큰 데이터: 데이터 혁명 2

전통적인 데이터와 비교, 큰 데이터 리소스 특성 특히 저명 하다, 큰 데이터 개발의 기초 되. 기술 진화 과정에서 데이터는 하지만의 정보, 지식 및 지혜, 하지만 또한 그것을 통해 실행 됩니다. 정보화 시대를 입력, 가장 큰 문제는 아닙니다 정보, 부족 하지만 정보 섬, 대용량 데이터 공유 및이 문제를 해결 하기 위해 표준화 된 관리를 달성 하기 위해만의 문제.

옛날 옛적에, 데이터는 식별 환경, 인 간에 대 한 계산 도구 그리고 그것의 정확도에 초점 과학 연구 제한 보였다. 정보화 시대를 입력, 우리 각자가 어디서 나 데이터에 관련 된 정보의 명확한 의미. 그것은 할 수 있다 우리는 끊임없이 동시에 데이터의 다양 한 생산, 데이터 또한 크게 우리에 게 영향을 미칩니다.

두 개의 데이터 혁명 퓨전 데이터 및 과학 연구

데이터 개발 과정에서 두 개의 혁명 되었습니다. 첫 번째 데이터 혁명은 현대 과학의 탄생 그리고 데이터와 과학 연구의 통합은 실현 하 고 과학적 연구에서 데이터의 기본 위치 설치 되었다. 그것은 연구 과정 및 결과 정확한 요구에 게 현대 과학의 기본적인 특성 중 하나입니다. 데이터 기반 연구에서 패러다임, 신뢰성과 데이터의 정확성 연구의 정확도 나타내고 데이터도 경험적 연구 "과학" 및 "톨 레" 판단 기준으로 사용 됩니다.

과학 및 기술 개발, 양식 및 데이터의 내포는 변화와 개발. 관측 데이터, 실험 데이터, 이론적인 데이터, 통계 데이터, 아날로그 데이터, 그림, 테이블, 이외에 텍스트 데이터를 구조화 된 데이터의 형성 및 구조화 되지 않은 데이터 데이터 형태의 다양화의 순위에 포함, 정보 기술 개발 "데이터 부자, 불충분 한 이론" 방향으로 데이터의 부족에서 변화를 주도하 고 있다 속도 데이터 생산의 급속 하 게 개발 하 고, 고의 경 음악 증거-기반 기능, 새로운 지식에서 채굴 될 수 있는 큰 데이터 형성 보다 훨씬 데이터에 포함 된 정보는. 통계 데이터와 비교, 큰 데이터 모든 샘플을 강조; 부정확의 특정 범위에 대 한 데이터 수; 과학적 패러다임의 인과 관계와 비교해, 큰 데이터 항목별 자연과 사회의 법칙을 추구 큰 과학적 데이터의 정확도와 비교. 따라서, 큰 데이터 트리거 두 번째 데이터 혁명, 그것은 뿐만 아니라 과학 연구 패러다임, 경제, 사회, 군사와 큰 변화를 생산 하기 위해 다른 사회 분야 뿐만 아니라 사회 과학 연구의 정량화를 달성 하기 위해 변경.

사회 과학에서 양적 연구를 큰 데이터

과학 연구에서 원격 감지 장치, 센서, 컴퓨터 소프트웨어 처리를 통해 집중적인 데이터를 얻기 위해 컴퓨터 데이터 수집 또는 시뮬레이션 방법을 통해 결과 정보/지식에에서 저장 컴퓨터, 데이터 관리 및 데이터 처리, 분석, 지식에 대 한 액세스의 통계적 방법 사용 하 여 배경에서 서만 과학자 큰 데이터에 따라 집중 과학의 형성의 회색에 의해 제안 된 데이터 기반 과학 4 과학적 패러다임 되고있다. EPJ 데이터 과학 잡지 지적, 21 세기의 디지털 기반 과학 전통적인 가설 기반 과학 접근, reductionism (단순화)에서 복잡 한 시스템 과학 과학 패러다임의 변화를 동반 하는 보완 되 고 있습니다.

