大数据重构影视业

❶ 成都市广中影视大数据科技有限公司怎么样

成都市广中影视大数据科技有限公司是2017-12-05在四川省成都市大邑县注册成立的其他有限专责任公司，注册地址位于属四川省成都市大邑县晋原镇东街11号。

成都市广中影视大数据科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91510129MA6C7E7G0A，企业法人黄自强，目前企业处于开业状态。

成都市广中影视大数据科技有限公司的经营范围是：软件开发、技术转让、技术服务；信息系统集成服务，数据分析处理存储应用服务；信息技术咨询服务；计算机咨询服务；影视节目制作（未取得相关行政许可（审批），不得开展经营活动）；企业管理咨询服务；企业形象策划服务；项目策划与公关服务；工程管理服务；销售：计算机、软件及辅助设备、通讯设备、电子产品；创业孵化器管理服务。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）。

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❷ 大数据改变商业模式体现在那几个方面

从价值和成熟度两个方面来看，目前大数据发展得比较好并且潜在价值较大的几个行业包括互联网、金融、交通物流、公共管理、批发与零售等。
目前市场上的大数据公司大体分为两类：一类专注于细分领域，做大数据的垂直应用，比如金融大数据、营销大数据、政务大数据、互联网营销大数据、影视大数据等；另一类则倾向于做覆盖各行各业的全域大数据。
在金融领域大数据主要用于提升其运营效率并进行风险管控；互联网领域大数据主要用于精准营销；制造业大数据主要用于提高生产效率，降低生产成本；公共管理领域大数据主要用于提升管理效率，并为管理者提供决策支持；交通与物流领域主要用于提升运营效率。

❸ 告诉你如何用大数据推动影视产业

关于大数据在影视方面的案例，Netflix 这个词估计大家都快听到耳朵起茧了，频繁被提及。比如《纸牌屋》的成功 。
大数据技术在电影方面的应用，主要在于于电影剧本分析、电影营销分析、电影用户行为分析。

❹ 大数据在影视内容的策划和营销有何种应用

这个问题应该蛮久了，不知道现在的你是什么看法。我之前也有看过关于纸牌屋和大数据的报道，该公司在拍摄之前利用大数据工具在视频网站挖掘信息 他们会喜欢的影视类型演员等等。但是他们也有用大数据制作了另外几部电视剧，收视率不怎么样，什么名字我忘了网络应该网络的到。为什么会出现这种情况，我觉得还是得跳出大数据还看。
首先挖掘数据的目的是为了了解其背后反映的需求，或者说是预测未来的趋势，但是究竟数据能够多准确的反映这种需求，有多少误差，这是个问题。
其次挖掘到的需求用怎样的形式来表现能让消费者接受甚至喜欢，也是个问题。
我们讲一句话叫 整体大于部分之和。能挖掘所有痛点，杂糅在一起就行了吗？肯定不行，还是得做排列组合和加法的工作，甚至为了整体要做减法，因为最后呈给消费者的是一个整体的感觉。讲到这我得提一个题外话，大数据的作用是为了满足消费者，但是还有一个观点是改变消费者，改变的这个动作有多难做到我是很好奇的。你应该开始做产品了吧，有没有这方面体会？
你有问统计学和互联网，大数据三者的关系。互联网是数据流动的新背景，大数据是新背景下挖掘数据的工具，而统计学是把统计学是把散的数据整理成规律可观的信息。
至于你说影视营销方面的我是不怎么懂，不过营销和产品设计是分不开的。

