大数据中的百年社会学——基于百万书籍的文化影响力研究
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大数据时代的社会文化分析研究随着数码技术和互联网的发展,大数据已成为当前社会的热点话题。
大数据是以海量数据为基础,结合处理和分析技术,提供智能化决策和判断的一种技术体系。
大数据时代的到来,提供了新的机遇与挑战,同时也对人类的社会文化产生了深远影响。
1. 大数据对社会文化的影响在大数据时代,数据已经成为了社会的新型生产要素,例如,数据的采集、处理和分析已经成为了企业的重要部分。
大数据呈现了许多新特征,例如速度快、规模大、类型多、价值高。
但是大数据时代也带来了许多改变社会文化的不利因素。
现在,人们在日常生活中产生的数据量如此之大,以至于个人信息安全和隐私成为了一个严重的问题。
此外,随着数据科技技术的快速发展,人类社会的工作方式、生活方式和文化方法也发生了翻天覆地的变化。
例如,今天大数据时代的崛起使全球楼市高速地快速膨涨,各类融资与交易中心逐渐增多,整体购房体系已经形成。
2. 大数据时代的社会文化分析随着大数据时代的到来,我们需要对社会文化进行全面分析,为人类社会的变革提供支持。
大数据时代的社会文化分析包括两个方面。
一方面,基于大数据的技术手段,我们可以从海量数据中提取有价值的文化信息,为人们的文化生活、艺术欣赏和娱乐消费提供更加优质的服务。
例如,通过大数据的分析,可以发掘人们的文化需求与兴趣,以此为基础来设计与推出符合群体需求的文化产品或服务。
另一方面,基于大数据时代的社会变革趋势,我们需要对社会文化产生的根本影响进行深入分析,为人们的生活、工作和文化娱乐提供更多的知识和思考。
例如,对于新的文化行业需求的人才需要我们做出深入的分析和研究。
只有认真以及深入研究各种文化产业的发展前景,清楚表明其所处的社会和文化环境,我们才能够预见文化行业未来的发展趋势。
3. 大数据时代中的文化创意产业文化创意产业是大数据时代中的一个重要方面。
在大数据的帮助下,我们可以更全面地了解人们的文化需求和喜好,为更广泛的人群提供好的文化服务。
大数据技术在文学研究中的应用探究随着信息技术的发展,大数据技术在各个领域的应用日益普及,文学研究领域也不例外。
大数据技术的引入为文学研究带来了诸多可能性和机遇,通过对海量文学作品的数据分析和挖掘,我们可以深入了解文学作品的发展趋势、作家的写作风格以及文学作品与社会的关联等方面。
本文将探讨大数据技术在文学研究中的应用,并分析其对文学研究的影响和意义。
首先,大数据技术为文学研究提供了丰富的数据资源。
通过数字化过程,许多经典文学作品得以以电子形式保存,构成了庞大的文学数据库。
利用大数据技术,研究人员可以轻松访问和分析这些数据,不再受限于繁琐的手工整理和筛选。
研究者可以根据特定的研究目标,获取各个时期、国家、流派的文学作品,并进行数据筛选和分析,从而推动文学研究的深入发展。
其次,大数据技术的应用使得文学作品的分类和分析更加精准和全面。
在传统的文学研究中,往往依赖于个别学者的主观判断和观点,导致结果的不可靠性和片面性。
而通过大数据技术,研究者可以基于更多的文学作品进行分类和分析,降低主观因素的干扰。
例如,可以利用文本挖掘技术对不同流派、时期和风格的文学作品进行分类,并发现其中的共性和特征。
这样一来,不仅可以帮助研究者更全面地理解文学作品,还能为读者提供更好的阅读推荐和体验。
此外,大数据技术的应用可以揭示文学作品的社会背景和时代特点。
文学作品往往反映着社会的发展和变化,通过对大数据的分析,可以深入挖掘文学作品与社会之间的关联。
例如,可以通过对作品中人物、事件、环境等元素的提取和分析,了解作品中的社会背景、时代风貌和文化内涵。
此外,可以通过大数据技术对文学作品在不同时期的流传和影响进行追踪和分析,揭示文学作品与社会之间的相互作用关系。
大数据技术的应用还可以帮助解读文学作品的语言风格和意义。
通过对大量文学作品的语言数据进行挖掘和分析,可以发现作家的写作风格和习惯,进而揭示作品中隐藏的意义和象征。
例如,可以基于大数据对作家的用词频率、句式结构等进行统计和比较,进一步探索其写作特点和表达手法。
大数据在社会科学领域中的应用一、引言随着信息技术的不断发展,我们进入了一个大数据时代。
大数据已经成为我们社会的重要组成部分,而且在各个领域中都得到了广泛的应用。
其中,社会科学领域的应用是比较重要的,这一领域的研究需要收集和分析大量的数据。
本文将就大数据在社会科学领域中的应用做一些探讨,具体内容如下。
二、大数据在社会科学中的重要性社会科学是一个涉及人类社会问题的学科,它需要从事有关社会、人类行为等的研究,其研究对象的特殊性就要求社会科学家必须能够获取大量的真实数据进行研究。
但是,在社会科学研究过程中,数据收集的过程就显得非常关键了。
通常情况下,研究数据收集的过程是通过问卷调查、统计数据分析等来完成,但是收集这些数据花费了大量的时间,并且通常都需要花费大量的人力和物力。
相比于传统的数据收集方式,大数据技术的应用可以快速、可靠的收集和分析大量的数据。
例如,研究一个城市的人口分布,尤其是居民迁移情况,在传统方法下,需要发放问卷,设计问卷,收集、归档、整理数据等很多繁琐的工作,这些过程需要消耗大量的时间和人力,完全无法满足紧急的研究任务。
然而,大数据技术的应用可以通过社交媒体、舆情监测等方式,收集到许多真实的数据,只需要经过简单的处理,就可以得到有价值的信息。
三、大数据在社会科学研究方法中的应用1. 减少样本误差在传统的研究方法下,需要大量的工作来设计或者收集样本那么我们需要使用样本来代表总体,通过样本判断总体的情况。
然而,样本误差是无法完全避免的。
大数据技术的应用可以大大缓解这种误差,同时也可以大大缩减参与数据处理和分析的工作人员,同时,也可以降低数据收集的成本。
2. 研究主题拓展在传统的研究方法下,很难挖掘潜在的关联或者主题和研究性质,还需要人工进行挖掘,难度非常大。
而大数据技术的应用,可以非常快速地将数据中的潜在关联和主题挖掘出来,这样就可以进一步探索研究路径或者策略。
3. 数据可视化大数据的应用会产生海量的数据,要直接查看数据会比较困难。
大数据中的中国非物质文化遗产:300年国际知名度分析孙艳;黄荣贵;洪岩璧
【期刊名称】《学术论坛》
【年(卷),期】2016(039)006
【摘要】文章利用谷歌图书的百万书籍大数据,以中国世界非物质文化遗产近300年来英语书籍中出现的词频来展示和分析其国际知名度的变迁及其特征.研究发现,妈祖、京剧、书法、针灸、端午节、皮影戏、粤剧、雕版印刷、格萨尔和昆曲依次为近300年来中国世界文化遗产国际知名度前10名.从300年知名度变迁形态上看,非物质文化遗产和物质文化遗产的国际知名度紧密相连,并受到跨国交流、现代化进程以及民族文化自觉意识的影响.
