否能成功地将统计关系、博弈关系与因果关系取长补短,是大数据技术能否扩大应用领域的一个关键。

2 电力大数据

2.1 问题的提出

从能源系统看,它包括电网和非电的能源网两部分;电力系统应该在能源的清洁替代与电能替代中有效地承上(一次能源)启下(终端能源),兼顾左右(与其他二次能源协调)。

从信息系统看,它包括专用通信网与互联网(Internet)两部分。专用网用于对信息安全性或实时性要求高处,但由于非开放式的接入,故不适合与广泛用户的互动;互联网用于开放场合,但信息安全及实时性差。显然,两者对于信息系统来说都不可或缺。

能源革命需要的是能源系统的全部组分与信息系统的全部组分的深度融合[26],即大能源系统与大信息系统组成的信息能源系统,而不是局限于它们的某个子集之间。但是,智能电网的研究范畴基本上局限于能源系统中的电力系统与通信系统中的专用网[27],因此其信息物理融合的概念也就局限于“电力生产信息+电力系统”。作为能源革命重要环节的“一次能源系统及终端能源系统”,以及作为信息革命重要环节的“网络金融及需求侧参与信息”却并没有得到应有的重视。

显然,目前的智能电网框架中的专用通信网的功能需要从电力系统扩展,不但涉及各种非电的能源环节,而且涉及相关的非能源环节,以更好地支持对电力可靠性及经济性的研究,并支撑综合能源安全、能源经济安全及环境安全。另一方面,开放的网络经济及广泛的用户参与都需要互联网的支持,互联网数据的管理与挖掘成为非常重要的任务。

整个能源行业在转型发展中面临的机遇和挑战,来自一次能源的压力、环境安全的紧迫性、电力系统内外复杂性的增加、运行环境及扰动事件的不确定性与风险的增大、经济与技术的发展、市场改革的要求。为了应对上述挑战,必须提高数据的及时性、完整性、一致性及信息安全防御能力,提高对数据的管控能力,消除数据壁垒、存储无序且不一致的现象,完善对外部环境、基础设施及人才队伍的掌控。

从传统的电力数据演变为电力大数据,跨领域的时空扩展将电力系统的界面条件从确定性变为时变性,同时也增加了多时间尺度的动态复杂性[28]。涉及各类数据的采集、集成、存储、管理、知识挖掘、决策支持、可视展现等技术,也反映了电力及综合能源数据的管理、知识的挖掘和应用等一系列推进能源生产、转换、输送、消费方式的创新思维。其中的互联网数据大多为传统数据库不支持的非结构化类型,包括图片、视频、音频、地理位置信息、网络日志、博弈行为、金融动态、政策法规。数据的在线或实时处理,往往呈现出突发及涌现等非线性状态演变现象,难以预测。

为此,信息创新必须与能源革命在更高层次上深度融合,特别是在一次能源中的清洁替代及终端能源中的电能替代上,不但将协调优化的概念提升到综合能源流的范畴,而且推动电能更主动发挥在一次能源与终端能源之间的核心纽带作用,实现能源生产模式与消费模式的革命。

但是,将大数据技术局限于互联网数据也是片面的。通过专用网或仿真网获取的数据,包括智能电网概念中已涉及者,以及有待外拓的非电能源领域与非能源领域中的数据问题,同样存在大量的挑战。既然讨论的是信息物理融合问题,那么其框架就更不应该在信息系统内部或能源系统的内部设立藩篱。

当前的研究都在一定程度上受限于物理系统中的藩篱或信息系统中的孤岛。例如:①稳定性与经济性的研究都针对给定的边界条件,不能真实反映上下游环节的变化对电力系统的影响;②充裕性问题被粗犷处理为固定比率的备用容量,无法适应大规模不确定性的可再生能源及充放电用户的入网;③决策过程基本无法考虑博弈行为的影响;④忽视了信息系统本身可靠性的影响;⑤缺乏对电力系统外部环节的自适应能力。

