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网络游戏与大数据

发布时间:2022-07-06 11:30:41

Ⅰ 如何理解传统数据与大数据之间的区别

针对大数据带给教育的机遇与挑战,与读者深入探讨和分享大数据与传统数据的区别,及其行业落地的进展情况。

二、大数据时代潜藏的教育危机

“不得不承认,对于学生,我们知道得太少”——这是卡耐基·梅隆大学(Carnegie Mellon University)教育学院研究介绍中的一句自白,也同样是美国十大教育类年会中出镜率最高的核心议题。这种对于学生认识的匮乏,在21世纪之前长达数百甚至上千年的教育史中并没有产生什么消极的效应,但却在信息技术革命后的近十年来成为教育发展的致命痼疾。

“过去,对于学生来说,到学校上学学习知识具有无可辩驳的重要性,而那是因为当时人们能够接触知识的渠道太少,离开学校就无法获取成体系的知识”斯坦福大学教授Arnetha Ball在AERA(美国教育研究会)大会主旨发言中说道,“但是,互联网的普及将学校的地位从神坛上拉了下来。”Ball的担心不无道理。根据Kids Count Census Data Online发布的数据,2012年全美在家上学(Home-Schooling)的5-17岁学生已达到197万人,相对逐年价下降的出生人口,这一人口比重十分可观。

与此同时,应运而生的则是内容越来越精致的网上课堂,而创立于2009年并迅速风靡全球的可汗学院(Khan Academy)正是其中的杰出代表。从知名学府的公开课到可汗学院,这种网络学习模式受到热捧恰恰证明了:人们对于学习的热情并没有过去,但是人们已经极端希望与传统的学院式授课模式告别。一成不变,甚至“目中无人”的传统集体教学模式在适应越来越多元化、也越来越追求个性化的学生群体时显得捉襟见肘。

可汗学院模式不但支持学生自主选择感兴趣的内容,还可以快速跳转到自己适合的难度,从而提高了学习的效率。学习者没有学习的压力,时长、时机、场合、回顾遍数都可以由自己控制。

可以想象,如果可汗学院的模式进一步发展,与计算机自适应(CAT)的评估系统相联系,让使用者可以通过自我评估实现对学习进度的掌握以及学习资料的精准获取,那么它将形成互联网产品的“闭环”,其优势与力量将是颠覆性的。

而如果传统教育的课程模式不革新,课堂形态不脱胎换骨,教师角色与意识不蜕变,那么学校的存在就只有对现代化学习资源匮乏的学生才有意义;而对于能够自主获得更适宜学习资源的学生来说,去学校可能只是为了完成一项社会角色赋予的义务,甚至谈不上必要性,也就更谈不上愉快的体验或兴趣的驱使了。

大数据的研究可以帮助教育研究者重新审视学生的需求,通过高新的技术以及细致的分析找到怎样的课程、课堂、教师是能够吸引学生的。但问题在于,社会发展给予教育研究者的时间窗口并不宽裕,因为有太多人同样在试图通过大数据挖掘设法瓜分学生们有限的精力与注意力。而且从某种程度上,他们做得远比教育研究者更有动力与诚意。

首当其冲的是游戏的设计者——青少年是其主要消费群体。撇开驰名世界的暴雪公司(Blizzard Entertainment),美国艺电公司(Electronic Arts Inc.),日本任天堂公司(Nintendo)等国际巨鳄不谈;即使是国内的盛大网络,第九城市,巨人科技,淘米网络等游戏公司,亦都早已组建了专业实力强劲的“用户体验”研究团队。他们会通过眼动跟踪,心律跟踪,血压跟踪,键盘与鼠标微操作速率等各种微观行为来研究如何让玩家在游戏中投入更多的时间,更加愿意花真实世界的钱来购买虚拟世界的物品。什么时候应该安排敌人出现,敌人应当是什么级别,主人公需要耗费多少精力才能够将其击败,这些变量都得到了严格的设计与控制,原因只有一个——大数据告诉游戏创作者,这样的设计是最能够吸引玩家持续游戏的。

