社会计算:大数据时代的机遇与挑战
大数据技术的挑战与应对

大数据技术的挑战与应对近年来,随着信息技术的快速发展,互联网、物联网、移动互联网等新兴技术的普及和推广,数据的产生量呈现爆发式增长。
这些数据中,所包含的信息已成为解决各行业难题的重要基础。
因此,大规模的数据处理和分析技术就被引入到各行各业中。
其中,大数据技术就是其中的一种,不仅在科技领域得到了广泛应用,也在政府、金融、医疗等领域取得了显著成果。
但是,大数据技术面临着诸多挑战,因此,本文主要介绍大数据技术的挑战与应对措施。
一、数据安全挑战大数据环境下,数据安全问题比以前更加严重,主要表现在两个方面。
首先,数据的泄露问题。
在数据的收集、存储和传输过程中,容易出现数据泄露的情况。
因此,在大数据的处理过程中,必须加强对数据的加密技术,避免数据被窃取或篡改。
其次,隐私保护问题。
大数据中存在着大量的个人信息,如果泄露到外部,将会产生不可预测后果。
因此,在进行数据处理时,应加强数据的匿名化处理,防止个人隐私信息被泄露。
为解决这些问题,科研人员提出了许多方法,如:数据加密、公私钥加密、数据压缩和数据匿名化等技术应用已经成熟,可以应用于大数据处理中,确保数据的安全性和隐私性。
二、计算能力挑战大数据处理的计算量非常巨大,需要较高的计算资源才能处理,不仅需要大量的机器,而且需要高效的算法和处理器。
尤其是在数据并行处理方面,计算资源的投入更是显得尤为重要。
为了解决计算资源不足的问题,计算机科学家加强了分布式计算的研发。
分布式计算是大数据处理中的一种核心技术,它将一台计算机集群划分成多台节点,并行完成数据处理任务。
这种方法不仅可以提高计算效率,而且具有良好的扩展性,可以实现海量数据的处理。
三、数据质量挑战大数据中存在着过多的噪声数据、缺失数据和脏数据,这些因素严重影响了大数据的价值。
因此,在解决大数据技术的难题时,需要考虑到以下这些数据质量问题:其中,噪声数据主要来自于序列的咖啡声、污点信号和异常数据等。
大多数情况下,噪声数据会影响算法的准确性。
大数据机遇与挑战

大数据时代的机遇与挑战任志鹏13108224摘要:信息技术的飞速发展,特别是物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的进步,数据正以巨大的速度迅速增长和积累。
麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。
世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。
然而如此重大的机遇也伴随着相当程度的挑战,在技术上还有诸多障碍,在社会影响方面,大数据对人们的传统生活方式和安全隐私也构成威胁。
关键词:大数据云计算数据获取数据存储数据处理数据可视化隐私安全大数据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大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
云是网络、互联网的一种比喻说法。
过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
因此,云计算甚至可以让你体验每秒十万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。
用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
大数据时代的机遇:1.“大数据决策”成为一种新决策方式。
依据大数据进行决策,从数据中获取价值,让数据主导决策,是一种前所未有的决策方式,并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。
大数据的发展现状与未来前景

大数据的发展现状与未来前景近年来,随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为一个热门词汇。
大数据时代的到来,不仅给个人和企业带来了巨大的机遇,也给社会带来了深刻的变革。
本文将探讨大数据的发展现状以及未来的前景。
一、大数据的发展现状1. 数据量不断增加随着互联网用户数量的不断增加,产生的数据量也呈指数级增长。
从个人的社交媒体账号到企业的销售数据,从物联网传感器到科学研究中的数据集,数据的产生和积累是爆炸性增长的。
据统计,目前全球每天产生的数据量已经达到数十亿GB。
2. 数据来源多样化随着智能手机和物联网设备的普及,人们的日常生活产生的数据也变得多样化。
不仅有传统的文本、图像、音频和视频数据,还有传感器数据、社交媒体数据、电子商务交易数据等等。
这使得数据分析和挖掘的方法和技术也变得更加多样化。
3. 数据处理技术的不断改进为了应对大数据时代的挑战,数据处理技术也在不断创新和改进。
云计算、分布式存储、并行计算等技术为大数据的处理提供了更好的解决方案。
此外,人工智能、机器学习、深度学习等技术的发展也为大数据的分析和应用提供了更多的可能性。
二、大数据的未来前景1. 经济发展的新动力大数据被认为是经济发展的新动力。
通过对大数据的分析和挖掘,可以为企业提供更准确的市场预测和精准的营销策略,从而提升企业的竞争力。
此外,大数据还可以帮助政府和组织更好地制定政策和决策,促进社会的可持续发展。
2. 社会问题的解决大数据的应用不仅能够带来经济效益,还可以帮助解决一些社会问题。
例如,在医疗领域,通过对大数据的分析可以提升疾病的诊断和治疗效果;在城市规划中,可以通过对城市交通、环境等数据的分析来改善城市的运行效率和环境质量。
3. 数据隐私和安全的挑战然而,大数据的应用也带来了一些挑战和问题。
其中之一是对数据隐私和安全的担忧。
大数据中包含了大量个人和敏感信息,一旦这些信息被滥用或泄露,将对个人和社会带来巨大的风险。
因此,数据隐私和安全的保护将是未来发展的重要任务。
大数据未来发展的七大趋势

大数据未来发展的七大趋势随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据正成为当今社会的热门话题。
大数据在各个领域中的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。
未来,大数据的发展将呈现出七大趋势,为我们带来更多的机遇和挑战。
一、数据安全与隐私保护随着大数据规模不断扩大,数据安全与隐私保护问题愈发凸显。
未来,数据安全和隐私保护将成为大数据发展的关键所在。
企业和机构需采取更加严格的数据保护机制,确保用户个人信息的安全,以维护用户信任和品牌声誉。
二、人工智能与大数据融合人工智能(AI)和大数据之间的融合将为各行各业带来巨大机遇。
AI技术可以从海量数据中进行分析和学习,提供更加智能化的决策和服务。
未来,大数据与人工智能的融合将在医疗、交通、金融等领域实现突破,为人们带来更多便利和效益。
三、边缘计算的崛起大数据时代需要快速而高效的数据传输和处理能力,边缘计算技术应运而生。
边缘计算将数据的计算和存储功能从云端转移到更靠近数据源的边缘设备上,能够加快数据分析和决策的速度,降低网络延迟。
未来,边缘计算将成为大数据应用的重要组成部分。
四、数据治理与合规随着大数据规模的不断增大,数据治理和合规成为一项重要的任务。
数据治理涉及数据质量控制、数据访问和使用规范等方面,合规则保障组织在数据处理和交换过程中符合法规和道德要求。
未来,数据治理与合规将为大数据应用提供可靠的基础支持,促进行业的健康发展。
五、跨界融合与创新未来,大数据将在各个行业中产生更多的创新应用。
数据的跨界融合将带来更多业务模式的创新和行业结构的变革。
未来,大数据将与云计算、物联网、区块链等新兴技术相融合,为各个行业带来新的商机。
六、数据人才与技能需求大数据需求的快速增长催生了对数据科学家、分析师和工程师等高技能人才的需求。
未来,大数据行业将更加关注数据科学和人工智能等领域的人才培养。
同时,数据技能将成为各行各业从业人员的基本素养。
七、数据伦理与社会责任大数据的应用已经深入到人们的工作和生活中,相关的数据伦理和社会责任问题日益引起关注。
社会计算_大数据时代的机遇与挑战_孟小峰