要突破上述藩篱与孤岛,就必须遵循以电力系统为核心环节的大能源系统在大数据时代下的发展理念,顺应管理体制及技术路线的变革。

2.2 电力大数据的特征

一方面,电力大数据具有大数据的共性,包括目标领域向其他相关领域的扩展,以及数据类型向非结构型及非因果型数据扩展,时间维度向多尺度的流数据扩展。由此形成大量的异构异质数据,包括数字、文本、图形、图像、音频、视频等静态和不同时间尺度的动态数据,以及大量统计关系与博弈关系的数据,都需要快速处理。

另一方面,电力大数据必然继承了能源行业数据的特征,包括大量的因果关系数据、高维的时空数据,广域的监测控制,快速的时间响应及实时控制数据。除了电力系统的状态外,还需要获取并分析相关领域的数据,并处理部分数据缺失时的不确定性。

运行工况或故障场景都会影响系统的稳定性和控制策略。中国的电网现在已普遍实现了在线的量化分析功能,按实测工况和典型故障来指导预防控制,并向自适应的紧急控制与系统保护发展[29]。但若要有效地应对极端自然灾害环境,则还需要采集并处理大量非结构型的视频、语音、图片,并与电力系统分析功能有机结合。大规模间歇性可再生能源(RES)与电动汽车(EV)的入网对电力充裕性与备用调度提出挑战,要求大大提高对风电、太阳能发电及EV充放电的预测精度,这就需要处理大量非结构型的地理及交通动态数据。为了应对相继故障,基于常规因果关系型数据的分析算法也应该解决多米诺效应的演化路径及实时评估的经典难题。

2.3 电力大数据的类型

除了按数据结构等大数据概念来划分电力(能源)系统大数据,还存在其他视角,列举如下。

1)按业务领域,电力大数据可分为:①规划运行类,包括电力规划、电能生产、运行监控、设备检修等数据;② 企业运营类,包括企业发策、运营、电力市场、用户信息等数据;③企业管理类,包括人财物资、资本运作、企业资源计划(ERP)管理、协同办公等数据;④非电的能源类,包括各种一次能源、非电的二次能源、终端能源使用模式等数据;⑤非能源类,包括气象、环境、碳资产、宏观经济政策等数据。

2)按时间维度可分为:①背景及法规数据;②历史数据;③调查及预测数据;④在线实测数据;⑤仿真推演数据。

3)按数据采集来源可分为:①书本及文档;②专用网数据;③互联网数据;④问卷及调查;⑤交互博弈及仿真结果。

2.4 电力系统的数据量

常规SCADA系统按采样间隔3~4s计算,10 000个遥测点每年将产生1.03 TB数据(12B/帧×0.3帧/s×86 400s/d×365d×10 000遥测点);广域相量测量系统的采样率为100次/s,10 000 个遥测点每年将产生495 TB数据。美国PGE公司每个月从900万个智能电表中收集超过3TB的数据。国家电网公司的2.4亿块智能电表,年产生数据量约为200TB,而整个国家电网公司信息系统灾备中心的数据总量,接近15 PB。 以2004年山东系统(97台机、462条母线、702条支路)为例,设在线每5min对220kV以上线路的三相永久故障分析一次暂态稳定性,仿真时长10s,仿真步长0.01s,则一年内将产生1 092TB的数据量。当大规模的间歇性分布式可再生能源入网后,发电侧计及气象数据的实时监控的数据量比传统发电成倍增加。智能配电、智能电表、电动汽车和用电技术的发展也大大增加了需求侧的数据量。电力企业的精细化管理,与一次能源、环境、交通、市政等外部系统的联系日益深化,对数据量的依存度也越来越高。

2.5 电力大数据对电力可靠性的支撑

整合各种广域系统采集的静态和动态数据,包括雷电场、台风风力场、山火场等非结构型数据与常规的电力数据及仿真信息相结合,从所获的现场实测或仿真得到的时间响应曲线中提取深层知识。以支持稳定性与充裕性的量化分析及自适应控制,协调故障前的预防型博弈,故障后瞬时的故障隔离和预测型紧急控制,检测到违约症状后的校正控制,以及系统崩溃后的恢复控制。在此基础上,综合防御框架还应该实现多道防线的时空协调,通过协同各道防线和各种控制手段,最大限度地减少大停电的风险。