其次是电影视频、青春小说等链式文化产业。为什么在网站上看视频会一个接一个,无法停止,因为它会根据该账号的历史浏览记录推算出其喜欢看什么样的视频,喜欢听什么类型风格的歌,并投其所好;而畅销网络小说看似并没有“营养”,但里面的遣词造句、语段字数,故事起伏设定,甚至主人公性格的类型都是有相关研究进行支持——读者往往并不喜欢结构严密、精心设计的剧情——这就是为什么情节千篇一律的韩剧受人追捧的原因,他们通过收视率的反复研究,挖掘到了观众最需要的那些元素,并且屡试不爽。

此外还有许多更强大的研究者,比如电子商务,总能通过数据找到你可能愿意购买的商品——他们甚至知道买尿片的父亲更愿意买啤酒。

这些领域看似与我们教育者并无特别关联,但是他们与我们最关心的对象——学生却有着千丝万缕的联系。数百年甚至数十年前,学生并不会面对如此多的诱惑,学校在其生活中占据极大比重,对其影响也最为显着,因此教育者对于学生的控制总是有着充分的自信。但是,当不同的社会机构与产品开始争夺学生的注意力时,教育者的自信就只能被认为是一种无法认清形势的傲慢了——因为在这场“学生争夺战”中,传统学校看上去实在缺乏竞争力。

即使教育研究者愿意放下身段,通过大数据的帮助来悉心研究学生的需求与个性。但是人才的匮乏也是非常不利的一点因素——相比于商业环境下对研究实效的追逐,教育研究的缓慢与空洞显得相形见绌。在互联网企业纷纷抛出“首席数据官”的头衔,向各种数据科学狂人抛出橄榄枝,并且在风险投资的鼓舞下,动辄以百万年薪进行延聘时,大数据研究的前沿阵地必然仍是在互联网行业中最轰轰烈烈地开战。

分析形势后的姿态,以及投入的力度与强度,或许是教育领域在进入大数据研究时最先需要充分考虑的两个先决条件。

三、谁在为大数据欢呼:一场关于“人性”研究的启蒙

孜孜不倦地观测、记录、挖掘海量的数据,有朝一日终会推导出或简约或繁复的方程,以此得以在自然科学的历史丰碑上留名——数百年来,这种对数据的崇拜早已成为了物理学家、化学家、生物学家、天文地理学家们的信念。而牛顿,贝叶斯,薛定谔等一代代巨匠的伟业也揭示了数据对于科学发现的无限重要价值。

相形之下,社会科学领域的研究就要惨淡地多——他们同样看重数据,同样追求统计与分析的“程序正义”,同样勤勤恳恳地设计实验与调研,去寻找成千上万的被试,同样像模像样地去嵌套方程……但是几乎很少有研究结果能够得到普遍的承认,不管是社会学、心理学、经济学、管理学还是教育学。

当然,社会科学领域的研究者们遇到的困难是显而易见的:“人性”与“物性”是不同的,物质世界比较稳定,容易寻找规律;而由人组成的社会极其善变,难以总结。从数据的角度来说,人的数据不如物的数据那么可靠:

首先是人不会像物那样忠实地进行回应:谁知道一个人填写的问卷有多少是注意力不集中填错的、语文水平不高理解错的、还是压根没打算讲真话?此外,人与人本身的差距也大于物与物的差距:两个化学组成相同的物质表现出各种性质几乎是完全一样的,但即使是两个基因完全相同的双胞胎也会因为不同的人生经验,而表现出大相径庭的行为特征。

但这些都还并不关键,最最重要的是:人无法被反复研究。人不是牛顿的木块,不是伽利略的铅球,不是巴普洛夫的狼狗,人不会配合一次次从斜坡上被滑下来,一次次从比萨塔顶被扔下来,一次次流着口水干等着送肉来的铃声。而我们知道,在“科学”的三个标准中,首当其冲的就是“可重复验证”。