【总页数】7页(P106-112)
【作者】孙艳;黄荣贵;洪岩璧
【作者单位】无锡科技职业学院,江苏无锡214000;复旦大学,上海200433;东南大学社会学系,江苏南京210096
【正文语种】中文
【中图分类】G05
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4.大数据中的中国世界文化遗产:500年国际知名度分析 [J], 陈云松;孙艳;严飞
5.非物质文化遗产保护的国际视野和中国经验——2010中国艺术人类学学术会议综述 [J], 汪欣
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人文社科研究在大数据时代的转型知识点:人文社科研究在大数据时代的转型一、引言人文社会科学是研究人类社会、文化、历史、经济、政治等方面的一门学科。
在传统的研究方法中,学者们主要依靠文献资料、调查问卷、访谈等手段来收集和分析数据。
然而,随着大数据时代的到来,人文社科研究面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据为人文社科研究提供了更为丰富、全面、实时的数据资源,使得研究更具深度和广度。
同时,大数据技术的应用也推动了人文社科研究方法的转型和创新。
二、大数据时代人文社科研究的新特点1. 数据资源的丰富性和全面性:大数据时代,各种类型的数据无处不在,如社交媒体、网络日志、电子商务、公共记录等。
这些数据为人文社科研究提供了更为丰富和全面的研究素材,有助于揭示人类社会发展的规律。
2. 数据收集和分析的实时性:大数据技术使得数据收集和分析不再受时间和空间的限制,研究者可以实时跟踪和监测社会现象,从而提高研究的时效性。
3. 研究方法的转型和创新:大数据技术的发展促使人文社科研究方法发生变革。
研究者需要掌握新的数据处理和分析技能,如数据挖掘、文本分析、网络分析等,以适应大数据时代的需求。
4. 跨学科研究的加强:大数据时代,人文社科研究需要与其他学科,如计算机科学、统计学、信息科学等开展合作,实现跨学科的研究突破。
三、大数据时代人文社科研究的挑战1. 数据质量的把控:大数据环境下,数据来源复杂,质量参差不齐。
如何筛选和清洗数据,确保研究结果的可靠性,成为人文社科研究面临的一大挑战。
2. 隐私保护和伦理问题:大数据时代,个人隐私泄露的风险增加。
如何在保护个人隐私的前提下,合理利用数据资源开展研究,是人文社科研究必须关注的问题。
3. 研究方法和分析技能的更新:大数据技术不断发展,研究者需要不断学习和掌握新的研究方法和分析技能,以适应大数据时代的要求。
4. 数据解读的难度:大数据环境下,数据量庞大,信息繁杂。
如何准确解读数据,挖掘其中有价值的信息,是人文社科研究的一大难题。
# 大数据在人文社科研究中的应用## 引言人文社科研究是对人类文化、社会行为和思想观念等方面进行探索和理解的学科领域。
而随着大数据技术的迅速发展,大数据在人文社科研究中的应用也日益受到关注。
通过收集、整合和分析大规模的文本、图像、音频和视频等数据,大数据可以帮助研究者发现潜在的模式、趋势和关联,从而深入理解人类的行为、文化和社会问题。
本文将探讨大数据在人文社科研究中的应用,并阐述其在文化研究、社会网络分析和舆情研究等方面的影响。
## 1. 文化研究大数据在人文社科研究中的一个重要应用是文化研究。
通过收集和分析大量的文本数据、图像和音频等,大数据可以帮助研究者深入探索和理解不同文化的特征、演变和传播方式。
例如,通过分析社交媒体上的文本内容和语言使用,可以了解不同文化背景下的价值观和态度。
通过分析音乐、电影和艺术作品等数据,可以揭示文化创意的生成和传播规律。
大数据的应用能够帮助研究者发现文化的多样性和共通性,推动文化研究的深入和全球对话。
## 2. 社会网络分析大数据在人文社科研究中的另一个重要应用是社会网络分析。
通过收集和分析个体之间的关系数据,如社交媒体上的好友关系、合作关系和信息传播路径等,大数据可以帮助研究者了解社会网络的结构、演化和功能。
例如,通过分析社交媒体上的关注关系和互动行为,可以揭示人际关系的形成和变化规律。
通过分析学术合作网络和企业供应链网络等数据,可以探索组织间的合作与竞争关系。
大数据的应用能够帮助研究者揭示社会网络的特征和机制,促进社会网络分析的发展和应用。
## 3. 舆情研究大数据在人文社科研究中的另一个创新应用是舆情研究。
通过收集和分析大量的在线媒体、社交媒体和论坛等数据,大数据可以帮助研究者了解公众对特定事件、话题和产品的态度和情感。
例如,通过分析新闻报道和社交媒体上的评论,可以了解公众对政治、环境和健康等问题的关注程度和舆论倾向。
通过分析消费者在电商平台上的评价和推荐行为,可以揭示产品的口碑和市场反馈。
大数据对社会科学研究的影响一、简介随着各种信息技术的发展与应用,大数据成为信息技术领域的关键词之一,也深刻影响到社会各个领域的发展,尤其是对社会科学研究的影响。
本文将从数据源、数据处理与方法、研究成果三个方面探讨大数据对社会科学研究的影响。