信息的可靠性是分析和决策的物质基础;机理分析和量化分析则通过数据挖掘来深刻掌握电网的行为特性[30];正确的决策是为了能以最小的风险代价来最大限度地满足电力需求。互为补充的相量测量单元(PMU)、远方终端设备(RTU)和仿真数据共同满足系统在空间中和时间上的可观性和可控性[31]。需要研究在不完备数据下,如何将信息论和系统论相结合,从数据中挖掘深层信息。

在电力的长期可靠性分析与控制方面,需要考虑社会、经济、科技、能源与政策等发展的不确定性,以及各种博弈行为的影响,将目前依靠主观判断的方式逐步提升为基于混合仿真推演的方式。

3 信息能源系统的大数据平台

3.1 电力(能源)系统运行数据的采集

关系数据库强调完整性及一致性,云计算强调可扩展性,但难以保证实时性。Internet的TCP/IP协议在流量控制和数据纠错时会产生10ms量级的时延,难以满足实时控制,特别是紧急控制的要求。

RTU和SCADA系统可以用低成本采集大量的广域数据,并满足静态可观性,但没有统一时标,采样周期长、时延大,只能抽取慢速动态特征。故障录波和保护信息系统就地记录大量暂态信息,可支持故障的事后分析,但上传的滞后时间长,难以实时应用。

PMU数据不依赖于系统模型和参数,可在统一时标下快速采样,提供系统实际的时间响应曲线,用来校核仿真模型和参数,并提供仿真的初值。但受价格限制较难满足高可观性。

20年来的研究热点之一是将PMU用于实时稳定性分析及开环控制,根据受扰后短期实测数据预估稳定性,并在失稳前选择并执行控制措施,但至今未能用于稳定分析和开环控制。文献[32]明确指出,在非自治因素下单纯依靠轨迹的外推来预测并不可靠,并且即使在没有时间约束的离线环境下,要对有数学模型的仿真曲线进行稳定性量化分析也非易事。若在计算已有轨迹的稳定裕度时没有模型参数可用,其量化分析就更难。更重要的是,只有通过仿真才能在措施实施前确认其效果。不与仿真工具结合,就难以按合理的保守性来确保控制的充分性。其根本原因是:在事前,PMU无法观察到控制措施的效果,也无法在不依靠系统模型及参数的前提下求取实测轨迹(特别是稳定轨迹)的稳定裕度。PMU在应用上的这个瓶颈是本质性的,不可能真正突破。

现场伪量测是对广域数据加工中挖掘出来的数据;仿真伪量测是在仿真中产生的数据。它们的正确性受到模型、参数、初值和算法等的限制。

3.2 电力(能源)系统的大数据平台

随着数据采集环节的质量提高、成本降低,以及各种广域数据采集系统的数据共享,可以通过更多数据来全面掌控电力与能源。为此,需要将各种广域监测系统和数值仿真系统置于统一的平台中,有助于数据挖掘,识别相继故障的先兆特征、临界条件和传播模式,从而提高预警水平,增强防御停电灾难和事后分析的能力。

由硬件资源、基础软件、网络通信、数据集成、计算支撑、应用支撑、安全管控等环节构成的大数据平台支持多源多渠道异构数据的即插即用、融合与管理,支撑各种开发、应用及信息展示功能的即插即用。通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈行为的融合,管理各类能量的生产、转换、输送及使用,调度与仿真数据的集成与管理。

4 结语

虽然当前关于大数据的应用案例大多发生在互联网企业中,但传统的电力及能源企业也在思考如何从关于大数据的空泛介绍走向实际应用。特别是除了直接依赖互联网的电力金融业务及面向消费的个性化服务以外,在基于传统数据的系统分析与控制领域中,如何融合电力及能源的统计关系数据、因果关系数据及博弈行为数据,发挥大数据的价值。例如:间歇性能源及负荷预测,引导需求响应及节能减排,降低停电风险,反窃电,堵塞经营漏洞,优化资产全寿命周期管理等方面。特别是:如何使企业决策从当前基于常规数据及主观经验的模式,发展为基于数学模型、参与者及多代理模型的混合仿真的沙盘推演模式。其中的多代理模型就需要大数据技术的支撑。这关系到电力大数据技术是否能进入到通常由因果关系数据一统天下的物理系统分析领域。为此,思维方式需要重大变革。

