淺談網絡傳播的大數據發展論文

　　摘要：隨著計算機的普及，依托于計算機的網絡傳播成為了主要的信息傳播途徑，與此同時，大數據也開始發展，開始急速的衍生和擴散，甚至可以說大數據下的計算機網絡已經成為帶動國民經濟發展的主體。但大數據應該如何理解、網絡傳播下大數據又將如何發展已成為新的研究趨勢。

　　關鍵詞：網絡傳播；大數據技術；大數據應用

　　一、網絡傳播下的大數據的誕生

　　自2005年Hadoop項目誕生，大數據就進入了人們的視野當中。大數據無疑是在網絡傳播的基礎上進一步衍生出來的“新產品”，想要系統的認知大數據，就必須要全面而細致的分解它，應著手從三個層面來展開：第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的定義、特征、問題等方面進行剖析。第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。這部分主要是從大數據的開源、存儲、分析和展示技術進行詳盡的分析。第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。大數據目前已被廣泛采用到生活當中，此部分主要分析網絡中的大數據應用。

　　二、網絡傳播下的大數據的理論分析

　　（一）大數據之概念及特點

　　“大數據”的概念最早由維克托邁爾舍恩伯格和肯尼斯庫克耶在編寫《大數據時代》中提出，又稱為巨量資料，指需要新處理模式才具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。［1］在網絡傳播時代下，大數據主要呈現了以下四方面的特點：1.數據體量巨大（Volume）。當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。［2］2.數據類型繁多（Variety）。數據也分為結構化數據和非結構化數據。結構化的數據即以文字呈現的數據結構，非結構化的數據則包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等類型。3.價值密度低（Value）。海量數據并不能充足證明其重要性，換句話說就是，數據多并不代表價值高。4.處理速度快（Velocity）。這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著特征。

　　（二）大數據之問題所在

　　大數據、網絡傳播看似是一種簡單的依附與被依附的關系，二者相互依存、相互發展，但隨著這種關系的不斷行進和演化，一些問題也開始顯露。1.表面化。盡管大數據能夠非常好地檢測相關性，但是它并不會告訴我們相關性是如何得出的、得出的合理性以及哪一種相關性是有意義的。2.輔助化。盡管大數據搜集的數據是龐大的，有一定的事實證明比例，其可以輔助科學調查，但不可能成功地被完全代替。3.理想化。如今的大數據為世人展現的都是其不可估量的大好前途，但大數據的數據缺失、情況偶然、不準確數據不斷地被循環利用導致了更多問題的出現，會引發更多的以偏概全，會導致思維的引向，甚至結論的錯誤。

　　三、網絡傳播下大數據技術的分析

　　（一）開源框架

　　HadoopHDFS，即HadoopFileSystem，是一款典型的開源文件系統，其主要面向大文件的文件系統，是分布式數據庫的基礎。在文件存取方面，HDFS用NameNode存放文件位置信息，用DataNode存放文件數據。［3］當HDFS中存入大量的`數據后，需要借助MapReduce完成工作分析。之后再從統計維度列出角度對統計值列出的數據進行排序，最后通過聚合完成統計維度數據項的計算工作。

　　（二）大數據存儲技術

　　目前數據存儲技術主要包括以下兩種存儲技術：1.分布式集群存儲技術。分布式集群存儲技術通常以大數據塊為單位，將數據切割存儲在多個節點，為保證數據的可靠性，需要在不同的存儲節點中保存多個數據副本。在分布式數據庫設計時，可以根據應用的特點，采用分別處理增加、刪除、修改、查詢操作的方式進行架構設計，既要保證事務操作的一致性，又要滿足海量數據存取的性能要求。2.關系型數據庫存儲技術。關系型數據庫的操作語言是結構化的查詢語言，包括數據定義語言和數據操作語言兩部分。DDL完成了數據對象和操作過程的定義，包括數據表、視圖、存儲過程、觸發器、主鍵、外鍵、索引、區分等，DML則完成了數據的操作功能，包括增加、刪除、修改、查詢，也就是人們經常聽到的數據。

　　（三）大數據分析技術

　　對大數據進行建模的目的是便于對數據進行分析和利用，即對數據進行多次ETL，經過多次ETL之后的數據會變得越來越容易理解、使用和個性化，使得分析結果滿足特殊崗位甚至單個特定人的需求。

　　四、網絡傳播下的大數據應用

　　實踐是檢驗真理的唯一標準，大數據服務能否幫助企業取得成功，還需要在行業應用實踐中得到答案。

　　（一）大數據在社交網絡領域的應用

　　1.SNS業務應用介紹。SNS體現了Web對于人類社會需求的滿足，人們通過Web應用滿足了不同的心理需求。SNS不同于支持組織互動和業務流程的傳統應用，其主要實現了人與人以及由人創建內容之間的協同與共享。2.大數據技術與SNS應用。不同的社交網絡應用的特點也是不同的，除了微博的熱點話題，商務人士在SNS上形成的社會關系以及留下的溝通、評論等記錄，用戶的通信行為也是反映擁護社會關系的重要數據基礎。

　　（二）大數據在電子商務領域的應用

　　大數據對電子商務的主要作用是發現用戶行為，然后有針對性地為用戶提供產品和服務。大數據可以反映世界萬事萬物之間的聯系，對于當今的網絡十分重要。但如何利用大數據？大數據如何管理網絡的業務活動？種種疑問到目前為止還只是簡單的分析描述，希望今后能夠有更多的仁人志士投身于大數據，挖掘其更大更廣的價值，造福于人類和社會。

　　參考文獻：

　　［1］李金.快速充電站［J］.人民公交，2016（3）：108-109.

　　［2］王春研.大數據與計算機信息處理技術［J］.黑龍江科技信息，2016（3）：156.

　　［3］王魯俊，龍翔，吳興博，王雷.SFFS：低延遲的面向小文件的分布式文件系統［J］.計算機科學與探索，2014（4）：438-445..

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