二、数据源大数据的特点是数据量大、数据类型多样、数据来源广泛。
对于社会科学研究而言,传统的研究数据主要来自各种问卷调查、统计局发布的各种数据、文本资料等,这些数据是以样本方式收集的,局限于时间、空间的限制,数据量及其有限,不能满足复杂的社会科学研究需求。
而大数据技术的应用,可以收集人们在网络、社交媒体上的各种行为信息,这些数据不受时间、空间的限制,数据量大、种类繁多,具有极高的研究价值。
三、数据处理与方法传统的社会科学研究主要依靠问卷调查、统计分析等手段进行研究,这种方式在一定程度上受制于样本数量、质量等方面的限制,同时也存在许多的主观因素干扰,从而影响研究结果的可行性及有效性。
而大数据技术的应用,不同于传统社会科学研究,其从采集到数据处理和研究成果形成的每一个环节都具有较高的客观性和准确性。
例如,在社交媒体上收集的大量数据可以通过文本分析、网络分析等方法,揭示人们在网络空间中的行为、互动模式等,从而发现存在的问题、趋势及规律,并得出科学的结论。
同时,又可以将社交媒体、网络、移动设备等多种数据进行结合分析,形成更全面、更有效的研究成果。
四、研究成果大数据技术的应用,与传统社会科学研究的成果相比,在社会科学研究方面具有更高的可靠性、准确性和前瞻性。
例如,基于移动设备信令数据的城市空间分析,能够大力推动城市规划、交通管理、环境保护等业务发展。
在社交网络研究方面,基于用户特征、社会网络、文本分析等多种手段,可以充分解析人们在社交媒体上表现的各种行为、态度、观点等信息,发现人类社会的新现象、新问题,推动社会科学的发展。
五、总结大数据技术的快速发展为社会科学研究带来了巨大的机遇和挑战。
大数据时代的社会科学研究摘要:大数据时代已经来临,如何从海量数据中发现知识,寻找隐藏在数据中的模式、趋势和相关性,揭示社会现象与预知社会发展规律,需要我们拥有更好的数据洞察力。
社交网络、移动互联网和物联网的兴起为社会科学研究提供了新的科学发展观和方法论。
大数据对社会生活、媒介生态和商业带来机遇与挑战是颠覆性的,大数据同时带来了社会科学研究的春天,我们必须拥抱大数据,拓展射虎科学研究新疆界,勇于创新,迎接挑战。
关键词:大数据、社会科学研究、影响社会科学是在近代以来逐渐形成的,它以社会现象为研究对象,力求揭示社会生活的本质和发展规律,对社会生活做出科学的说明与合理的评价。
人类文明的进步为社会科学的发展提供了前提条件,而社会科学的发展又为人类文明的进步提供了思想指导。
社会科学研究通过对社会历史的回溯与反思,对现实社会的批判与构建,力求提升社会的自我认识能力,使人类文明发展行进在正确的方向和轨道上。
马克思主义社会科学方法论是在实践基础上的辩证的、唯物的方法论,是批判地继承了以往优秀学说的新产物,有其重要的理论和实践作用,开创了科学认识人类社会的新路径。
马克思主义社会科学方法论是从马克思主义学说中提炼出来的,以辩证唯物主义和历史唯物主义为根本方法。
近年来,信息技术的快速发展,特别是信息获取技术、物理信息系统、互联网、物联网、社交网络等技术的突飞猛进,引发了数据规模的爆炸式增长,大数据已经普遍存在,能源、制造业、交通运输业、服务业、科教文化、医疗卫生等领域都积累了TB级、PB级乃至EB级的大数据,这些数据已经开始造福于人类,成为信息社会的重要财富。
大数据蕴含着巨大的价值,对社会、经济、科学研究等各个方面都具有重要的战略意义,为人们更深入地感知、认识和控制物理世界提供了前所未有的丰富信息,为社会研究提供了更广阔的发展空间。
一、大数据的定义与特点1、大数据的定义当今社会,数据量正在以爆炸方式迅猛增长,数据表示形式千变万化,标志着我们已经进入了大数据时代。
# 数据之文化:大数据对文化传承的影响## 引言文化是人类社会发展的重要组成部分,而随着数字化时代的到来,大数据正在对文化传承产生深远的影响。
大数据技术的应用为文化传承提供了新的机遇和挑战。
本文将探讨大数据对文化传承的影响,并介绍一些创新的应用案例。
## 大数据对文化传承的重要性### 文化资源的数字化和保护大数据的应用可以促进文化资源的数字化和保护。
通过收集、整理和存储大量的文化资料、艺术品和历史记录等,可以实现文化资源的数字化保存和传播。
这样,可以保护文化遗产免受时间和环境的侵蚀,使更多人能够了解和欣赏文化的多样性和价值。
### 文化研究与创新大数据的分析和应用可以帮助推动文化研究和创新。
通过分析大量的文化数据和用户行为数据等,可以揭示文化现象的规律和趋势。
这样,研究者和创作者可以从中获取灵感和洞察力,创造出更具有创新性和独特性的文化作品。
### 文化交流与共享大数据的应用可以促进文化交流和共享。
通过互联网和社交媒体等平台,人们可以更方便地分享和传播文化信息和作品。
这样,可以促进不同文化之间的对话和理解,推动文化多样性的发展和保护。
## 大数据对文化传承的创新应用### 数字博物馆和虚拟展览大数据的应用促进了数字博物馆和虚拟展览的发展。
通过将文化遗产的数字化信息存储在云端,并提供虚拟现实和增强现实等技术,可以让人们远程欣赏和参观博物馆和展览。
这样,可以突破时间和空间的限制,推动文化遗产的传承和保护。