摘要：大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节,藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代,支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合,使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑,包括:广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储,以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇,在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上,归纳电力大数据的特点。针对综合能源,通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合,构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统,并通过若干案例,反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。

企业大数据与大数据企业 篇11

大数据因其体量之“大”而得名，然而体量并非大数据的唯一特征，甚至也不是大数据最为重要的特征。巨大的体量凸显的是技术需求。而对于管理者而言，刻意追求巨大体量的数据并不具有多少现实意义，大数据更重要的特征在于其多样化的来源和形态、持续快速的产生和演变，以及对深度分析能力的高度依赖。因此，企业对大数据的驾驭和掌控，其核心并不在于拥有多大规模的数据，而在于是否能够对来自于企业内外部多样化信息源的涌流数据进行敏捷持续的捕捉和整合，并通过深度分析开发其商务价值。

一家中等规模的百货商场，通过视频监控记录下商场各个区域的客流人数，从而评估每天各个时段客流的在店时长，进而结合销售记录数据估算出客流中带有明确购买目标的“搜索型”顾客和无明确购买目标的“浏览型”顾客的比例，从而为之设计针对性的营销手段和服务措施。这一实践中所涉及的数据量，从技术视角上看并不算庞大，但该商场对多源数据的整合和开发，不失为基于大数据管理的一种典型体现。

从这个意义上来说，在管理视角上，大数据既不是一种技术，也不是一种应用系统，而更应该是一种立足于企业内外部数据融合以提升管理效率、开拓价值创造模式的管理思维。建立这种面向大数据的管理思维，其基础是业务流程信息资源的高度集成化，以及信息创造和传播形式的高度社会化。

所以，企业大数据的一个重要焦点，在于业务流程信息与社会化媒体信息的全方位融合。以ERP为代表的企业系统应用推动业务流程信息资源从分割走向集成，日渐兴起的企业内外部社交媒体则推动信息的创造和传播形式从通道式/平台式走向社交式，二者的融合将成为企业大数据的核心特征。由此看来，未来的“大数据企业”，则代表着建立在这种融合基础上的新型组织形态和价值创造模式。

驾驭企业内部大数据

企业内部数据包括两个主要维度：一是与业务功能及流程紧密相关的数据，如库存信息、物料需求信息、生产计划信息、采购信息等，可统称为业务流程信息；二是企业内员工及各种管理系统在其日常工作及活动中所创造、记录、交换和积累的信息，例如员工间的交流记录、工作心得、经验分享、活动新闻等，可统称为知识及沟通信息，知识及沟通信息高度松散且非结构化，但可能蕴藏着企业的重大潜在价值。

这两个数据维度的发展和融合，催生出了企业内部大数据。如图1所示，在传统的企业组织中，业务流程信息分散地存在于一个个孤立的业务系统中。在过去二十余年的企业信息化进程之中，一个主要的方向是业务流程信息从分割走向集成。从库存管理系统、物料需求计划 （MRP） 发展到企业资源计划 （ERP），分散的业务信息被集成于企业系统之中，从而实现面向业务流程的信息共享和沟通，并在此基础上借助跨部门的协同实现业务流程的优化和决策能力的提升。

另一方面，近年来逐步兴起的企业内社交媒体应用，推动着企业内部数据环境在知识及沟通信息维度上的重大变革。在传统企业组织中，知识及沟通信息借助于通道式或平台式的媒体产生和传播。在通道式的媒体上（例如email），所有的人都可以发信息，但信息的发送对象是明确的、有限的；在平台式的媒体上（例如企业内的新闻网站），信息是开放的，但只有专门的人员才能发布信息。在企业内社交媒体中，这两种形式被整合在了一起：所有人都可以发布和分享信息，而且这些信息是开放的、可定制、可再分享的。在这样的应用环境中，跨部门、跨层级的社交联系成为可能，并使得企业能够更为敏锐地应对变化的环境，以即兴式的团队组织来捕捉发展机遇。这种转变带来了三方面的价值：企业知识的有效共享和管理；企业文化建设，增强员工的归属感；对企业内协同创新的有效支持和促进。