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( ) 计算机研究与发展 2 0 1 3, 5 0 1 2
社会计算 ; 社会网络分析 ; 计算社会科学 ; 大数据 关键词 社会科学 ;
中图法分类号 T P 3 0 5 -
云计 算 、 社 交 网 络、 社会媒体以及信息 物联网 、 获取技术的飞速发 展 , 数据正以前所未有的速度迅 数 据 是 人 类 社 会 最 重 要 的 财 富, 大 速增长和积 累 , 数据 时 代 的 到 来 , 为研究人类社会动态和模拟社 计算机科学家 、 社会 会问题带来了前所未有的机遇 . 学家等各领域学者开始关注大数据对社会 、 经济 、 科 美国圣塔菲研究所 学研究等方面带来 的 巨 大 价 值 . ( 、谷 歌 研 究 院 ( S a n t a F e I n s t i t u t e) R e s e a r c h a t ) 、 惠普社会计算实验室 ( H P S o c i a l C o m u t i n G o o l e p g g ) 等跨学 科 研 究 机 构 和 哈 佛 、 斯 坦 福、 康奈尔等 L a b 开始用复杂性 科 学 来 描 述 社 会 系 统 中 的 复 杂 大学 , 现象 , 提出了复杂适应系统等一系列新理论 , 用计算 机作为研究复杂性 科 学 的 基 本 工 具 , 开创了计算社 会科学等新的研究 方 法 , 社会计算开始进入人类社 “ 一词也有文献译成“ 社会化 会( s o c i a l c o m u t i n p g” ) 计算 ” . 本文 从 社 会 计 算 的 本 质 出 发 , 对现有的研究中 若干关键问题进行 分 析 总 结 , 讨论这一研究领域存 在的机遇和挑战 . 简要介绍了社会计算产生的历史 背景及其定义 , 对社会计算领域进行分类研究 , 介绍 分析社会计算研 了大数据为社会计 算 带 来 的 机 遇 , 究现状的基础上讨论了其面临的挑战 .
大数据分析

大数据分析:现状、挑战与机遇一、引言随着信息技术的飞速发展,我们正处在一个数据爆炸的时代。
大数据作为一种新兴的数据处理技术,已经引起了各行各业的广泛关注。
大数据分析是指从海量数据中提取有价值的信息,为企业、政府等组织提供决策依据。
本文将对大数据分析的现状、挑战与机遇进行探讨。
二、大数据分析现状1.数据规模庞大:随着互联网、物联网等技术的普及,数据的产生速度和规模呈现出爆炸性增长。
据统计,全球数据量正在以每年40%的速度增长。
2.数据类型多样化:大数据不仅包括结构化数据,如数据库中的数据,还包括非结构化数据,如文本、图片、音频、视频等。
3.数据处理速度快:大数据分析要求在短时间内完成数据的处理和分析,以满足实时性的需求。
4.数据价值密度低:大数据中存在大量冗余和无关信息,如何从海量数据中提取有价值的信息成为一大挑战。
5.技术创新不断涌现:为了应对大数据带来的挑战,各种新技术、新方法不断涌现,如分布式计算、数据挖掘、机器学习等。
三、大数据分析挑战1.数据存储与管理:如何高效地存储和管理海量数据,保证数据的可靠性和安全性,是大数据分析面临的首要挑战。
2.数据处理与分析:大数据分析需要对数据进行预处理、特征提取、模型构建等操作,如何提高数据处理和分析的效率是关键。
3.数据隐私与安全:在大数据分析过程中,如何保护个人隐私和数据安全,防止数据泄露和滥用,是一个亟待解决的问题。
4.数据质量与准确性:大数据分析结果的质量和准确性直接影响到决策效果,如何提高数据质量和分析准确性是重要挑战。
5.人才培养与团队建设:大数据分析需要具备跨学科知识和技能的人才,如何培养和组建专业的大数据分析团队是当务之急。
四、大数据分析机遇1.商业价值挖掘:大数据分析可以帮助企业发现潜在商机,优化业务流程,提高运营效率,实现精准营销。
2.社会治理创新:政府可以利用大数据分析提高公共服务水平,优化资源配置,实现智能决策。
3.科学研究助力:大数据分析为科学研究提供了丰富的数据资源和方法手段,有助于推动科技创新。
大数据时代的挑战与机遇

大数据时代的挑战与机遇随着科技的不断进步和互联网的普及,大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据时代的到来,给我们的生活带来了诸多的挑战和机遇。
本文将从不同的角度探讨大数据时代的挑战与机遇,并分析其对个人和社会的影响。
首先,大数据时代给个人隐私带来了巨大的挑战。
在大数据时代,个人的隐私已经变得越来越脆弱。
我们的个人信息被不断地收集、分析和利用,以满足商业和政府的需要。
例如,当我们在网上购物时,我们的购买记录、浏览历史和个人喜好都会被记录下来,并用于个性化推荐和广告。
虽然这些个性化的服务给我们带来了便利,但也暴露了我们的隐私。
此外,大数据的滥用也可能导致个人信息被泄露或滥用,给个人的财产和人身安全带来风险。
然而,大数据时代也给个人带来了巨大的机遇。
随着大数据的积累和分析能力的提高,个人可以通过分析自己的数据来了解自己的健康状况、消费习惯和行为模式。
这样的数据分析可以帮助个人更好地管理自己的生活和健康,做出更明智的决策。
例如,通过分析我们的运动数据,我们可以了解自己的运动习惯和身体状况,从而制定更科学的锻炼计划。
通过分析我们的消费数据,我们可以了解自己的消费偏好和开支情况,从而更好地规划个人财务。
在社会层面上,大数据时代也带来了许多挑战和机遇。
首先,大数据时代加剧了信息不对称的问题。
在过去,信息的获取和传播相对有限,导致信息不对称的情况较少。
然而,随着大数据的普及,信息变得更加容易获取和传播,导致信息不对称的情况更加普遍。
这给企业和政府带来了巨大的挑战。
他们需要更加准确地了解市场和社会的需求,以制定更合适的决策和政策。
同时,信息不对称也为企业和政府提供了更多的机遇。
他们可以通过分析大数据来了解市场和社会的需求,从而更好地满足人们的需求。
其次,大数据时代也给社会治理带来了新的挑战和机遇。
在过去,社会治理主要依靠政府的行政手段来实现。
然而,随着大数据的普及,社会治理的方式也在发生变化。
政府可以通过分析大数据来了解社会的状况和问题,从而制定更科学的政策和措施。
大数据时代的挑战与机遇