### 文化数据分析与文化创意产业大数据的分析和应用对文化创意产业具有重要影响。
通过分析大量的文化数据和市场数据等,可以帮助文化创意从业者了解受众需求和市场趋势。
这样,可以提高文化产品和服务的质量和吸引力,促进文化创意产业的发展和繁荣。
### 文化教育与普及大数据的应用还可以促进文化教育和普及。
通过收集和分析用户的学习行为和兴趣偏好等数据,可以实现个性化的文化教育和学习资源推荐。
这样,可以提高文化教育的效果和吸引力,促进更多人参与到文化传承中来。
大数据技术在社会科学研究中的应用在过去很长一段时间里,社会科学研究依靠的是传统的研究方法,比如问卷调查、实地访谈等等,这些方法不仅费时费力,而且数据的可信度和代表性也难以保证。
但是随着科技的不断进步,大数据技术的出现为社会科学研究提供了一种更加高效、准确的研究方法。
接下来,本文将详细探讨大数据技术在社会科学研究中的应用,包括在人口统计学、社会心理学、经济学、管理学方面的应用案例。
一、人口统计学研究人口统计学研究是一项非常重要的社会科学研究领域,旨在揭示人口与社会经济发展密切相关的规律。
大数据技术的应用拥有很强的技术优势,它可以快速、全面地收集和处理大规模的数据。
比如,美国人口调查局(US Census Bureau)利用大数据技术对数据进行处理,研究发现,美国人口变化对不同地区的经济发展影响不同,这有助于制定更为精准的政策和发展规划。
二、社会心理学研究社会心理学研究是一种重点关注人类社会行为和心理状态的研究方法。
通过采集和分析一定数量的数据来揭示社会行为、个人态度、情感等方面的规律,大数据技术为社会心理学提供的数据采集和分析能力是非常强大的。
比如,研究者可以利用大数据技术来对社交媒体平台上的用户数据进行收集和分析,推断出用户的兴趣爱好、政治倾向等信息,进而更好地了解大众的群体心理。
这些数据不仅可以用于了解年轻人的心理健康状况,而且还可以用来帮助治疗广泛的社会心理问题。
三、经济学研究经济学研究是社会科学研究中比较重要的一部分,大数据技术对于经济学数据的处理和分析尤为重要。
在经济学研究中,大数据技术可以帮助研究者更好地识别统计数据中不同的趋势和变化规律,以及揭示市场的供需变化情况,从而更好地了解经济运作的深度规律。
美国政府就利用大数据技术分析全国消费者保护的数据,进而更好地制定财政政策,从而提升国家的经济实力。
四、管理学研究管理学研究也是社会科学研究中的重要领域之一,仍然是基于普遍性的结论。
管理学研究的目的是为了寻求企业实践与管理理论的结合,以便于企业更好地提高其工作效率并通过管理措施促进企业的发展。
大数据时代下的社会科学研究随着互联网技术的不断发展,我们正逐步进入了大数据时代。
在这个时代,每天产生的数据量都已经达到了惊人的程度,涵盖了国家、企业、组织以及个人等各个层面的信息。
如何快速、准确、有条理地理解和分析这些数据,已经成为了社会科学研究中的一个重要问题。
在这样的大背景下,大数据技术已经成为了社会科学研究的重要工具。
它可以帮助人们从新的视角去观察、思考、研究社会现象,为我们提供了更多的可能性和机遇。
大数据时代下,各种社会科学研究都可以从中获得巨大的益处。
例如,在社会心理学研究方面,我们可以利用大数据技术,收集更大的数据样本,以及更加多元化的数据类型,可以更好地了解人们的行为、态度和偏好,揭示出更加深刻的社会心理问题。
在社会经济学研究方面,在保证数据隐私的前提下,可以通过大数据技术,更好地研究金融、市场、劳动力等领域的变化,逐渐发现趋势和规律性的特征,并且最终提高预测性分析能力。
在社会学研究方面,大数据技术也能够为社会科学研究提供更加丰富的数据,以及不同时间叠加数据的更好的机会,目的在于发现特定的社会现象,并揭示出相关的根本原因。
那么,大数据时代下进行社会科学的研究,究竟有哪些难点和挑战呢?首先,数据的产生速度非常快。
倘若对数据处理不够及时,数据就会失效,而且数据量非常大,单靠人工进行分析几乎成为一个不可能完成的任务。
其次,数据的准确性难以保证。
虽然现代技术能够大大提高数据处理的精度,但是仍然存在难以避免的因素,如数据缺失、数据表述不正确等,导致数据分析不可靠。
此外,在数据来源数量较少的行业和领域,大数据技术也难以得到广泛应用。
因此,怎样突破上述问题,更好地实现大数据技术在社会科学研究中的应用,成为了当前研究的重点和难点。
针对这些问题,人们需要利用更高效的方式和技术来处理及时搜集信息,增加精准度,减少数据缺失的可能。
同时,大数据科学家也应该逐步探索更加自动化的数据处理和分析方式,大幅度提高社会科学研究的效率。
图书馆的社会影响力和公众认知度在现代社会,图书馆作为知识和文化的守门人,承担着重要的社会角色。
其社会影响力和公众认知度对于知识普及、文化传承和个人成长有着重要的作用。
本文将探讨图书馆在社会中的影响力以及如何提升公众对图书馆的认知度。
一、图书馆的社会影响力1. 提供知识普及的场所图书馆作为一个公共场所,向社会提供丰富的知识资源。
无论是学生、研究人员、还是普通大众,都可以通过阅读书籍、期刊和报纸获取所需的信息。
这种知识普及的途径为公众提供了全方位的学习和思考的机会,推动着人们的个人成长和社会进步。