进一步而言，当集成化的业务信息与社交化的知识沟通信息相融合，便带来了企业内部大数据。在集成化企业系统、内部社交媒体以及深度数据分析技术的共同支撑下，杰克·韦尔奇所畅想的“无边界组织”在新兴环境下成为可能，并被赋予了新的内涵。部门边界、层级边界被紧密的业务联系和广泛的社交联系所弱化，结构化的业务流程信息与非结构化的知识及管理活动信息被多维度融合的深度数据分析能力连接在一起，从而使企业真正具有驾驭内部大数据的能力。

从另一种角度上看来，业务资源整合使得企业信息资源的管理从分散走向集中，社交媒体的发展使得企业内的信息创造和传播从集中走向分散，二者相辅相成，使得优化控制与灵活创新的并存成为可能（见图2）。基于业务流程与社交媒体的融合而展开的深度数据分析，将为企业的决策优化、协同创新以及灵活应变开辟广阔的空间。

驾驭企业外部大数据

在企业外部的视角上，数据资源也包括两个维度：一是与上下游交易直接相关的供应链信息，如交易报价信息、订单信息、上下游企业库存及生产能力信息等；二是市场及社会环境信息，如原材料价格走势、市场需求及消费者偏好信息、顾客服务及满意度信息等。

企业外部大数据的基本特征，也正是在这两个维度的发展之中呈现出来的。如图 3所示，在传统的商务活动形式下，上下游企业的业务系统相互独立，交易伙伴借助电话、传真、电子邮件等手段以实现上下游信息交换，企业通过市场调研等方式了解消费者，获取市场及社会环境信息。组织间信息系统的发展带来了供应链信息的集成。通过将合作伙伴的信息系统进行对接，或是借助于电子市场平台实现企业信息系统的相互连接，上下游企业的业务信息能够通过标准化的接口自动交换，从而使得企业能够在较为充分地掌握上下游信息的基础上进行业务决策，实现交易伙伴之间的协同优化。

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在市场及社会环境信息的维度上，信息的创造和传播形态同样经历了从通道式/平台式媒体向社交媒体的转变。公众社交媒体的巨大影响力为社会化商务注入了强大的生命力。初期的社会化商务包括作为对外沟通渠道的企业邮箱、博客、微博或即时通讯等，其主要目的在于提升企业形象、提供客户服务。随之发展而来的社会化营销，则注重在社交网络中通过与顾客及其他商务伙伴的沟通和互动，进而通过实时化、精确化的市场洞察以获取商业机会、开拓市场、把握创新机遇。此外，基于社交媒体的众包、众筹与众创，也日益成为社会化商务的重要组成部分。

供应链信息集成与社会化商务信息的融合，构成企业外部大数据的核心特征。来自于社交媒体信息源的市场环境信息与来自于组织间信息系统的供应链信息相结合，借助于深度数据分析技术实现面向企业商务网络的预测与优化，并支撑起实时化、精确化、个性化的消费者洞察与敏捷响应，在此基础上为基于网络协同及社会化商务的模式创新提供了丰富的可能性。从而，对外部大数据的管理和驾驭，也将成为现代企业在网络化的商务生态系统中占据主导地位并获取经营优势的关键途径。

成为“大数据企业”

基于以上分析，企业内部大数据的焦点，在于业务流程信息与知识及沟通信息的融合；企业外部大数据的焦点，在于供应链信息与市场及社会环境信息的融合。进而，大数据时代企业组织的基本内涵，在于内部大数据与外部大数据的全方位融合。如图 4所示，大数据企业立足于内外部业务与社交媒体数据的集成交汇。

业务流程数据主要来源于以ERP为代表的企业系统，涵盖了产品、物料、采购、生产、销售、财务等与企业生产及服务提供过程紧密相关的数据；商务交易数据来源于以供应链管理系统 （SCM）、客户关系管理系统 （CRM）、电子化交易系统为代表的组织间信息系统，涵盖了供应商、客户、订单、物流等与外部交易活动紧密相关的信息；内部社交媒体数据包括了企业员工在内部博客、微博、Wiki、内容分享平台、群体化即时通讯工具等应用中创造和传播的信息，以及企业在办公自动化系统等交流协作平台上所记录积累的数据，涵盖并反映了员工的知识、建言、创意、心态、氛围等形式多样、内容广泛的信息；外部社交媒体数据主要来源于公众社交媒体，包括企业博客、企业微博/微信服务号、品牌社区等各种形式，所涵盖的信息内容包括市场环境、需求信号、全生命周期顾客行为、个性化偏好、营销互动记录等。