❺ 大数据如何据颠覆传统电视行业

大数据如何据颠覆传统电视行业

在媒体业界，大数据主要在以社交媒体为代表的新媒体领域的蓬勃发展当中大行其道。传统媒体也不甘落后。2013年出现的许多成功案例表明，大数据已经成为传统媒体实现业态升级的重要驱动力。
《纽约时报》、《卫报》等老牌报纸利用大数据挖掘技术，推动新闻向“利基化”、“纵深化”发展。在社交媒体当道的今天，面对新闻日趋“碎片化”、“扁平化”的严峻态势，传统媒体可以借助于大数据技术继续保持其在新闻品质和专业水准上的领先地位。
与报业相比，电视业对大数据的运用相对迟缓和谨慎。
然而，星星之火亦能看出燎原之势，随着电视从传统的“一对多”式的“广播”型媒介升级为“多对多”式的、以移动化、互联化、多屏化为其核心竞争力的“窄播”、“互播”型全媒体平台，网络运营商、广电运营商、服务提供商等产业链主体能够以各类数据为“杠杆”，挖掘和撬动各类不同层次受众的需求，提供更加个性化、更具互动性、更有深度的媒介体验。
具体来说，大数据技术的广泛运用在收视测量、节目策划与改进、观众互动参与、广告精准投放等各个环节上产生了颠覆性的影响，推动了电视业的全方位变革与重构。本文拟从电视业运营的几个关键环节入手探讨大数据技术所产生的颠覆与变革，供我国从业者借鉴和参考。
收视测量变革：从“抽样”到“全采样”
大数据技术对电视业最为直接也是最见成效的影响体现在收视测量的变革上。大数据的核心思想是用规模剧增来改变现状。
正如维克托?迈尔－舍恩伯格、肯尼思?库克耶所指出的，大数据时代最为显著的特征就是“全数据”或“全样本”成为统计的依据，而不再依赖于传统的随机抽样。
抽样分析是信息相对匮乏、流通受到限制的模拟数据时代的产物。它的信度和效度依赖于抽样的绝对随机性，但是在实际操作中几乎无法实现。此外，随机抽样也不适合考察子类别的情况，当人们想了解更深层次的细分领域的情况时就无法采用这种方法。
换言之，随机抽样模式所依据的是“扁平化”的数据模式。
在全样本模式下，数据处理技术发生了颠覆性的变革。专业机构可以收集到与某个特定变量相关的所有数据并进行处理，样本可以等于总体。
对于电视业而言，这一变化直接体现在收视率调查上。对于电视媒体而言，基于随机抽样的收视率调查有望被基于海量样本——甚至全样本——的收视测量所取代，从而为电视业界的内容生产提供更为精准的数据支撑。
纵观收视测量发展的历史，经历了由第一代电话调查、第二代日记卡固定样组测量、第三代测量仪器记录到目前第四代数字电视测量技术的发展。
前三代的测量方法均建立在抽样调查的基础上，样本量有限，且有测量误差较大、需要样本户配合的程度较高等缺点。伴随数字电视的发展，频道数量激增，业界对目标市场进行精准收视调查的需求愈来愈迫切。增加第三代收视测量仪的样本数量可以在一定程度上满足这一需求，但是样本量的增加必然会受到成本控制的限制。
建立在大数据基础上的第四代收视测量颠覆了以往的抽样调查方法，通过对机顶盒的升级，能够对观众开关机顶盒、转换频道、使用增值业务等操作行为进行精确到秒的准确记录，不但最大限度保证了数据采集和传输的安全性，而且可以实现“全样本”测量。
目前，世界上影响最大的收视率调查公司——尼尔森公司采用大数据挖掘技术，可以将收视率测量的样本数量提升为过去的十倍或更高，甚至可以提供前一天的全样本观众收视率数据。
社交网络对电视观众的影响受到业界重视。近期发布的相关研究结果表明，电视节目在社交网络上的关注度与传统的收视率同等重要，即“我推故我看”。
因此，社交网络的关注度成为衡量电视节目影响力的新的有效标准。更加重要的是，大数据能为我们提供实时、动态、高效的数据分析，与以往的静态收视率分析相比，是一次质的飞跃。2012年末，尼尔森公司收购了以分析电视内容中的社交数据为核心业务的新兴调查机构“社会指南”（Social Guide）公司，后来又与社交媒体巨头“推特”（Twitter）公司合作，推出基于微博内容的电视收视率报告。
统计显示，在晚间黄金时段，在微博上传播40%的帖子均与电视节目相关。尼尔森公司通过对140家无线和有线电视公司的调查，证实了基于微博内容的电视收视率报告对于传统的收视率测量是一个很好的补充。
内容生产变革：从“制播分离”到“制播同步”