大数据时代的挑战与机遇随着互联网技术的迅速发展和智能设备的普及,大数据已经逐渐成为社会经济发展的重要资源。
同时,大数据也给我们带来了巨大的挑战和机遇。
本文将从技术、隐私保护、应用领域和数据治理等方面讨论大数据时代的挑战与机遇。
一、技术挑战与机遇1. 数据存储和处理能力:作为大数据时代的核心技术,存储和处理大规模、高速的数据成为了一项重要挑战。
然而,随着云计算和分布式存储技术的不断进步,我们也获得了巨大的机遇,可以更高效地存储和处理数据。
2. 数据质量和可靠性:大规模的数据来自不同的来源,数据质量和可靠性是另一个关键挑战。
在大数据时代,我们需要使用先进的数据清洗和校验技术来确保数据的准确性,提高决策的可信度。
3. 数据隐私和安全:大数据时代的另一个重要挑战是数据隐私和安全问题。
随着个人信息被大规模采集和分析,如何保护数据隐私成为了亟待解决的问题。
同时,我们也可以通过加密算法和安全机制来确保数据在传输和存储过程中的安全性。
二、隐私保护的挑战与机遇1. 法律法规:在大数据时代,隐私保护面临许多法律法规的挑战。
随着数据的交叉和共享,个人隐私的泄露风险也在增加。
然而,通过制定和完善相关法律法规,加强对个人隐私的保护,我们可以为大数据应用营造安全可靠的环境。
2. 技术手段:隐私保护的挑战还包括技术手段的创新和应用。
例如,匿名化技术、隐私保护算法和数据脱敏技术等,可以帮助保护用户的个人隐私,减少个人信息泄露的风险。
3. 隐私教育和意识:提高公众对隐私保护的意识和教育程度也是一个挑战。
只有通过加强隐私教育,让大众更加了解隐私保护的重要性,才能更好地保护个人隐私。
三、应用领域的挑战与机遇1. 商业广告和营销:大数据时代给商业广告和营销带来了巨大的机遇。
通过分析用户的购买和浏览行为,企业可以更加准确地选择目标用户,提供个性化的产品和服务。
2. 健康医疗:大数据在健康医疗领域的应用也有着广阔的前景。
通过分析患者的病历、基因数据和生活习惯等,医生可以提供个性化的诊断和治疗方案,提高医疗质量和效率。
大数据技术的发展现状及未来趋势预测

大数据技术的发展现状及未来趋势预测引言如今,大数据技术已经渗透到各个领域,成为推动社会进步和经济发展的重要力量。
随着科技的不断发展,大数据技术也在迅速演变和创新,为全球范围内的企业、政府和个人带来了巨大的机遇和挑战。
本文将对大数据技术的发展现状进行梳理,并对未来的趋势进行预测。
第一部分:大数据技术的发展现状1. 数据爆炸随着互联网的普及和移动设备的发展,人们每天产生的数据量呈指数级增长。
社交媒体、电子商务、物联网等技术的兴起,使得数据的产生变得更加频繁和庞大。
这种数据爆炸给传统的数据处理方法带来了巨大的挑战。
2. 大数据技术的崛起面对海量数据的处理需求,大数据技术的崛起成为必然。
分布式计算、云计算、机器学习等技术的发展,使得人们可以更好地应对数据的存储、处理和分析。
大数据技术的应用已经渗透到金融、医疗、零售、交通等各个行业,为企业和组织带来了更多的商业机会。
3. 数据隐私与安全随着个人信息的大规模收集和利用,数据隐私和安全问题引起了广泛的关注。
用户对于个人数据的安全和隐私保护需求越来越高,而大数据技术的发展也需要与之相适应。
如何在数据应用中平衡用户隐私与商业利益之间的关系,成为了大数据技术发展的重要问题。
第二部分:大数据技术的未来趋势预测1. 深度学习的推动深度学习作为人工智能的重要分支,正成为大数据技术发展的新引擎。
随着神经网络结构和算法的不断优化,深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。
未来,深度学习将继续推动大数据技术的发展,为数据处理和分析带来更多的创新和突破。
2. 边缘计算的兴起边缘计算将数据处理和分析的能力推向离数据产生源头更近的地方,减少了数据传输的延迟和带宽压力。
随着物联网的发展,越来越多的设备将连接到互联网,并产生大量的数据。
边缘计算将成为处理这些数据的重要手段,提升数据处理和分析的效率,推动大数据技术在物联网领域的应用。
3. 数据治理的提升数据治理是大数据技术发展不可或缺的一环。
大数据时代的挑战与机遇

大数据时代的挑战与机遇引言大数据时代已经到来,它带来了前所未有的机遇和挑战。
随着互联网的快速发展和智能设备的普及,我们正在积累着以前无法想象的庞大数据量。
这些数据潜藏着无限的价值,可以帮助我们解决各种问题、优化决策和改善生活。
然而,与此同时,大数据也带来了许多挑战。
它的快速增长和复杂性给数据管理、隐私保护、数据分析和人才培养等方面带来了巨大的压力。
本文将探讨大数据时代面临的挑战和机遇,分析其原因,并提出应对的策略。
挑战一:数据管理随着大数据的快速增长,数据管理成为一项重要的挑战。
如何有效地存储、处理和传输数据成为了亟待解决的问题。
传统的数据库管理系统已经无法满足大数据时代的需求,需要寻找新的存储和处理技术。
此外,数据的质量和准确性也是一个重要的问题。
由于数据的来源多样化和复杂性,很难确保数据的完整性和准确性。
因此,开发高效的数据管理系统和提升数据质量成为解决大数据时代挑战的关键。
子挑战一:存储和处理大数据时代,数据量庞大,传统的存储和处理技术已经无法满足需求。
传统的关系型数据库面临着性能瓶颈,无法处理PB级以上的数据。
因此,需要寻找新的存储和处理技术,如分布式存储和计算技术。
分布式存储技术可以将数据分散存储在多个节点上,可以提高存储容量和处理速度。
而分布式计算技术可以将计算任务分配给多台机器并行处理,提高计算效率。
这些新的技术可以有效地帮助我们存储和处理大数据,解决数据管理的挑战。
子挑战二:数据质量数据质量是大数据时代的一个重要问题。
由于数据的来源多样化和复杂性,很难确保数据的完整性和准确性。
数据可能包含错误、噪声和缺失值,对数据分析和决策造成影响。
为了提高数据的质量,我们需要开发一系列的数据质量管理方法和工具。
例如,数据清洗和去重可以帮助我们删除重复和不完整的数据;数据验证和修复可以帮助我们找出和修复错误的数据;数据标准化和规范化可以帮助我们提高数据的一致性和准确性。
通过这些方法和工具,我们可以提高数据的质量,减少数据分析和决策的错误。
大数据时代面临的风险与挑战