在这四大类型的数据之间，致力于大数据管理的企业可以有两种不同的发展策略。其一是以社交媒体与业务数据的融合为主导，以期通过敏捷响应快速发现并应对内外部环境中的变化和机遇。在这种策略下，面向高速数据流的实时数据采集和分析方法，将成为大数据管理的主要支撑手段。

第二种策略是以内外部数据融合为主导，以期通过全面汇集内外部信息，对中长期发展趋势作出准确的预判，从而实现高度优化的业务决策，并通过对信息环境的掌控，获取企业网络生态系统中的领导地位。在这种策略下，大规模多源异构数据的采集、清洗和整合方法，将成为大数据管理的核心支撑。

如何挖掘企业大数据的价值

企业大数据的价值开发高度依赖于深度数据分析能力。从内外部融合的视角上看来，企业大数据分析包括三个基本维度，即内容、关系和时空。

内容维度指的是数据本身所承载的信息内容。例如，G公司是一家大型电信服务商，其内部建设实施了一套“班组博客”系统。在这个内部社交媒体平台上，公司中的3000多个工作团队都开设了自己的博客，用于发布和交流工作经验、生活体验等方面的内容。经过数年的发展，整个博客系统中积累了博文700多万篇，评论超过1500万条，并保持着每月15万篇以上的博文发表数量，年阅读量超过1000万篇次。对于这一平台所积累的大量数据的价值开发，首先体现在对其信息内容的提炼上。平台上与工作相关的博文内容，如客服案例、经验分享等，经自动筛选分类、主题识别、关键词索引之后，被构建成企业知识库，为业务及管理工作提供快速有效的知识支撑，同时成为员工培训和自学的有力工具。而大量与工作无关的博文和评论内容，包括生活常识、娱乐信息、心情表达、心灵鸡汤等，在智能化的分类整理之后，也成为了该公司的一个独特的文化情景，支撑着企业中活跃的氛围，强化了员工的文化认同。

关系维度指的是数据及其所指代的对象之间的联系。在G公司的班组博客中，员工的发表、阅读、评论、回复、关注等行为详尽地反映了其相互之间密集而持续的联系，而这些联系毫无遗漏地被记录在平台的数据库之中。通过对这些关系结构的深度分析和挖掘，G公司获得了对员工及团队的影响力、凝聚力、创造力的更为准确而深入的评估手段。进一步而言，博客平台的行为记录数据与业务系统中的事务处理记录数据，以及员工及团队的绩效表现数据，也能够被有效地关联起来，从而使得管理者拥有强有力的工具，帮助其发现和理解员工的行为特质、工作表现、业务能力之间的潜在关联，进而实现良性优化的人员配置和人才培养。

时空维度指的是数据生成及传播的位置以及数据随时间演变的模式。对G公司而言，其数以千计的业务场所分散在众多城市的不同地点，因此，数据中的位置信息对于虚拟化的团队协同而言具有直接的意义。此外，位置信息也包括了数据在组织功能结构和层级结构中所处的位置。同时，在G公司的班组博客中，对特点话题时间演变规律的分析，也为管理者提供了有效的参考。其中对企业重要活动、运营理念相关信息在班组博客中的传播演变模式的跟踪，有效地揭示了员工对管理理念的认知、态度和接受过程。

更深入的价值开发来自于上述三个维度的交叉综合。例如，内容维度与关系维度的结合，使得G公司能够识别员工的兴趣偏好、社交特质、工作性质以及工作表现之间的匹配关系，也能够更为准确地发现那些分散在不同的员工手中、但具有重要潜在影响力的经验、创意以及机遇信号。内容维度、关系维度与时空维度的结合，使得企业能够更为深入地理解不同的员工特质、知识技能、团队特性、热点偏好在整个组织中的分布，以及这些结构随时间演变的过程和趋势，从而更为有效地调度和配置这些资源。