如果说大数据在电视业的直接运用体现在收视率测量上，那么它所产生的更有意义的变革则体现在对节目生产模式和流程的重构上。
过去，电视节目的内容框架一般在播出前就确定了，在播出过程中进行调整和改变并不常见。在大数据时代，由于实时收视数据——特别是对节目内容的实时反馈的获取和分析——越来越容易实现，节目的制作流程发生了新的变化。
“制播分离”的传统模式被彻底颠覆，内容生产由“静态”变成了“动态”，在播出过程中编导随时根据数据分析报告对节目内容作出“微调”甚至“转向”的决定。以内容生产、调整与播出、反馈融为一体的“制播同步”模式将成为大数据时代电视内容生产的常态。
在这方面，一些国外媒体已经做了一些积极的探索。
英国广播公司（BBC）长期追踪大数据技术的发展动向，把实时的、以观众为基础的数据分析应用到电视运营的各个环节——包括内容生产、财务管理、市场推广等。
在一些“真人秀”、访谈类的直播节目中，大数据技术已经得到了广泛应用。BBC对从社交媒体得到的数据进行实时分析，在节目现场直播中根据观众在社交媒体上的评论决定接下来的推进方向。如果观众喜欢看节目的某一部分，比如某一特定主题的访谈或讨论，就延长这部分的播出时间；反之，如果观众不喜欢，就进行相应的调整。
除了娱乐节目等市场化程度较高的品类，大数据技术也进入了新闻节目的生产流程当中。
在印度，一档旨在揭露社会问题真相的新闻访谈节目《真相战胜一切》（Satyamev Jayate）播出第一季就吸引了4亿本土观众，通过视频网站、Facebook、Twitter、YouTube和移动终端收看该节目的全球受众超过了12亿，成为2013年全球最引人注目的电视节目之一。
分析这档节目成功背后的原因，除了讨论的议题本身关注度较高以及主持人的明星效应外，大数据技术发挥的作用功不可没。
“真相战胜一切”是镌刻在印度国徽上的格言。与人们最为熟悉的印度宝莱坞式轻歌曼舞的风格迥然不同，这档新闻访谈节目的宗旨是“关注社会、贴近民众、深层次揭露社会问题”。
2013年播出的第一季共十三集，主题分别为：被迫堕胎与残害女婴、儿童性骚扰、巨额嫁妆、医患关系、残障人士、家庭暴力、滥用农药、酗酒、种姓制度、老年人权益、水资源保护、印度梦，等等。
节目主持人是宝莱坞电影巨星阿米尔?汗（Aamir Khan），他通过大量实地采访，讲述了不同阶层印度人的真实故事，大胆曝光印度社会的种种弊病，力图以“残酷的真相”唤醒大众，引发公共讨论，进而推动社会变革。
值得一提的是，这档节目运用了大数据手段来策划选题、推动节目进程，甚至影响到国家政策、法律的制定或修改。
编导通过社交网站收集、分析了数以百万计的热点议题及其讨论帖子，进行了大数据挖掘。他们不仅以这些数据为基础进行节目策划，还积极使用这些数据推动政治变革。
观众积极参与节目互动，表达对重要议题的观点。在节目播出的进程中，制作方及时向观众提供来自各级政府官员、议员和意见领袖的思想和行动的数据反馈，从而形成政府、媒体和公众三方议程的有效互动，促成公共政策的调整和完善。
比较典型的例子是，印度国会曾经在其中探讨儿童性骚扰的一期节目播出后，迅速通过了一项儿童保护法案，主持人阿米尔也获邀到国会听证。
媒介功能重构：从“看电视”到“用电视”
随着电视互动性的增强，观众的参与度大幅提升，原本被动收视的“沙发土豆”们开始更多地动脑、动嘴、动手，有目的地“使用”电视或网络视频、可视化信息图表等，“看电视”逐渐过渡到“用电视”阶段，电视的功能及其“工具理性”得以进一步发掘和拓展。
在实现“看电视”到“用电视”的转变当中，新兴的“数据新闻”（datajournalism）发挥了至关重要的作用。
简言之，数据新闻就是通过反复抓取、筛选和重组等手段来深度挖掘数据，聚焦专门信息以过滤数据，运用可视化的手段来呈现数据并合成新闻故事和具有较强工具性的应用软件（如APP）。
在电视机构中，英国广播公司（BBC）在数据新闻的开发上独领风骚。BBC新闻网数据团队由20余位记者、设计师和研发人员组成。除了数据项目和视觉效果的制作外，团队还负责设计新闻网站上的所有信息图表，研发互动多媒体功能和移动应用软件（APP），为电视业在数据新闻领域的拓展率先垂范。
BBC新闻网推出的“死亡之路：1999-2013年英国每条道路上每例死亡”即为一个成功的案例。