大数据时代面临的风险与挑战随着人类社会信息化的不断深入,数据的产生和积累已经成为了当代社会的普遍现象,这种现象被称为“大数据时代”。
在这个时代,数据被看做是一种社会财富,可以为经济发展、社会治理和科学研究等提供重要的支持和保障。
然而,随着大数据应用范围的不断扩大,大数据带来的风险和挑战也越来越突出。
本文将就大数据时代面临的风险与挑战进行探讨。
一、数据隐私风险大数据分析需要大量的数据输入,而这些数据很可能来自于用户个人信息、设备数据、地理信息等多方面,这些数据都是包含个人隐私的。
在对这些数据进行收集、存储和分析时,如果缺乏必要的安全保障,那么就有可能引发个人隐私泄露的风险。
尤其是在互联网时代,个人信息被广泛采集和使用,不仅仅是一些数据公司和广告商,还包括黑客和骗子等不法分子,这些黑客和骗子通过技术手段,可能会获取到用户的个人信息,这时,用户的隐私将面临很大风险。
二、算法偏差风险大数据分析需要用到算法来进行分析和处理,然而算法本身存在着一定的偏差性和局限性,这种风险被称为算法偏差风险。
算法偏差的主要原因在于数据收集和处理的不足,这可能会导致数据的错误或者遗漏,进而产生误判和偏见的风险。
比如,最近出现的一款人脸识别软件,被发现其识别准确率针对白人明显高于针对黑人,这就表明算法存在一定的偏差。
如果这种算法被应用到社会管理等领域,就可能带来巨大的社会成本。
三、数据滥用风险数据滥用风险指的是在大数据分析的过程中,数据被意外或故意地使用或者泄露,导致个人或组织的利益受到影响,或者在未经允许的情况下使用他人数据。
举个例子,如果一个企业获取了消费者的个人信息,然后将这些信息用于推销或者卖给第三方,这就构成了数据滥用的风险,也将给消费者隐私权带来很大的风险。
四、数据泛滥挑战虽然数据是大数据时代的财富,但是在大数据时代,数据的产生变得非常快,数据呈现出指数级的增长,这就会带来数据信息的泛滥挑战。
很多企业和机构可能会看到大数据的优点而积极投入到大数据分析中,但是面对大量的数据,如何从中获取关键信息,变得越来越困难。
计算机科学与技术发展趋势展望

计算机科学与技术发展趋势展望计算机科学与技术作为当代社会中不可或缺的一部分,随着科技的不断进步,也在不断演化和发展。
本文将展望计算机科学与技术的发展趋势,并探讨未来可能出现的创新和应用。
一、人工智能的崛起人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学与技术中的一个重要领域,近年来取得了巨大的突破。
随着深度学习技术的发展和计算能力的提高,AI在诸多领域的应用也变得更加广泛。
未来,我们可以预见到人工智能在医疗诊断、交通运输、金融服务、机器人技术等方面的应用将更加深入,对社会产生重要的影响。
二、大数据时代的挑战与机遇随着互联网的普及和各种传感器技术的发展,数据的规模呈现爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的课题。
大数据分析技术将成为未来的一个热门方向,能够帮助企业、政府等机构更好地理解、预测和应对各种复杂的问题。
然而,大数据时代也带来了数据隐私和安全的挑战,我们需要加强对数据隐私的保护和管理,以确保数据的安全性和合法性。
三、云计算与边缘计算的融合云计算和边缘计算作为计算机科学与技术中的两个重要发展方向,将在未来发挥更重要的作用。
云计算提供了强大的计算和存储能力,并能够满足用户对大数据处理和分布式计算的需求。
而边缘计算则更加注重将计算和存储资源移动到用户所在的边缘设备上,以提供更低的延迟和更高的带宽。
未来,云计算和边缘计算的融合将更加紧密,形成一个全新的计算架构,为各种应用场景提供更灵活、高效的计算和存储能力。
四、量子计算的前景与挑战量子计算作为计算机科学与技术中的前沿领域,具有突破传统计算机架构的潜力。
量子计算机的核心是量子比特(Qubit),相较于经典计算机中的二进制位(Bit),量子比特具有超越性的特征,可以在同一时间处理更多的信息。
然而,量子计算机的发展仍面临着重重挑战,如量子比特的稳定性、纠错编码等问题。
未来,随着量子计算技术的不断突破和成熟,量子计算有望在密码学、材料科学等领域带来革命性的改变。
2024年人类社会进入全面数字化时代

5G技术的推广和应用
5G技术的特点:高速度、低 时延、高连接密度
5G技术的应用场景:远程医 疗、自动驾驶、智慧城市等
5G技术的挑战:网络安全、 隐私保护、设备兼容性等
5G技术的未来发展:6G、量 子通信等技术的研发和应用
人工智能的深入发展
机器学习:深度学 习、强化学习等算 法的不断进步
自然语言处理:语 音识别、语义理解 等技术的不断完善
计算机视觉:图像 识别、视频分析等 技术的不断突破
人工智能应用:在 医疗、金融、教育 等领域的应用不断 拓展
PART 06
数字化时代的未 来展望
数字化时代的长期影响
社会结构变革: 数字化将改变社 会结构,形成新 的社会形态
经济模式转变: 数字化将改变传 统经济模式,形 成新的经济形态
教育方式变革: 数字化将改变教 育方式,形成新 的教育形态
率
数字货币的出 现:改变了传 统的货币体系, 提高了交易安
全性
共享经济的兴 起:改变了传 统的资源分配 方式,提高了
资源利用率
智能制造的兴 起:改变了传 统的生产方式, 提高了生产效
率
文化领域的变革
数字化技术改变了文化传播的方 式,使得文化产品更加多样化、 个性化。
数字化技术改变了人们的阅读习 惯,使得电子书、在线阅读等成 为主流。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
数字化技术促进了文化交流,使 得不同文化之间的交流更加便捷、 频繁。
数字化技术改变了文化产业的商 业模式,使得文化产业更加多元 化、创新化。
教育领域的变革
数字化教学:利用互联网、大数据等技术进行教学 在线教育:通过网络进行远程教育,打破地域限制 个性化学习:根据学生的学习特点和需求进行个性化教学 教育公平:通过数字化技术实现教育资源的均衡分配,提高教育质量
大数据的机遇与挑战