换句话说,我们可以获得的关于“人性”的数据不够大,不够多,不够随时随地,因此我们无法从数据中窥见人性。2002年诺贝尔经济学奖授予心理学家丹尼尔?卡尼曼(Daniel Kahneman)时,似乎标示着社会科学领域已经接受了这样一种事实:人类的行为是无法寻找规律、无法预测、难以进行科学度量的。社会科学开始怀疑用纯粹理性的方法是否可以解答关于“人性”的种种现象。与此相映成趣的是2012年的美国大选,奥巴马的团队依靠对网络数据的精准筛选捕捉到了大量的“草根”选民,而对于其喜好与需求的分析与把握更是赢得其信任,从而在不被传统民调与历史数据规律看好的情况下一举胜出。这跨越十年的两个标志性事件让人们对于“数据揭示人性”可能性的认识经历了戏剧性的转变。

如今,迅速普及的互联网与移动互联网悄然为记录人的行为数据提供了最为便利、持久的载体。手机,iPad等贴近人的终端无时不刻不在记录关于人的点点滴滴思考、决策与行为。最最重要的是,在这些强大的数据收集终端面前,人们没有掩饰的意图,人们完整地呈现着自己的各种经历,人们不厌其烦一遍又一遍重复着他们不愿在实验情境下表现出来的行为,从而创造着海量的数据——传统数据研究无法做到的事,传统研究范式苦苦纠结的许多难点,都在大数据到来的那一刹那遁于无形。

大数据的到来,让所有社会科学领域能够藉由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体,让跟踪每一个人的数据成为了可能,从而让研究“人性”成为了可能。而对于教育研究者来说,我们比任何时候都更接近发现真正的学生。

Ⅱ 有了解互联网+和大数据时代的吗

鼎富大数据为您解答
构建互联网组织,创造性的使用互联网工具,以推动企业版和产业进行更有权效的商务活动。

一方面是“企业互联网+”。“互联网+”加于企业自身。即企业的生产、运营、管理、营销、组织、人才等诸多方面需要用互联网思维重塑。企业需要利用互联网思维改造企业的流程、管理模式、企业文化,实现决策和管理思维以及企业运营模式的互联网化,从而提升企业运营效率和绩效。

第二方面是“产业互联网+”。“互联网+”加于产业,加的是传统的各行各业,包括第一、第二和第三产业。过去十几年互联网的发展很清楚地显示了这一点,尤其是加在第三产业:加媒体产生网络媒体;加娱乐产生网络游戏;加零售产生电子商务;加金融产生互联网金融。

大数据驱动金融互联网+:大型互联网网站记录了海量的消费者的消费行为数据,通过大数据技术更好的推断消费者的消费兴趣、消费需求,更为关键的是能够计算消费者的消费能力和推测消费者的信用等级。相关的互联网消费金融平台在为用户提供服务时,则更加清楚的知道那些是潜在客户,以及客户的消费能力和信用。因此,通过大数据技术,互联网消费金融平台在提供相关的贷款时,风险会更低,盈利情况将更好。

java编程语言能不能开发大型软件和网络游戏

现在java语言更过的还是应用在互联网后台开发中,在web开发中java是绝对主力。但是说回到网络游戏似乎java并无优势,一般答复杂的游戏如lol,dnf,cf等比较火的游戏主要编程语言还是c++加上一些其他的技术。3d游戏一般是unity3d,现在很火。不过安卓游戏可以用java开发简单的小游戏,不过更多的还是用cocos2d等语言。想好了方向再定吧。另外还有一种比较火的技术就是html5这个技术的目前就业薪资堪称行业之最,可能能与之比较的就是ios和大数据了。补充一点安卓和大数据都是在java语言基础上开发的,如果对这两个有兴趣也可以先学习java。希望对你选择有点帮助。

Ⅳ 双方多人对战,战场大数据叫小的网络游戏

英魂之刃
一款中国风MOBA游戏,以打塔为主,英雄各式,技能炫酷,有多种地图,含有副本,占用内存小

Ⅳ 处理器性能指标有哪些EXCEL大数据运算、大型网络游戏考验CPU什么性能

我是这么理解的:处理器处理一个运算事件就像是一桶水要经过漏斗漏出去,如内果CPU是多线程的,就容好比有多个漏斗。这样看多线程貌似是快一点,但事实是每个程序不一定都会智能地选择经过多个漏斗流出去,大部分程序是只会死排一个漏斗,这时候,关键是看单个漏斗的大小(也就是单核运算性能),据我了解,使用Excel运算几乎就是单线程运算的,所以它不在乎您的CPU有多少个核,关键是每个核的运算速度。i5和i7相比,单核运算速度i5还略胜一筹。但i7在同时处理多个任务时会凸显它的优势。