큰 데이터 사회 과학 연구의 혁명을이 끌 하 고 양적 연구의 깊이 홍보 수 있습니다. 큰 데이터 자연과학과 사회과학의 연구 경계를 통해 휴식, 데이터의 액세스 가능성을 실현 하 고 자원 데이터를 통해 다른 분야의 의사 소통. 닥터와 츠, 컬럼비아 대학의 큰 데이터는 개인 이나 작은 조직 인간 행동 연구에 대 한 매우 풍부 하 고 신뢰할 수 있는 정보를 제공 합니다, 데이터의 형태로 기록 되 고 수가 많은 데이터와 매우 복잡 한 인간 행동의 사회학 연구에 매우 중요 한 역할을 했다 발견 했다 연구원의 인식 편견, 인식의 오류와 프레임의 모호함을 피 한다.

경제, 사회와 인간의 일상 생활에 큰 데이터의 영향 기술 수준에 국한 되지 않습니다 하지만 또한 관리 개념 및 작동 방식에 큰 영향을 하고있다. "데이터 기반 사회 관리"는 새로운 경영 모델 사회 관리에서 구현 여부는 정부 또는 조직, 데이터 수집 및 분석 되고있다 후 처벌을 대비 하 여, 건강 관리, 국토 안보 부, 사회 관리 정책 및 규정 수립을 데이터 분석의 결과 따른 잔디-뿌리 관리의 기본 요구 사항 그것은 지능형 도시 건설에, 예방과 퇴치 테러 활동에, 사회 질서 및 사회 부패의 지배에 중요 한 역할을 재생 합니다. 20 세기 미국의 치안 모델 CompStat A 성공의 예 사회 보장 관리 하 고 좋은 결과를 큰 데이터를 사용 하 여. 다양 한 로컬 센서와 인터넷을 통해 키워드 검색에서 수집 된 대용량 데이터를 사용 하 여 질병 관리 부서 예측 하 고 특정 지역에 전염병의 발발을 확인할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스는 도전과 지식에 데이터에서 도약을 실현, "의사 결정 지원 시스템"은 데이터와 주요 소스, 그리고에 정보.

"데이터 기반 사회 관리" 또는 "의사 결정 지원 시스템", 데이터 수집 및 데이터 마이닝 모델의 설립의 중요 한 데이터를 분석, 배경에서의 컬렉션에는 클라우드 컴퓨팅 및 기타를 사용 하 여 컴퓨팅 정책, 법률 및 기술 지원을 제공 하기 위해 의사 결정을 공식화 하는 의미. 국가는 에너지 만큼 이나 중요 자원으로 큰 데이터의 중요성을 인식 되고있다. 2012 년 3 월 29 일, 백악관 과학 및 기술 정책 사무실 미국 정부 큰 데이터 연구 및 개발 계획을 발표 하 고 "큰 데이터 고급 스티어링 그룹" 국가 전략 수준에 큰 데이터 기술 혁명 기회와 도전을가지고.

대용량 데이터 공유 및 규범 관리에 대 한 중대 한 필요

전통적인 데이터와 비교, 큰 데이터 리소스 특성 특히 저명 하다, 큰 데이터 개발의 기초 되. 기술 진화 과정에서 데이터는 하지만의 정보, 지식 및 지혜, 하지만 또한 그것을 통해 실행 됩니다. 정보화 시대를 입력, 가장 큰 문제는 아닙니다 정보, 부족 하지만 정보 섬, 대용량 데이터 공유 및이 문제를 해결 하기 위해 표준화 된 관리를 달성 하기 위해만의 문제.

모바일 네트워크, 클라우드 컴퓨팅 및 다른 기술, 대용량 데이터의 신속한 개발, 데이터 분석 기술 혁신의 지원, 두 번째 데이터 혁명 조용히 발생 했습니다. 개인 정보, 객관성과 데이터의 정확성 같은 사회 위험 및 과학 연구, 사회 관리, 건강 관리, 비즈니스 인텔리전스 등의 필드 전 큰 데이터의 오용 어떤 새로운 기술 든 지와 같은 큰 데이터도 만들었습니다.

큰 데이터와 다른 기술 간의 차이 가상 자연, 그것의 은폐 및 침투성은 더 유명. 이 개인, 조직, 국가 및 심지어 세계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, 그것은 매우 깊은 윤리적이 고 철학적 인 반영에 중요 한입니다.

(단위 작성자: 인문 대학, 과학의 중국 아카데미)

(책임 편집기: 유산의 좋은)