推断
目的
大数 据分 析方 法
大数据(自然产生 ,不满足独立同分 布)
直接分析(数据量 巨大、计算能力超 强使变得可能)
推断
基础在哪?算法是什么?合理性在哪?
大数据:机遇与挑战
挑战一: 认识论上的困惑
数据特征的改变
中小规模、固定 尺寸、非时变、 单一结构、集中 存储
超大规模、分布存 储或数据源、流数 据、超高维、异构 等;
独P立值同检分验布的被基破础坏被破坏
大S数ta定tic理al和ly 中Hy心p极ot限he定si理s 的条 件In(fe样re本nc数e T>e>st维ing数()SHIT!). 对于一大类问题应用,P = 0.01 导致11%的误报率;
Goo而gPle=Fl0u.0T5re导nd致s:2大9%量的误误报 流感报爆率发!规模。(Estimating high—1R0.0Nouuztzoof, S1t0a8tiwsteiceakls) — DE. rLraozresr,, Netaatul.,reT,h2e0P1a4rable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis, Science, 2014
评估等)
发展趋势预测 (负荷预测等)
共性结构发现 (电力客户细分等)
排序 (网页排序、推荐系统等)
比对 (电商等)
关联性
模式识别
(设备交叉故障等) (设备故障诊断等)
融合 (互联网+)
预处理 (对齐、配准、标准化等)
关键要素分析
优化与控制
(售电量影响因素分析等) (电力调度等)
大数据:机遇与挑战
聚焦大数据分析与处理具有紧迫性
2024年数字化时代的新挑战与机遇

加坚实的基础。
02
新兴产业快速发展
基于数字化技术的新兴产业将快速发展,成为经济增长的新动力。
03
数字化治理体系逐步完善
随着数字化时代的深入发展,数字化治理体系也将逐步完善,为经济社
会的可持续发展提供保障。同时,这也将带来新的挑战和机遇,需要我
们积极应对和把握。
02
CATALOGUE
数字化基础设施建设与挑战
这些技术正成为数字化时代的核心驱动力,推动着各行各业的变革。
物联网、移动互联网加速发展
物联网和移动互联网的普及使得万物互联成为可能,为数字化时代的发展提供了广阔的空 间。
数字化平台崛起
以互联网为基础的数字化平台正在崛起,成为新经济的重要载体和推动力量。
2024年展望
01
数字化技术更Biblioteka 成熟到2024年,数字化技术将更加成熟和稳定,为各行各业的发展提供更
产业数字化转型加速
各行业纷纷加快数字化转型步伐,通过应用数字 技术提高生产效率、优化业务流程、创新商业模 式。
数字技术创新活跃
人工智能、大数据、云计算、物联网等数字技术 创新活跃,为数字经济发展提供了强大的技术支 撑。
政策环境分析
政策支持力度加大
各国政府纷纷出台政策,加大对 数字经济的支持力度,推动数字
运用现代信息技术和智能装备,推 动精准农业、智慧农业的发展,提 高农业生产效率和质量。
数字技术创新与应用
人工智能技术创新
在深度学习、自然语言处 理、计算机视觉等领域持 续突破,推动人工智能技 术的广泛应用和产业化。
云计算技术创新
不断提升云计算的性能、 安全性和易用性,为企业 和个人用户提供更加便捷 、高效的云服务。
大数据技术的发展现状与未来趋势展望

大数据技术的发展现状与未来趋势展望随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据技术已经逐渐成为当今社会的热点话题。
大数据技术以其具有的高效率、广泛应用和价值挖掘的特点,被广泛应用于各行各业,并为人们带来了不少便利。
本文将分析大数据技术的发展现状,并对未来的趋势进行展望。
首先,我们来看一下大数据技术的发展现状。
随着互联网用户数量的快速增长,大量的信息数据被不断产生。
这些数据包含了丰富的信息和商业价值,但是也面临着巨大的挑战,因为传统的数据处理方法已经无法胜任这样庞大的数据量。
为了能够有效地处理和分析这些大数据,大数据技术应运而生。
大数据技术的核心是数据的存储、处理和分析,这需要大量的硬件和软件的支持。
目前,大数据技术的发展主要集中在以下几个方面:首先,存储技术的发展。
为了应对海量数据的存储需求,研究人员提出了一系列的大数据存储解决方案,如分布式文件系统和NoSQL数据库。
这些技术使得大数据的存储更加可靠和高效。
其次,数据处理和分析技术的进步。
为了能够更好地挖掘大数据中的信息和价值,研究人员提出了一些高效的数据处理和分析算法,如MapReduce和Spark。
这些算法能够将大数据分成小块进行处理,并且能够并行执行,大大提高了数据处理的速度和效率。
此外,人工智能和机器学习的发展也为大数据技术带来了新的机遇。
人工智能和机器学习算法能够自动从大数据中学习和发现隐藏的模式和规律,从而提供更好的决策支持和业务预测。
未来,随着云计算和物联网技术的发展,大数据技术将迎来更高的发展。
云计算技术可以提供强大的计算和存储能力,使得大数据处理和分析更加高效和灵活。
物联网技术将大量增加传感器设备的数量,这些设备产生的数据将成为未来的大数据来源。
同时,人们对于数据隐私和安全的关注也将成为大数据技术发展的重要方向。
为了更好地发展大数据技术,我们需要解决一些挑战和问题。
首先,数据隐私和安全是大数据技术面临的重要问题。
因为大数据中包含着大量的敏感信息,因此如何保护数据的安全和隐私成为了一个迫切需要解决的问题。
IT行业全面解析趋势挑战与机遇