在信息个性化方面，用户可以输入邮政编码查询自己居住地区过去十年里每条道路上发生的车祸致死的数字和个案。
在多媒体形态方面，编辑将警方提供的相关事实和数据视觉化、动态化、人性化，同时与“伦敦急救协会”、BBC驻英国各地的分支机构进行合作，即时追踪主要城镇及其周边地区发生的每场车祸并进行在线直播，还通过Twitter推送相关报道，冠以“#cash24”的标签，同时会在地图上标出车祸发生的具体地点。
数据新闻的广泛使用把“看电视”变成了“用电视”。这方面工具性更强的是BBC网站上推出的“财政预算计算器”网页及其APP。
用户借助于这一工具可以预见国家财政预算一旦生效后，对个人生活可能产生的正面或负面的影响，并且可以在社交媒体平台上分享计算结果。
BBC与全球四大会计师事务所之一的毕马威建立了合作关系，后者根据英国政府公布的年度财政预算进行大数据挖掘，BBC负责编创吸引受众的界面，便于他们的使用参与。
另一个有趣的“数据新闻工具”是专题《70亿人口的世界：你是第几个出生的人？》，它的发布日期与世界人口达70亿的官方日期一致，用户只要输入自己的出生年月日，就可以立即计算出自己是全球第几个出生的人，并通过Twitter和Facebook分享自己在全球的出生排名。
这一专题使用了联合国人口发展基金提供的数据，非常受欢迎，成为英国2011年Facebook上人气最旺的分享链接。
传播模式重构：由“机械化”到“智能化”
大数据时代，内容生产和受众信息发掘技术的进步使媒介的传播模式由“机械化”转向“智能化”，电视业也不例外。
“机械化”的传播方式意味着电视台充当了节目与内容的“传送带”和受众的“供应商”，而“智能化”的传播方式则把电视台转变成为受众的“服务商”。
随着电视节目的传播走向“多屏幕化”和“多平台化”，智能电视机、平板电脑和手机等会更为精准化地记录观众的收视行为和偏好，借助于大数据技术进行挖掘与分析，从而使电视台在最合适的时间、最合适的屏幕或平台上传播最合适的媒体内容，为用户提供更高质量的服务。
美国一些付费电视运营商已经开始利用与客户和服务相关的数据迅速作出决策，以全方位提升用户的收视体验，包括画面、声音、内容的质量等。
IBM、惠普等大型IT企业拥有大数据中心和长期积累的数据分析产品系列，他们与Mariner公司、IneoQuest公司、Agama Technologies公司等传统的付费电视运营商已经在频繁接触，为合作做准备。
值得关注的是，大数据技术的应用已经由“小众化”的付费电视转向了更为广泛的业界领域。
2013年媒体业界的一个标志性事件是世界最大的社交媒体“推特”（Twitter）在纽交所上市后即选择与美国最大的有线电视运营商“康姆卡斯特”（Comcast）公司建立合作伙伴关系。
这预示着大数据技术也会成为传统媒体与新媒体实现深层次“竞合”的结合点。就目前而言，两者最直接的合作体现在收视测量上，可以预见，在此基础上我们还会看到电视业与社交媒体在内容生产、用户参与等层面上更为广泛而深入的合作。
在传播目标市场的战略选择与具体部署上，数据也能起到关键性的作用。
2013年，美联社发布了两份在线视频新闻消费报告，一份是针对欧洲市场的，一份是针对亚洲市场的。美联社通过在线和实地调查两种方式了解受众对视频新闻内容的需求，并确定视频资源集中的关键区域，以保证这些地区视频业务的增长。
例如，美联社对亚洲市场的调查显示，在线访问新闻的中国消费者中，有10%每天访问新闻视频剪辑，70%至少每周一次观看在线新闻视频；年龄在25至44岁的消费者最倾向于经常观看视频，其中超过60%的人至少每周观看2-3次；平板电脑用户更倾向于访问在线新闻视频，使用平板电脑访问在线新闻的观众中有75%会每周观看至少2-3次视频新闻，而智能手机用户和台式电脑用户的这一比例分别为60%和57%。
这些数据有助于美联社制定目标视频市场的营销推广策略，从而实现更为精准的传播。
大数据技术在电视业的运用才刚刚起步，除了前文中提到一些数据新闻的成功案例和在国内已经获得广泛关注的网络定制剧《纸牌屋》（House of Cards）之外，相关的实践和探索还有待进一步深化。
但越来越多的成功案例已经并将继续证明，在传统电视机构积极探索产业升级和业态转型的大背景下，大数据技术的广泛运用无疑是一把开启电视业未来的“金钥匙”。