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这些维度上的分析需求，主要需要三方面的数据分析技术予以支撑。第一类是全局视图技术。对于管理者而言，对大数据内容全局状况的把握，往往是开发大数据价值的一个基本需求。然而大数据的体量和结构复杂性往往远远超出人类认知的信息承载能力。因此，有效的技术应当能够在大量数据中提取出一个足够小的集合以呈现给管理者，并使得这个小集合能够充分地代表数据全局。例如，在G公司的博客平台上，一种“代表性博文提取”技术能够在每天所出现的数以千计的博文中自动选择出10篇。这10篇博文在很大程度上全面代表了当天所出现的数千篇文章，既充分反映热点，也不能忽略冷门信号，从而使得管理者能够通过阅读这些文章来了解全局。第二类支撑技术是关联发现技术，其目标在于敏锐识别数据间的联系。例如，当G公司试图整合博客平台、业务系统、人力资源系统中的数据以全方位分析员工、团队特质以及绩效信息时，大量的数据属性之间所构成的复杂潜在关联网络，就需要强有力的关联发现技术来加以处理。第三类支撑技术是动态跟踪技术，即实时化的流数据分析处理、快速增量数据分析。三方面技术都处于快速发展之中，但尚未全面成熟，有待于学界和业界的持续努力和探索。

结束语

从一定意义上说来，业务资源集成与社交媒体相融合的过程，是一个“信息去中心化”的过程。信息资源的创造和管理，从以往以经营和运作为核心的中心化模式，转化为以分散创造、自由传播、灵活汇聚为特征的众创模式。另一方面，内外部数据融合的过程，是一个“信息去边界化”的过程。企业部门之间的信息交换、企业之间的信息交换以及企业与市场环境的信息，以日益多样化、实时化的方式实现。

这样的转变对于企业组织及其员工而言，其影响将会是多方面的。正面的影响可能包括创新意识与创新行为的出现、员工能力和技能的发展、沟通满意度的提升、员工关系资本的建立和积累、员工对组织的认同和归属感的增加；而负面的影响则可能包括员工注意力分散、过度争论，以及负面情绪的传播等。所以，建设“大数据企业”的过程，也将会是一个伴随着困难与风险的过程。在此过程中，需要管理者有效地把握创新发展的长期收益与短期业绩之间的平衡，在推进大数据融合的同时防范和控制其中的组织风险，并审慎地思考和重新定义组织内外部边界。

换言之，对企业而言，大数据实质上是一种管理思维，其支点在于业务信息资源与社交媒体的融合，以及内外部数据的融合，在这样的支点上反思企业的组织形态、运作范式和价值创造模式，是“大数据企业”的真正内涵所在。

郭迅华：清华大学经济管理学院副教授

文化大数据 篇12

对大数据合理地进行确认和计量；正确地进行会计处理；公允地体现在会计报表上，这是大数据作为一项新型企业资产研究的课题。站在大数据逐步产业化的层面，立足于雨后春笋般诞生的众多大数据企业和大数据研究机构的角度，让大数据资产走进大数据企业会计报表具有现实意义和深远的影响。

一、大数据资产的确认

1. 大数据资产确认的操作方法。

数字不是数据，数据也不是大量数字，大量数据也尚不能界定为大数据。当企业针对某个领域、某个事项、某种目标进行前期调查、调研、抽样、统计等研究时，或者针对基础资料进行筛选、整理、分类、分析等后期系统加工处理开发时；再或者企业支付对价购买取得数据基础资料时，将归集的对象化了的成本费用确认为“研发成本”，非对象化的确认为期间费用。

在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时；或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”确认为“无形资产”。

2. 大数据资产确认的背景培育。

尽管独立的数字、零散的数据尚不能界定为大数据，但是它们却是形成大数据产品的基础原料。原料的价格相对于产品而言自然是低廉一些，特别是对于大数据产品这样的无形资产，其原料更是低廉得可怜。比如几千元钱购买了一个城市的企业注册信息；再比如几百元钱、甚至是几个电话或者几句好话就能换取无数个各类样本。

的确有些样本取得是简单且价格低廉的，但有些基础原料却是前期花费高额成本的。比如人口普查、经济调查等等前期都花费了大量的人力、物力、财力。只是目前这些基础样本的持有者没有法律的约束；没有或者法律意识淡薄忽视了这些基础样本的价值所在。伴随着人们“数据资料信息本身是有价值”意识的增强，就会逐渐形成一个市场，形成一个数据原材料、大数据设备、大数据人才、大数据产品市场。这些都将逐渐形成大数据确认的背景培育土壤。