IT行业全面解析趋势挑战与机遇IT行业全面解析:趋势、挑战与机遇一、引言在当今全球化的数字化时代,信息技术(IT)行业扮演着至关重要的角色。
本文将全面解析IT行业的趋势、挑战与机遇,以探讨其对经济和社会的影响。
二、行业趋势1. 人工智能(AI)的兴起随着大数据和算法的不断发展,人工智能在IT行业中的应用呈现出爆发式增长。
AI技术正在改变企业运营、自动驾驶、医疗诊断等各个领域,为IT行业带来巨大的机遇。
2. 云计算的普及云计算作为一种灵活的扩展和共享计算资源的方式,正在IT行业中受到广泛应用。
企业可以通过云计算降低IT成本、提高运营效率,并且更好地支持远程办公和协作。
3. 物联网的发展物联网技术将传感器、网络和云计算相结合,实现设备之间的互联互通,进而改变人们的生活方式和工作方式。
随着智能家居、智慧城市等应用的兴起,物联网已成为IT行业的重要发展方向。
4. 区块链的崭露头角区块链技术以其去中心化、安全可信的特点,逐渐应用于金融、供应链管理、知识产权保护等领域,并且对IT行业产生了深远的影响。
区块链有望解决信息交换、交易记录等方面的问题,为IT行业带来新的机遇。
三、行业挑战1. 数据安全与隐私保护随着大数据时代的到来,数据安全与隐私保护成为了IT行业面临的重要挑战。
黑客攻击、数据泄露等问题给企业和个人带来了巨大的风险,IT行业需要加强网络安全防护,制定更为严格的数据保护政策。
2. 技术更新的压力IT行业的技术迭代速度极快,技术更新的压力也相应增大。
IT从业人员需要不断学习新知识、掌握新技术,以适应行业的发展和变化。
3. 人才短缺与人才培养IT行业对高素质、高技能的人才需求巨大,然而人才短缺和人才培养成为制约行业发展的瓶颈。
IT企业需要加大对人才的培养和引进力度,推动人才储备和团队建设。
四、行业机遇1. 5G技术的商业化应用随着5G技术的商业化应用,IT行业将面临新一轮的发展机遇。
5G 技术将带来更快的网速和更低的时延,为物联网、智能制造和云游戏等领域创造更多商机。
大数据论文3000字

大数据论文3000字大数据时代的机遇与挑战随着物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的快速发展,大数据时代已经到来。
大数据的特点包括数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快。
这些特点对数据的处理能力提出了更高的要求,同时也为人们提供了前所未有的空间和潜力。
大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享,成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段。
建立大数据中心,及时搜集、实时处理数据信息,为科学决策提供坚实基础。
对社会大数据进行历时性和实时性分析,加强社会风险控制,提高政府预测预警能力和应急响应能力。
然而,大数据时代也带来了一些挑战。
如何通过强大的机器算法更快速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
同时,处理速度快、时效性要求高也是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。
总的来说,大数据时代既是机遇也是挑战。
大数据技术的发展将为社会转型期的社会治理创新带来机遇,同时也将为人类的数据驾驭能力提出新的挑战。
本报告主要介绍了大数据时代的信息分析实训过程,包括业务理解、数据准备、建立模型、评估和部署等多个步骤。
同时也探讨了大数据对人文社会科学和突发公共事件舆情的影响和挑战。
通过本次实训,我深刻认识到了大数据的重要性和应用前景,并且对数据分析的方法和技能有了更深入的了解和掌握。
关键词:大数据、信息分析、业务理解、数据准备、模型建立、评估、部署、人文社会科学、突发公共事件舆情、数据分析一、实训模拟过程的描述本次实训是以某电商平台的用户购物数据为基础,通过数据分析和挖掘,探讨用户的购物行为和偏好,为平台的运营和营销提供参考和决策支持。
具体步骤如下:一)业务理解首先,我们需要了解业务需求和目标,明确分析的方向和目的。
通过与业务人员的沟通和交流,我们了解到该平台的主要商品类别和用户类型,以及运营和营销的主要问题和目标。
2024年大数据时代的加速发展

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大数据技术的进步
大数据产业的发展
大数据对个人和社 会的影响
大数据未来的发展 趋势和挑战
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大数据技术的进步
云计算技术的发展:提高了数 据存储和处理能力
大数据平台的出现:提供了更 高效的数据处理和分析工具
边缘计算技术的应用:提高了 数据传输和处理速度
云计算:大数据与云计算相结合,实现数据的存储、处理和分 析
区块链:大数据与区块链技术相结合,提高数据安全性和隐私 保护能力
5G技术:大数据与5G技术相结合,实现高速、低延迟的数据 传输和实时处理
虚拟现实和增强现实:大数据为虚拟现实和增强现实提供丰富 的内容资源和数据支持
数据隐私 保护:如 何保护个 人隐私和 数据安全
社会文化变革:大数据时代,社会文化正在发生变革,新的价值观和观念正在形成
大数据未来的发展 趋势和挑战
技术融合:大数据技术与人工智能、云计 算、物联网等技术的融合将更加紧密
应用领域:大数据技术在医疗、金融、交 通、教育等领域的应用将更加广泛
数据安全:数据安全和隐私保护将成为大 数据技术发展的重要挑战
大数据对个人和社 会的影响
个人信息泄露:大数据时代,个人信息更容易被泄露和滥用 隐私侵犯:大数据技术可能导致个人隐私被侵犯 权益受损:大数据技术可能导致个人权益受损,如数据被非法使用、数据被非法交易等
信息安全:大数据时代,个人需要更加注重信息安全,提高信息安全意识,加强信息安全防护措施。
信息传播速度加快:大数据技术使得信息传播速度更快,范围更广
人工智能技术的发展:提高了 数据处理的智能化水平
深度学习技术的应用:提高数据挖掘的准确性和效率 自然语言处理技术的发展:提高文本数据的处理和分析能力 强化学习技术的应用:提高数据挖掘的自主性和自适应性 云计算技术的应用:提高数据挖掘和分析的速度和规模
大数据论文3000字