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❻ 如果想从事影视行业的大数据要学习哪些知识

看你想做哪方面了。技术方面就是大数据分析，需要学“数据挖掘”相关知识，如果本科不是统计学专业，学起来会有点难。如果想做营销方面，那么就是会写段子，做个微博段子手，以及豆瓣时光格瓦拉去刷分。

❼ 是现在的影视娱乐产业退步了，还是审美水平提高了呢

或许在很多人看来，如今的流行歌曲，大多是脱口而出、朗朗上口“大俗歌”，早就没有以前那种情意绵绵、柔情似水的感觉了，如今大热的综艺娱乐节目，完全是为了乐而乐，早已失去引导受众审美、提升文化素质的功能了。

影视剧作品就更甭说了，所谓的精品爆款剧，都是贴着大数据中的观众品味与时下最热门的热点创作的，从选演员、组CP，到剧情和反转，都是紧贴着特定受众的喜好与需求来的，反而是那些精心打磨、多易其稿的作品不怎么受待见，收视率也高不到哪去。

当市场和观众都变得成熟起来之后，大家都拼命创作有口碑、有内涵的好作品，以博得观众的喜欢与支持时，正向示范下的工匠精神才能得到尊重，整个影视娱乐圈才能走向良性循环的康庄大道。

❽ 大数据不仅仅是“大” 应用价值不可估量

大数据不仅仅是“大” 应用价值不可估量

自从大数据诞生并正在进行爆发式的发展，现在即使是非从事IT行业的人员对这个词也已经耳熟能详。大数据已经遍及科学研究、社会管理、医疗保健、商务智能等众多领域，有人已经提出大数据引发了第二次数据革命，它不仅改变着科学研究范式，实现社会科学研究的定量化，也将促使各种社会领域产生巨大变革。 大数据分析可能成为旅游移动个性化关键。Amadeus去年秋季发布的一份报告显示，通过提高决策、驱动产品和服务创新以及提升顾客关系，大数据可以帮助旅游企业更好地满足顾客的需求。
许多企业现在正在探索数据库这个宝藏，希望开发出旅客心目中必备的新一代移动功能和服务。旅游企业Expedia、Orbitz和其他公司正在积极利用大数据来打造新一代的移动体验，以期从智能手机和平台电脑用户中获得更多的订单。
大数据可以应用在诸多娱乐领域，例如将社交与音乐结合。Twitter近日宣布和美国一家新创科技公司“三百娱乐”（300Entertainment）合作，将深度分析音乐有关的内容数据。据报道，“三百娱乐”公司将和Twitter合作开发专门软件，分析Twitter海量的有关音乐的数据，其中包括网民对于各种音乐作品、歌手的评论，Twitter还将提供包括用户发帖地理位置在内的非公开信息。数据分析的结果将会提供给音乐艺人、音乐公司等行业，此外也可以帮助网民发现新的歌手和作品。
影视业甚至利用大数据打造出热播美剧：通过海量数据库调研分析，预测了观众的喜好口味，搭配出来剧情、导演、演员班底，制作出《纸牌屋》，并一炮走红。
当然，除了商业、娱乐，政府方面利用大数据也可以减少很多安全隐患。纽约当地消防部门于日前对数据库中的数据进行了分析并罗列出了60种可能引发火灾的因素，然后再排列出检查的先后顺序。通过这样方式将有效提高消防员的工作效率，改变以往消防员只重点关注学校、图书馆等地的火灾隐患状况。
像任何一种新兴事物一样，大数据也有利有弊。在相关法律还未完善的情况下，用户隐私、安全性成了问题。并且虽然大数据优势明显，其广泛应用和巨大收益似乎触手可及，是企业在使用大数据的过程中仍需要针对实际情况加以分辨。因为大数据毕竟是由商业机构率先提出并加以推进的概念，为了在软硬件产品和信息服务方面获得更多收益，跨国信息技术企业在推广大数据概念的过程中也难免包含炒作的成分。若不加分辨盲目跟随，很可能会造成经济损失。
有人把大数据形容为未来世界的石油，更有人宣称掌握了大数据的人可以像上帝一样来俯瞰整个世界，包括美国政府已经把对大数据的研究上升为国家战略。可以毫不夸张的说，不仅是在国家层面上，与我们息息相关的每一个角落，其实大数据正在进入我们的生活当中。大数据未来的价值不可估量，它已经变成了一种资源，将重构我们的社会、应用和管理。如何去利用大数据，恐怕没有做不到，只有你想不到。