Ⅵ 网络游戏与网页游戏有啥区别

网络游戏相当于长篇小说,网页游戏就是即时报道。

Ⅶ 求《网络游戏核心技术与实战》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~

《网络游戏核心技术与实战》网络网盘pdf最新全集下载:
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简介:《网络游戏核心技术与实战》从游戏策划与编程、系统架构、服务器运维、开发团队管理等方面全景展现网络游戏核心技术。作者使用大量图表,生动翔实地描述了网络游戏的特点和架构,并以C/SMMO游戏和P2PMO游戏为例,通过实际代码告诉开发者如何应对实时、大数据量通信的挑战,在不使用昂贵的中间件的基础上,从零开始实现趣味性强的多人网络游戏系统。

Ⅷ 通过云游戏来看看游戏发展方向

游戏审批趋严倒逼企业更趋精品化运营

游戏版号重启一周年。近日,中宣部出版局副局长冯士新在2019年中国游戏产业年会上透露,今年以来国家新闻出版总署共批准出版运营游戏1468款。而2017年核发了9368款游戏。

这一数据反映了目前游戏市场正在发生一场变革。游戏审批趋严,倒逼企业打造产品更趋精品化游戏。业内人士坦言,版号减少意味着商业化门槛提高,企业会把控产品质量,提升精品化运营。

游戏行业回暖

伽马数据发布的《2019中国游戏产业年度报告》显示,中国游戏市场实际销售收入2330.2亿元。增速为8.7%,较去年增速有所回升,这主要受益于移动游戏市场实际销售收入增速保持平稳,而客户端游市场实际销售收入同比下降幅度收窄。

中国移动游戏市场实际销售收入突破1513.7亿元,较去年同比增长13.0%,继续保持增长势头。中国移动游戏市场已经趋于成熟,用户对精品、创新的需求而产生对产品的自然筛选现象是重要标志,伽马数据认为,精品与创新将是未来移动游戏市场发展的重要推力。

2010-2019年中国游戏市场实际销售收入统计及增长情况



数据来源:前瞻产业研究院整理

随着云游戏时代的到来,也带来新的商业模式。王佶认为,变量首先发生在云游戏服务平台本身,把游戏放在云端服务器运行,把渲染后的画面传给用户,同时向云端传回用户操作。能够提供这一套“流式传输”服务的,可能就是未来最大的“渠道商”,所以盛趣游戏有机会去创造这个新的巨大的平台;

其次是用户对内容的购买,主要是基于付费订阅的模式。“随着云游戏用户规模的增加,内容的丰富和用户体验的提升,付费意愿和水平也会增强,平台的广告变现能力也自然水涨船高。”

在中手游内部人士看来,云游戏服务的开放和科技巨头布局,将大幅度提升货币化。由于中国游戏市场与欧美路径不同,中国游戏货币化以手游为主,欧美以PC单机为主。所以,云游戏服务对于大幅度提升手游ARPU值有很大帮助,对于像中手游这类存有大量手游发行的企业来说,具有较大的增长空间。

更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国网络游戏行业商业模式创新与投资机会分析报告》,同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。

Ⅸ 我想了解下,手机上的什么网络游戏最 好玩

手机目前比较流行的系统有安卓跟苹果,未来还有鸿蒙,按自己的手机基本情况去选择,比较热门的也就王者荣耀,吃鸡等腾讯旗下的一些游戏,你只要关注一下APP下载的排行榜就可以了。游戏种类的话,即时战略,塔防、枪战、互动等各种各样的游戏都有,每个人喜好不一样,如果要做调查问卷还得大数据。谢谢。

Ⅹ 做游戏好还是大数据好

做游戏的话,如果火一点就能赚很多,但也有可能做的不好导致破产;做大数据比较稳定,但没有游戏火起来后赚钱多。你如果觉得自己的游戏能做好就做游戏,想要保险一点还是做大数据吧。

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