2. 促进文化传承图书馆是文化传承的重要场所。
它收藏和保护了大量的文化遗产,如古籍、手稿和珍贵的文献资料等。
通过对这些珍贵资源的收集、整理和展示,图书馆为公众提供了了解历史、文化和传统的机会。
这种文化传承不仅有助于增进社会对文化遗产的认知,也有助于激发人们对传统的尊重和珍惜。
3. 推动科学研究和创新图书馆不仅为学术界提供了丰富的学术资源,也成为科学研究和创新的重要支持。
研究人员可以在图书馆中找到所需的学术期刊、论文和专著等,从而深入研究自己的领域,并推动学术界的发展。
而创新者则可以通过图书馆提供的专利文献和市场调研报告等,了解市场和技术的态势,以便更好地推动创新和创业。
二、提升公众对图书馆的认知度1. 加强社会宣传图书馆应通过各种渠道,如电视、广播、报纸和社交媒体等,积极宣传自己的服务和资源。
可以通过推出有关图书馆的专题报道、举办图书馆日活动等方式,提高公众对图书馆的关注度和认知度,同时加强与公众之间的沟通与互动。
2. 提供多样化的服务为了增加公众的使用频率和认同感,图书馆应不断创新服务模式,提供多样化的服务。
除了借阅文献资源之外,图书馆可以开展各类文化活动、讲座和培训课程,满足公众的学习和娱乐需求。
此外,图书馆还可以提供数字化资源和在线服务,方便公众随时随地获取所需的信息。
3. 加强社区合作图书馆与社区之间的合作能够提升公众对图书馆的认知度。
大数据时代的社会学研究新视角随着互联网技术的迅猛发展,大数据的概念逐渐进入人们的视野。
大数据时代所带来的信息爆炸,正在改变我们的生活方式,也对社会学研究提出了新的挑战。
在这个大数据时代,社会学研究需要拥抱新技术,探索新视角,以更全面、深入地理解和解释社会现象。
首先,大数据为社会学的研究方法和理论提供了新的可能性。
传统上,社会学主要依靠问卷调查、深度访谈等定性研究方法,收集有限的数据样本来推断社会现象。
然而,在大数据时代,我们可以从互联网、社交媒体等平台中获取大量的数据,使得更多变量可以进入研究模型。
例如,利用搜索引擎数据可以研究人们对某一事件的兴趣和参与程度,利用社交媒体数据可以分析人们的社交网络和信息传播方式。
这些数据量庞大、高度多样化的信息给社会学家提供了新的研究视角,可以更细致地观察、发现社会现象,从而改变我们对社会的认识。
其次,大数据的分析技术为社会学的研究提供了新的工具。
在大数据时代,传统的数据采集和分析方法已经无法应对海量数据的处理需求。
因此,社会学研究需要与计算机科学和统计学等学科合作,引入数据挖掘、机器学习和人工智能等技术,从大数据中提取有用的信息和模式。
通过这些技术的支持,社会学家可以更加高效地分析数据,挖掘出未知的规律和关联性。
例如,通过数据挖掘技术,可以从大规模的文本数据中找出关键词和情感倾向,进一步分析文本背后的社会偏好和观点。
此外,大数据时代也引发了一系列关于数据隐私和伦理问题的讨论。
随着个人数据的不断收集和利用,用户的隐私风险越来越大。
社会学研究在利用大数据进行分析时,必须遵守伦理准则,尊重被调查对象的隐私权和个人权益。
同时,社会学家也需要思考如何最大程度地利用大数据,同时保护个人隐私。
例如,可以采用数据匿名化和加密等技术手段来保护数据安全和个人隐私,从而实现数据的可靠性和可用性的平衡。
在大数据时代,社会学研究注重宏观层面的分析。
通过对大数据的收集和分析,社会学家可以更准确地预测和解释社会变迁和趋势。
数据驱动的全民阅读高质量发展路径探析作者:栾纪文李贝来源:《湖南行政学院学报》2022年第03期摘要:推进全民阅读高质量发展,是满足人们对美好生活追求的需要,也是国家强大和民族复兴的需要。
面对大数据带来的数字化阅读模式和技术赋能的时代机遇,全民阅读仍存在推广效果欠佳、数据应用能力不足、数据技术异化等问题。
要借助大数据在宣传推广方面的技术优势,激发大众阅读兴趣,营造全民阅读风尚。
要坚持党管数据,确保全民阅读主流价值导向。
要着力培养专业人才队伍,增强全民阅读数据治理主体力量,充分发挥大数据助推全民阅读高质量发展的重要驱动效应。
关键词:数据驱动;全民阅读;高质量发展;数字阅读;数据治理中图分类号:G77 文献标志码:A 文章编号:1009-3605(2022)03-0122-10对个人而言,阅读是提升知识水平、思维层次、创新能力的主渠道之一,是厚实道德基础、拓宽生命宽度、挖掘思想深度的力量源泉。
对国家而言,全民阅读作为一种文化性的社会生活方式,融合知识萌生、知识创造、思维迭代和价值追求等丰富的形式与内容,点缀物质生活,灌溉精神文明之花,像一面镜子一样投射着社会的文明进步[1]。
新时代,全民阅读被提升为一项国家战略,连续八年被写入政府工作报告,并作为重大文化工程之一被纳入《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》。
2020年10月,中共中央宣传部印发《关于促进全民阅读工作的意见》,全面指导和部署各地各部门开展全民阅读工作。
这些举措表明,我国全民阅读工作正迈向高质量发展阶段。
当前,全民阅读依然面临着参与主体有限、形式渠道滞后、建设成效不彰等困境,特别是在信息传播技术快速迭代、知识爆炸式增长的数字化时代,人们普遍被浅表化、碎片化的信息流所裹挟而迷失自我。