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❾ 影视大数据公司有哪些

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❿ 大数据时代 重构文化空间的人文向度

大数据时代：重构文化空间的人文向度

随着大数据时代的来临，人们在虚拟空间与物理空间的杂居，以及“拟态环境”对文化空间的重构，导致了知识在获取、存储、交流、再生产等诸多环节发生深刻变化。如何面对由此带来的挑战成为摆在广大学者面前的重要课题。

大数据时代首先带来了传播话语权的迁移。在印刷时代，知识分子常常是报纸书籍等纸媒话语权的拥有者。比如，民国时期的《新青年》、《新潮》、《语丝》、《晨报·副镌》等报刊，其编者常常具有大学教师、编辑、作家等多重身份，这为他们重构文化空间、进行文化启蒙打下了重要基础。而在大数据时代，由于媒介身份和教育身份的分离，当今学者难以形成占据主导地位的话语权。文化话语权逐步从传统学者移至媒介巨头，尤其是以电视、网络等现代传播手段为代表的传媒机构。无论如何，大数据重构了文化传播的空间形态，也打破了原有的话语体系平衡，缔造出新的话语权分布，进而带来了一个迫在眉睫的问题：作为掌握媒介话语权的传媒机构如何重塑文化价值空间？从目前看，媒介文化产业正迅速崛起、快速发展，但由于从业人员的芜杂，资本力量渐渐成为传媒文化的主宰。特别是在资本逻辑的驱动下，文化的价值向度被严重剥落。不仅如此，媒介偏好也是一个重要原因。印刷文明推崇客观和理性的思维，同时鼓励严肃、有序和具有逻辑性的公众话语。而大数据不仅用视像渐渐取代传统文字，还使信息变得海量且混杂无章，这导致公众话语变得散乱无序。正如尼尔·波兹曼的喟叹：这是一个“娱乐至死”的时代。因此，在大数据时代，广大学者必须积极应对文化空间和教育背景的深刻变化，特别要处理好“为学”及人文教育等问题。

首先，就为学而言，在印刷媒介时代，藏书、购书与纸媒阅读常常是文人学者为学的主要方式。民国时期，学者家中的藏书一般都要超过上万册，据邓云乡回忆：“教文史的大教授通常都藏书几万册”。“据统计，现存鲁迅藏书有4062种，约14000册，其中中文书籍2193种，外文书籍1869种，包括中文线装书、中文平装书、俄文书、西文书、日文书等。”可以说，鲁迅的文学及学术成就与其藏书、借书乃至抄书密不可分。而在知识的交流与传承上，也多是通过课堂、宴饮、聚会、拜访等方式进行。比如20世纪30年代的北京，林徽因的“太太客厅”、朱光潜的“读诗会”、《晨报·副镌》“沈从文们”的聚会等都是当时为学交流的典型代表。

而在大数据时代，人们足不出户就可以查到各地的藏书状况及学习资源，国内外开放的网络数据资源使知识获取更为便捷迅速。数字化出版的崛起更是重新塑造了人们的交流方式、交流对象和文化传递模式。在知识的存储上，电子图书具有纸媒所不具备的携带方便、易于查询等长处，实现了从古昔的汗牛充栋到当今的大容量可移动介质的重大转变。在知识的交流上，网络的发展提供了更多的交流机会，E-mail、博客、微博、论坛、微信等网络平台已经成为日常交流的重要方式，而知识的分享、交流和传递也更为迅速和便捷。在知识的再生产上，海量网络资源为人们的书写记录提供了重要平台。比如，部分史料在搜集、整理、编写、保管、出版、传播等环节开始趋于数字化发展。由此可见，大数据时代的“为学”方式较纸媒时代已经发生很大改变。随着“数字鸿沟”的不断拉大，广大学者除了要秉承传统的为学精神，还要不断学习新的知识获取及交流方法，使自身的学术研究不断适应时代的发展要求。

此外，人文教育也是必须面对的一个问题。30年前，尼尔·波兹曼在谈到电视对美国教育的影响时指出，“美国目前最大的教育产业不是在教室里，而是在家里，在电视机前。”这种警醒亦如当下的大数据之于教育。传统课堂传授的知识备受各类现代传播媒介的信息冲击，学生获取知识及价值认同的途径已发生重要改变。大数据时代使得我们的教育变得越来越“教条化”。这就要求人文教育工作者既要注重网络传播的伦理规范，还要加强高校自身的职责建设，推动网络新媒体与传统教学资源的有机组合。

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