大数据论文3000字篇一:大数据时代的机遇与挑战论文3000字大数据时代的机遇与挑战什么是大数据时代?“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”大数据时代是怎样产生的?物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展,数据正以前所未有的速度迅速增长和积累,数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来大数据时代的特点?1.数据量大(Volume)第一个特征是数据量大。
大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
2.类型繁多(Variety)第二个特征是数据类型繁多。
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
3.价值密度低(Value)第三个特征是数据价值密度相对较低。
如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。
4.速度快、时效高(Velocity)第四个特征是处理速度快,时效性要求高。
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。
可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
大数据时代的机遇大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享,成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段,为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。
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社会计算:大数据时代的机遇与挑战*孟小峰1李勇1† 祝建华21(中国人民大学信息学院北京 100872)2(香港城市大学媒体和传播系香港 999077)Social Computing in the Era of Big Data:Opportunities and ChallengesMeng Xiaofeng1,Li Yong1 and Jonathan J.H.Zhu21(School of Information,Renmin University of China, Beijing 100872)2(Department of Media and Communication,City University of Hong Kong,Hong Kong 999077)Abstract With the rapid development of information technology,especially sweeping progress in the internet of things,cloud computing,social networks and social media,the era of big data is coming.As a data-intensive science,social computing is an emerging that leverages the capacity to collect and analyze data with an unprecedented breadth and depth and scale.It represents a new computing paradigm and an interdisciplinary research and application field.A broad comprehension of major topics involved in social computing is important for both scholars and practitioners. In this paper,we give a brief survey of the various research fields in social computing.We present key concepts and analyze state-of-the-art of the field.The article not only shed insights on social computing,but also afford conduit for future research in the field.Social computing has two distinct foci.One is on the social science issues,such as computational social science,computational sociology,social network analysis etc.The other focus is on the use of computational techniques,such as social use,hedonic use and generative use.Finally some new challenges ahead are summarized,including interdisciplinary cooperation and training,big data sharing for scientific data mashups,and privacy protect.Keywords Social Science; Social Computing; Social Networks Analysis; Computational Social Science; Big Data摘 要 信息技术的飞速发展,特别是物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的进步,数据正以前所未有的速度迅速增长和积累,大数据时代已经到来.社会计算作为一种数据密集型科学,在收集和分析数据的广度、深度以及规模上都产生了巨大影响,社会计算作为一种新的计算范式,产生了一个新的跨学科研究与应用领域,其广阔的研究内容与应用已引起了学术界和工业界的广泛关注.分析了社会计算产生的历史背景及概念、研究现状及大数据带来的机遇,综述了社会计算不同的研究领域,主要有2个发展趋势:一个面向社会科学,包括计算社会科学、计算社会学、社会网络分析等;一个面向技术应用,包括社交应用、娱乐应用、生产应用等,这2种发展趋势同时又相互影响.最后讨论了社会计算研究领域存在的挑战,包括跨学科合作与训练的问题、科学研究中大数据共享问题以及隐私保护.关键词 社会科学;社会计算;社会网络分析;计算社会科学;大数据中图法分类号 TP3-05收稿日期:2013-06-27;修回日期:2013-09-25基金项目:国家自然科学基金项目(61379050,91024032,91224008,91124001,91324015);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA011001,2013AA013204);中国人民大学科学研究基金项目(11XNL010)†通信作者:李勇,facingworld@126.com0 引言物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展,数据正以前所未有的速度迅速增长和积累,数据是人类社会最重要的财富,大数据时代的到来,为研究人类社会动态和模拟社会问题带来了前所未有的机遇.计算机科学家、社会学家等各领域学者开始关注大数据对社会、经济、科学研究等方面带来的巨大价值.美国圣塔菲研究所(Santa Fe Institute )、谷歌研究院(Research at Google )、惠普社会计算实验室(HP Social Computing Lab )等跨学科研究机构和哈佛、斯坦福、康奈尔等大学,开始用复杂性科学来描述社会系统中的复杂现象,提出了复杂适应系统等一系列新理论,用计算机作为研究复杂性科学的基本工具,开创了计算社会科学等新的研究方法,社会计算开始进入人类社会(“social computing ”一词也有文献译成“社会化计算”).本文从社会计算的本质出发,对现有的研究中若干关键问题进行分析总结,讨论这一研究领域存在的机遇和挑战.首先简要介绍了社会计算产生的历史背景及其定义,对社会计算领域进行分类研究,介绍了大数据为社会计算带来的机遇,分析社会计算研究现状的基础上讨论了其面临的挑战.1社会计算产生的历史背景社会科学作为独立的学科是在19世纪末才出现[1],这是对工业化所带来的挑战作出的回应.由于大规模的社会结构、社会组织的出现,人们的社会联系越来越频繁和多样,导致社会冲突加剧,社会管理和控制的难度空前增大,传统的那种靠少数社会精英拍脑袋决策管理社会的方式已经过时,社会科学的产生和发展成为历史的必然.社会科学的主要学科有经济学、社会学、政治学等,社会学研究的是市民社会以及以市民社会为基础形成的社会组织,是关于社会良性运行以及协调发展的条件和机制的综合性具体社会科学[2].