一方面,阅读兴趣缺失,需要更优质的阅读内容和更便捷易得的阅读途径;另一方面,基于传统抽样调查的研究方法、广播式的宣传方式、固定的阅读渠道已经难以适应时代发展需求,呼唤政府、社会、阅读界提高治理能力和服务质量,加强全民阅读体系建设。
大数据对图书馆的影响研究∗
范春玲
【期刊名称】《河南图书馆学刊》
【年(卷),期】2015(000)001
【摘要】文章在简述大数据特点及与云计算关系的基础上,分析了大数据带给图书馆的机遇和挑战,同时提出了图书馆的应对策略。
【总页数】3页(P124-126)
【作者】范春玲
【作者单位】黑龙江省图书馆,黑龙江哈尔滨 150090
【正文语种】中文
【中图分类】G250.76
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1.大数据对图书馆转型发展的影响研究 [J], 唐雅晴
2.大数据传播时代云环境对图书馆管理模式的影响研究 [J], 贺燕芝
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4.大数据与人工智能对图书馆的影响研究 [J], 范艳珍
5.大数据与人工智能对图书馆的影响研究 [J], 童敏
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大数据应用于社会科学研究的价值作者:袁洪宇来源:《经营者》 2020年第1期袁洪宇摘要立足新时期,大数据影响力不断扩展,在社会科学研究中响应较快,促使社会科学研究进入新的发展阶段,在信息获取以及挖掘方面达到新的高度,凸显大数据的优势,价值突出。
基于此,要结合大数据发展实际,充分认识大数据对社会科学研究产生的影响,明确其价值所在,以期更好地服务于社会发展与进步。
关键词大数据社会科学研究价值一、前言立足当前,云计算、物联网等应用广泛,大数据时代势不可挡。
依托大数据,能够丰富人类认知,借助更加客观与精确的方法,实现对人类社会更加科学与有效的探究。
由此可见,大数据对于社会科学的研究极具价值,能够拓宽社会科学研究领域的视野,实现跨越式进步。
二、社会科学引入大数据的必然性在科技的带动下,编码数据化成为趋势。
在计算机信息技术的影响下,传感器、数据编码、仿生学以及人工智能技术发展迅速,使得大数据时代的社会关系都存在编码的可能性。
一旦实现编码,需要借助模数转换进行数字化记录,构建计算机能够进行处理的数据信息。
立足大数据时代,信息整合增强,数据化成为趋势,整个社会更具公开性与透明性,行业与技术呈现深度融合,社会发展的各个领域都处于网络之中。
网络的这一特征将社会与人类的行为进行记录,海量数据在社会生活的各个领域出现,大数据具有超大广度,成为社会科学分析社会问题的基础;从研究方法分析,社会科学研究以数理统计方法为基础,而大数据的优势能够发挥对其丰富的功能。
随着社会科学系统化与体系化的不断发展,在信息时代的影响下,社会科学研究与知识体系也发生深刻变化,信息技术革命促使社会的政治、经济以及文化结构都发生变化,学术资料与学术内容的研究方法与范式不再一成不变;立足文献资料角度,在大数据的影响下,社会科学研究能够实现更加快速与便捷的获取,尤其是在编码数据化的形势下,传统文献数据化促使图书资料数据库更加强大,文献资料获得前所未有的发展势头,进入极大丰富阶段;从技术支持角度讲,大数据能够为社会科学提供更加先进的技术支撑。
数字科技高质量发展助推文化影响力的提升研究
郑成宏;杨晓露
【期刊名称】《陕西开放大学学报》
【年(卷),期】2022(24)2
【摘要】文化是一个国家、一个民族的灵魂。
本文基于数字科技高质量发展的动
力和基础的分析,以陕西省为例深入分析文化影响力的发展现状,开展系列社会调查
和实证调研活动,进一步提出数字科技高质量发展助推文化影响力的提升策略,研究
表明:建立数据驱动的文化决策服务平台,以数字科技增强决策科学性;建立文化信息管理“一站式”平台,以数字科技提升文化服务效能;建立文化资源智能辅助匹配平台,以数字科技促进文化产业转型发展;建立文化资源动态监测平台,以数字科技支撑文化资源统筹优化,能够为提升文化影响力,提升政府形象,赢得话语权提供现实参考。
【总页数】6页(P82-87)
【作者】郑成宏;杨晓露
【作者单位】中国社会科学院中国社会科学杂志社;中国社会科学院大学新闻传播
学院;西北政法大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】G123
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一、导言社会学自19世纪末诞生以来,理论和方法日益丰富,学派和名家不断涌现,其理论和成果对人类经济、政治和社会文化生活的影响也在不断扩大和深入。
在学术界内衡量一个学科或者某项研究成果的影响,我们往往依靠学术文献和引用指标(如学术书籍、学术期刊、论文引用影响因子)。