二、大数据资产的计量

1. 大数据资产计量的操作方法。

大数据资产一旦作为企业的一项新型资产，自然也要遵循货币计量的假设和历史成本的原则。企业在大数据资产研究阶段和大数据资产开发阶段，以其实际发生的工资薪金、设备折旧、购买大数据资产支付的对价、投资者投入的大数据资产公允价在内等各项成本费用额度，分别将归集的对象化了的成本费用计入“研发成本—研究费”和“研发成本—开发费”，非对象化地计入期间费用。

在“研发成本”的基础之上，能够使大数据以研究报告等现实产品形式对外提供给大数据使用者时；或者能够使大数据在虚拟空间里供大数据使用者随时使用时，将“研发成本”的账面价值结转到“无形资产”。

2. 大数据资产计量的技术支持。

关于大数据资产的计量，从理论上来讲并不复杂。但是实际操作过程中，需要太多的技术支持，或者说需要太多账务处理的合法依据。购买大数据资产支付的价格是否合理，这不能停留在供求双方的合同、协议上，不管是由供方提供发票，还是由需方到税务机关代开发票，其发票的金额应当在对应合同协议的基础上，税务机关应该制定最低计税标准，或者借助大数据资产评估机构的评估值。还有投资者投入的大数据资产是否公允价，也存在类似的问题。

发票可以是增值税普通发票，也可以是增值税专用发票。但是只有开具发票税务机关才能掌控大数据资产的交易流转税；供方企业或自然人才能从源头上缴纳增值税及其附加；需方企业才能获得合法的企业所得税税前扣除依据。

对于评估而言，首先，是完善大数据资产的资产评估准则、细则、操作指南；其次，是培养大数据资产评估专业人才和培养、提高资产评估师的大数据资产评估技能；再者，是有胜任能力的评估师事务所增加大数据资产评估业务范围，同时建立大数据资产登记确权、价值评估、交易服务公共平台。不仅让大数据资产走进企业的会计报表提供合理合法的可能，也为企业将来的大数据资产抵押贷款、资产证券化的等价支付、有序流动，最终形成大数据产业和产业链奠定基础。

对于税务机关而言，首先是应该将大数据资产交易列入增值税细目，确定大数据企业的征收率和税率；其次是制定大数据资产的最低摊销年限；再者是壮大针对日益繁荣大数据企业稽查队伍或者人员。

三、大数据资产的会计处理

1. 大数据资产的会计处理方法。

大数据资产将以存货的形式或无形资产的形式，存在于“研发成本”或“无形资产”账户。因此，大数据资产的会计处理关键工作就是摊销。其摊销的流向应该是和大数据企业“主营业务收入”对应的“主营业务成本”。也就是说摊销时，借记“主营业务成本”，贷记“累计摊销”。

针对大数据资产的特性，其不适应一般无形资产五五摊销和分次摊销的直线平均法。应当采用收益百分比法或者年数总和加速摊销法。目前大数据资产的计量标准尚待完善，收益百分比法的实施还有一定难度。当前可以将固定资产计提折旧的年数总和法引入大数据资产的摊销。具体的使用年限可以参考最低使用年限。

对于大数据资产取得的会计处理，在前面确认和计量环节已经涉及。大数据资产的期末计量，在上述税务机关制定的最低摊销年限指导下也就变得非常简单。在此不再赘述。

2. 大数据资产的会计报表列示。

大数据资产在资产负债表上的列示位置，依据对会计准则理解因该是存货项目或无形资产项目。针对大数据资产的特性，对于账面价值需要研究两个问题：第一，大数据是轻资产类型的资产，所以不能仅仅从资产额度上判定大数据企业是小企业或中企业，那么能不能采用高价卖出，平价买入，并交纳交易环节税费的形式抬高资产额度；能不能评估增值补交税费入账。第二，大数据资产列示在无形资产项下，无疑是一种长期资产，这在某种程度上会影响大数据企业的流动比率实质。因此可否考虑将一年内摊销完成的部分价值，列示在一年到期的其他流动资产。