自然科学、社会科学和人文科学只是学术建制意义上的区分,它们之间总是密切联系.自然科学的根本目的在于发现自然现象背后的规律,20世纪50年代之前,社会科学与自然科学相对独立,跨学科研究较少.如图1所示,社会科学与自然科学由一条学科河分隔[3],河的左岸是以科学计算为核心研究范式,以系统科学、控制论、人工智能等作为研究方法的自然科学;右岸是心理学、经济学、传播学、社会学、政治学等社会科学.Scientific ComputationMathematicalModelSystemScienceCyberneticsArtificial IntelligenceFuzzy TheoryData MiningNatural ScienceSocial ScienceSociologyEconomicsDiscipline RiverSocial ComputingSocial Network Analysis TechnologyapplicationDynamical Systems TheorySocial SimulationScientific TheoryScientific ExperimentData-IntensiveScienceCommunicationInformation VisualizationPsychologyPolitics……SociocyberneticsComputational SociologyComputational Social ScienceFig .1 Classification of disciplines [3]图1 学科划分[3]20世纪70至90年代,人类进入后工业化(post-industrialization)时代,信息革命改变了一切,经济、政治、文化的全球化融合达到新的阶段,科学发展变得越来越快,越来越复杂.大工业和高科技为人类创造了非常丰富的财富,但同时也把人与自然的关系、人与人的关系置于一个危险的境地,社会不平等、阶级冲突、社会异化、种族冲突、政治革命、宗教冲突、国家冲突、环境恶化等社会问题突出,人类越来越重视对自身前途与命运的价值关怀.为了准确地研究社会问题,经济学、社会学等学科都试图形成一套完整的定量分析研究手段,用严谨的数学方法对问题进行描述和求解,但由于现实世界是一个多变量复杂系统,很难像物理学那样用数学公式精确地描述和求解问题.在这种共同的背景下,自然科学、社会科学开始走到一起,任何一门科学都开始意识到自己的相对性,意识到与其他学科密切关联[4].如图1所示,建立在自然科学与社会科学之间,位于学科河之上的跨学科社会计算研究逐渐兴起,这些学科都有数据密集型的特点,包括社会网络分析、计算社会科学、社会控制论等.2社会计算的定义Parsons在1949年主持美国社会学学会工作时[5],在他的努力下建立了哈佛大学社会关系系,尽管其结构功能主义理论(structural functionalism)广受批评,但他开创了跨学科研究的先河.Parsons的理论另一个重大影响是对欧洲社会学在控制论和系统科学方法的影响.互联网的缔造者、心理学家Licklider在担任美国国防部高级研究计划署信息处理技术办公室第一任主任期间,于1960年发表了《人与计算机的共生》[6]一文,创造了因特网的原始设想,第1次提出了交互计算概念,他认为人类将会有一种网络将世界上所有计算机联成一体,人们可以使用地理上很远的计算机,获取任何计算机中的数据,使用很多计算机来做一件事,可以互相共享资源、平衡负载,为全世界的用户服务.在Licklider 等人的推动下,计算机网络作为一种通讯设施于20世纪60年代末开始发展[7].1978年,社会学家Hiltz出版了《网络国家:人类通过计算机交流》[8]一书,这是最早描写网络社区社会学的著作.网络社区通过计算机网络将人们互联,人们在网络平台上相识、工作、讨论、争论、协作.该书最早预测到未来虚拟社区以及对社会、政治、法律等方面的影响,也最早预测到网络的爆炸式发展以及隐私问题、匿名问题、远程办公、在线政治活动等.书中还提到了审查制度、监管制度、成瘾问题、IP和盗版、Email、美国邮政服务的消亡以及工作、政治、法律的改变.该书的出版引起了计算机科学家、管理科学家、政治家、社会学家、医生、计算机狂热人士等一大批人的兴趣,被称之为计算机会议上的“圣经”[9].20世纪90年代中期是个人计算向社会计算转型的时期.个人计算关注个体使用信息技术,社会计算通过小型的社会群体或大型的社区用户一起协作使用信息技术.社会计算对社会和经济具有深远的影响,尽管不用质疑其影响,但也很难定量研究其影响的程度,只能在跨学科的范围内保持其一定的领域评判.1994年,社会计算的概念第1次出现,Schuler认为[10]:“社会计算可以是任何一种类型的计算应用,以软件作为媒介进行社交关系的应用”;Dryer等[11]将社会计算描述为一种理论概念,包括科学和技术2方面:“人类使用计算技术进行的社交行为和交互行为所产生的相互作用”;Wang等人[12]认为社会计算是:“信息技术和通信技术等促进了人类社会的研究和社会动态发展”;文献[13]认为,社会计算是指使用信息系统作为社会交互的场所,并使用信息系统作为数据收集和处理的空间,社会计算是在虚拟场所中的感知、交流和协作,社会计算需要把计算设备作为人与人之间交流的媒介,需要将人机交互设定成为一个社会实践的环境,将理解社会过程作为交互系统的一部分工作.近年来,科学家不仅发现人类大脑和生命是计算系统,而且发现整个世界也是一台计算系统,因此哲学界产生了计算主义思潮.计算主义认为:“人所处的整个世界是由算法控制,并且按算法确定的程序进行演化.宇宙是一部巨型计算装置,任何自然事件都是在自然规律作用下的计算过程.事物的多样性是因为算法的复杂度不同而产生的不同外部表现”[14].虽然计算主义导致许多哲学家的质疑[15],但计算的确已经渗透到经济学、物理学乃至科学研究的各个领域,计算已成为人们认识自然、生命、思维、社会的一种普遍的观念和方法.如果没有计算机,就没有当代科学的突飞猛进发展,就不会有社会的快速进步,复杂性科学就不会出现.基于以上分析,本文认为社会计算是使用系统科学、人工智能、数据挖掘等科学计算理论作为研究方法,将社会科学理论与计算理论相结合,为人类更深入地认识社会、改造社会,解决政治、经济、文化等领域复杂性社会问题的一种理论和方法论体系.3社会计算主要研究领域社会计算不仅是一种技术而且是一种社会现象,社会实践所处的环境决定了技术系统的社会特点.社会计算形成了2种发展趋势:一种是面向社会科学的社会计算;一种是面向技术应用的社会计算,这两种发展趋势同时又相互影响.3.1面向社会科学的社会计算3.1.1社会网络分析社会科学的网络概念非常广泛,主张采用多理论多层次方法研究传播以及其他形式的组织和社会网络[16].文献[17]研究了包括人在内4个不同动物种群的42个网络以及多种关系内涵、多种社群规模,尝试研究这些网络“表面存在差异,结构是否相似”这一问题.社会网络分析(social network analysis)[18-19]的目标是研究大型动态复杂网络,特别是人类社会系统的结构和交互模式等.社会网络分析研究的主题包括社会流动、健康行为、疾病扩散的关键节点、连锁董事、在线社区分析等.社会网络分析所采用的研究与分析方法主要是基于代理的模型、理论物理、图论等.在Milgram[20]、Watts[21]等开创的小世界(small world)现象研究基础上,Barabási等在无标度网络(scale-free networks)[22]特性上有多个发现,他们发现复杂网络中的联接符合幂律分布(power-law distribution),有些切点联接稠密,而大多节点联接很稀疏,这些发现说明复杂网络尽管结构复杂但并不是随机的,符合一定的宇宙主宰原则,在混沌中存在着秩序.社会网络分析领域经典的研究成果还有强弱关系(strong and weak ties)[23],结构洞(structural holes)[24],信息级联(information cascades)[25]等.3.1.2计算社会科学社会学中早就有一个计算社会学(computational sociology)[26]分支.计算社会学不仅与传统的系统科学、控制论和复杂性科学交叉,并且跨越社会科学多个领域,如经济学、生态学、社会网络组织、人口学中的小群体动力学、环境以及城市规划等.计算社会学的主要研究领域是社会模拟(social simulation),使用计算机建立人工实验环境,研究复杂社会系统,模拟方法包括基于方程的模型(equation based modeling)和计算模型(computational modeling).主要计算方式是在个体代理或多代理系统观点下进行社会模拟[27].计算社会学从20世纪50年代出现,早期使用离散事件模型等方法,此后40年时间一直试图使用计算机科学方法进行社会研究,但如同文献[27]指出的:“从社会学家使用计算机起,计算机模拟在社会学中扮演了一个重要的,但是第二位的角色.模拟方法得出的结果显得苍白,远离主流社会学的方法,因此这种方法总是不被社会学家们所欣赏”.最近10年之内,随着互联网的兴起和在线实时数据的公开易得,来自政治学、经济学、语言学、传播学、人类学等社会和人文学科的研究者联手计算机、物理、数学、控制等科学技术界专家,兴起了规模更大、参与更广的计算社会科学(computational social science)[28]。