不过,要在更为宏观的时间、空间维度上观察甚至评估理论的发展、学者的成长乃至整个学科对于人类知识谱系的影响力,也即“文化影响力”,则要复杂和困难得多。
现在,基于大数据的词频统计技术为这一领域的探索提供了可能。
本文将利用谷歌语料库千亿量级的海量数据,通过对社会学关键词的词频分析来初步展示百年社会学发展历程中的现象和规律。
本研究也是我国社会学领域的首次大数据分析尝试。
二、数据、概念和策略自2004年底,谷歌公司陆续对哈佛、牛津等40多所顶级大学图书馆藏书及出版社赠书进行了浩大的数字化工程。
到2013 年,谷歌己对超过三千万种书籍进行了扫描识别,占人类自古登堡印刷术发明以来出版图书的约四分之一,其中数字化质量较好可供全文检索的达八百多万种(8116746种),词汇量8613亿,分别展示了谷歌图书语料库的主要语言构成。
书籍是承载人类知识、观念和思维的最主要的载体。
只要语料库具有足够的代表性,我们就可以认为一个词汇在书籍中出现的频率,能够近似地反映这个词汇及其相关意蕴的“文化影响力”(涵盖知名度、关注度、影响力等多个维度),甚至折射出某种社会趋势、风尚或思潮。
以“社会流动”一词为例:首先,语言和词汇反映了作者的观点,而书籍作者比一般人拥有更大的文化影响力。
作者群体越多地提及“社会流动”,就说明该词的文化影响力越高;其次,书籍出版会考虑读者的需求,因此书籍词汇的总体特征往往能反映大众观念和思维偏好。
书籍中“社会流动”出现得越多,就意味着大众对相关的社会现象越为关注。
谷歌语料库为文化研究、语言学研究、观念史研究等提供了难得的文化大数据。
本文将借鉴“文化组学”的研究方法,使用谷歌图书语料库的最新2012版进行社会学词频分析。
有关数据特征、概念操作化和分析策略归纳如下。
(一)数据的代表性谷歌图书语料库2012版拥有1500年以来的811万种印刷图书、8163亿单词。
考虑到社会学的诞生是在19世纪末,且英语是百年来全球使用最为广泛的语言之一,我们将检索范围设定为19世纪中晚期到2008年的英语语料库。
由于19世纪以来的图书印刷质量较之早期图书更高、数字化识别率也更好,因此其进入全文检索语料库的比例要较早期图书高出很多。
这使得本文检索对象的代表性比谷歌图书语料库跨度五百年的总体代表性要高得多。
实际上,本文的检索分析对象几乎囊括英语世界19世纪中晚期以来的绝大部分书籍。
最后,尽管书籍内容包罗万象,出于谨慎我们在辅助分析中进一步对非书籍语料库进行了分析:具体而言,我们将利用19世纪中晚期以来的平面媒体(报纸)全文数据库对相关关键词进行检索。
(二)数据的针对性人文社科知识体系的建立、扩张和影响力,以及成果的弥散,比物理、化学等自然科学更借助于文字的形式,也就更多地依托书籍、报纸和杂志等文化载体。
不过,读者难免有疑问:为何不直接使用学术期刊来作为社会学关键词的分析对象?实际上,除了谷歌图书语料库更符合大数据的基本特征之外,还有三个方面的原因。
第一,书籍内容的覆盖面要比学术期刊广泛得多,而本研究的目的恰恰在于分析百年来社会学的文化影响力变迁而非单纯的学术发展史;第二,作为书面语言的载体,学术期刊的发展、成熟本身要比书籍晚得多,如果用期刊数据库进行分析,早期的社会学相关信息可能会有较大偏误;第三,学术期刊数据库提供的检索功能往往只达到作者、关键词、学科领域级别,有的虽能实现全文检索但又无法提供词频信息。
因此,谷歌图书语料库无论在数据规模还是完整性、科学性等方面,都比学术期刊数据库更适合本研究。
(三)概念的操作化我们正式定义:在某个时间跨度内的具有较好代表性的语料库中,一个社会学关键词的”词频比例”,即其在样本书籍中出现的次数与样本书籍中全体单词总量的比值(考虑到每年书籍总量不一),可以代表该社会学关键词在该时段内的文化影响力。
这样,利用谷歌图书语料库对一系列学科关键词进行检索统计,我们就可以获得这些关键词自社会学诞生以来一个多世纪中的历年“词频比例”。
在任何一个年份,关键词词频比例越高,就表明其在全社会的使用和提及程度越高,文化影响力越大。
考虑到书籍出版年份越靠后,进入书记中数字符号等非词汇性内容越多,因此我们用关键词出现频数除以英语单词“the”的出现频数来计算年度词频比例。
(四)检索词的设计我们的检索分析主要基于英语库。
检索方向分为六类:学科轨迹、名家大师、理论发展、领域热点、分析方法以及中国社会学。
关键检索词的设计我们主要参考了斯科特和马歇尔主编的《牛津社会学词典》(2005)、吉登斯和萨顿的《社会学》(2013)、贾春增的《外国社会学史(第三版)2008》、谢立中的《西方社会学名著提要》(2007)等辞书和教科书。
选取辞书与教科书而非社会学理论专著作为关键词选择依据的原因在于:第一,辞书和教科书本身对学科的总体发展有比较清晰的梳理,其章节、条目为关键词检索提供了良好的备选;第二,社会学辞书、教科书的数量较之社会学著述要少得多,这使得我们可以在前人的总结梳理基础上较为快速和准确地确定关键词。
(五)检索精度的设置如果关键词在当年书籍中出现少于40次,就被作为0值处理。
换句话说,检索得到的词频本身就是“规模性”出现的“热词”词频。
40次的门槛设置,除了让数据分析和绘制图形更为简洁之外,对检索精度具有重要的价值:例如,在搜索社会学名家的英文全名之时,通过“热词”筛选就可以排除一些和社会学大师同名同姓的普通人一一除非他本身是其他领域的知名人物。
此外,我们还根据不同的情况设置了单词字母大小写的严格区分或模糊区分(如人名中区分大小写),对关键词非核心部分进行了有针对性的取舍(如检索“固定效应”而非“固定效应模型”),以确保检索结果的科学性。
最后,考虑到图形的视觉效果,我们对词频比例曲线进行了2年平滑处理:以1950年为例,经过平滑后该年份的数值为它与前后两年原始数据一共五年的平均值(即1948、1949、1950、1951和1952年的均值)。
三、大数据中的学科轨迹我们首先分析“社会学”(sociology)这一最重要的学科关键词自1850年以来在英语书籍中的出现频次。
为进行对比,我们同时对哲学(philosophy)、经济学(economics)、人类学(anthropology)和心理学(psychology)等四个兄弟学科进行同步检索分析。
图1的横坐标是1850-2008年的时间轴,纵坐标是社会学关键词的词频比例。
从图1可见,在150年来的英语书籍中,“哲学”二字的词频比例总体上保持在0.008%上下,也即十万分之八。
与其他社会科学门类相比,哲学词频出现更早、占比更高。
不过,在19、20世纪交替的自由资本主义发展晚期,哲学词频曲线进人了下降通道,直到20年代才开始恢复。
实际上,哲学史上与此对应的正是19世纪中叶德国古典哲学尤其是黑格尔学派的解体。
而在哲学词频曲线缓降的世纪之交,其他学科词频则各自崛起。
社会学、经济学、心理学和人类学的词频自19世纪中晚期开始一直到20世纪30年代初均保持了强劲的上升,而心理学和经济学的势头尤其明显并逐渐拉开与社会学和人类学的距离。
不过,在1870-1880年间以及1905年前后,社会学词频曾经有过高于经济学的辉煌。
此外,第一次世界大战期间(1914-1918),社会学、经济学和心理学的词频并未衰减,而二战期间(1939-1945)这三个学科颓势明显,且在1945年二战一结束后就迅速上升。
这似乎意味着二战对于社会学、经济学和心理学的冲击比一战明显得多。
同样有趣的是,二战对人类学的词频曲线非但没有负面影响,甚至还微微提升了增幅。
这可能是因为:与一战相比,二战的交战区域和深度卷入的交战国扩大到了亚洲和大洋洲。
空间跨度更大的战争,一方面使得应用人类学得到参战国有目的的资助,另一方面人类学者本身的研究视野也得以从非洲、印第安部落等传统对象里解脱出来,辐射到东欧、东南亚等地区。
20世纪70年代未80年代初,社会学、经济学、心理学和人类学的词频曲线几乎都达到了整个20世纪的高峰。
但进入90年代之后尤其是世纪交会之际,这四门学科的词频曲线似乎又都开始缓慢下降。
不过,考虑到人类书籍的词汇量在快速增加,在不断扩大的语料库中,词频比例下降可能仅仅代表了一种知识的稀释过程:在不断膨胀的知识海洋中,每个学科或领域的“份额”都可能缩小。
另外一个可能就是,因为谷歌语料库仍在对2000年之后的书籍进行数字化,所以该时段的样本代表性可能有一定不足。
为此我们在检索中专门加入了“谷歌”(Google)字样以进行对比。
我们发现,即使在样本代表性可能不足的2000-2008语料库中,谷歌的词频统计仍然显示出有力的增长。
这间接证明了知识稀释过程作为诠释的有效性。
利用书籍语料库,我们还进行了更具实质性的社会学发展史研究。
例如,在19世纪80年代到20世纪30年代的美国社会学草创之初,“社会福音”(Social Gospel)宗教运动的主要倡导者多在大学任社会学教职,并将社会学作为宗教运动的延伸工具。
因此,半个世纪以来,社会学史研究学者不断讨论美国社会学的发韧与社会福音运动之间是否存在紧密关联。
不过,这些研究全是通过案例分析和内容分析等质性方法进行,缺乏数据的经验支撑。
书籍大数据为我们提供了破解这一困局的机会。
在本文中,我们以“社会学”、“社会福音”和“霍尔馆”(Hull House,社会福音运动中最为著名的睦邻中心,其创立者简·亚当斯后获得诺贝尔和平奖)为关键词进行检索,同时用“人类学”来作为比照,并分别在美式英语和英式英语数据库中进行对照分析。
除了从图2中可以看到美国社会福音和社会学较之英国其曲线起伏更为相互呼应之外,我们还计算了这一时段内美国社会学与社会福音、社会学与霍尔馆词频比例的相关性。
我们发现,皮尔逊(Pearson)积矩相关系数分别达O.78和0.57,均在0.001水平上高度显著。
而在英式语料库中的结果则是:社会学与社会福音相关系数为0.43,仅在0.02统计水平上显著,与霍尔馆干脆就无显著相关。
在美语库中我们进一步用滞后10年的社会福音词频来计算,发现其和社会学词频的皮尔逊积矩相关系数高达O.85和O.75。
考虑到计算皮尔逊积矩相关系数的条件是连续数据、正态分布和线性关系,我们进一步放松假设,发现社会学与社会福音及霍尔馆的斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数分别为0.89和O.77。
这些发现,为验证社会福音运动促进美国社会学发展提供了初步的明确证据。