在大数据时代里，对于传播学的内容和影响该如何思考？以及与我们网新专业的关联。

一，什么是我们当下所说的大数据？以及大数据的未来发展趋势。

[1] 彭兰 . 社会化媒体、移动终端、大数据 ：影响新闻生产的新技术因素 [J]. 新闻界，2012，（6）
[2]文章起源于 胥琳佳. 大数据对于传播学研究内容和方法的影响——基于社交媒体和移动互联网的思考。

• 大数据是我们在社交媒体和移动互联网上使用后所留下的痕迹，经过人们通过计算机技术的应用，将用户的信息进行整合，并不是把传统业务进行简单的数据化录入而形成的，当它在达到一定的数据规模之上和呈现出非结构化的特征，通过复杂的结构图就可以看到我们想要的大数据。
• 大数据的发展状态是各行业的带头引领，学术界的研究也广泛开展，而发端于计算机领域的数据研究也在向其他领域渗透，我们希望进一步的努力来发掘更多关于大数据有效利用的信息。
• 我认为大数据不仅需要从数据量的多少上进行比较，更需要从数据结构上进行区分和分析。从网页上捕捉的数据之大是相对而言，“一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。”[1]单单凭借传统意义中的仅几个服务器存储的数据库是不能称其为大数据的。只有充分利用大数据才可以进一步深化了我们对社交媒体与移动互联网的思考。

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二，社交媒体和移动互联网的使用将更会更加广泛

• 在当今社会中，我们的生活离不开互联网和移动设备，更多的网上服务普及我们的生活各个方面，即使我们不一定要实名注册在社交媒体中，但你的活动圈子和关注内容已经将每个人的身份和归属展现在了网络中，也就成为了一个数据集，也在一定程度上代表了你个体真实或者是群体真实，那么我们的数据库就会将你的网上使用结构图做出来，并且保存在单位的数据库里，为促进互联网+的深入发展。

• 通过社交媒体把现实关系转换成网上的数据，以互联网作为平台，提供一系列的社交服务和生活服务，如：游戏，微信聊天，看电影和网上购物等等。

• 移动互联网的强大在于它是一种传播媒介的革新。各种移动设备的出现不仅方便了人们的生活，而且还将个人的移动行踪，个人生活习惯和休闲方式记录下来，在物联化的社会中，与人相关的所有交通工具和物品都成了可分析研究的内容。同时，基于移动互联网的平台，来将各种应用嵌入到社交媒体上，扩大了社交媒体和移动互联网的使用程度，也为我们提供更丰富的数据。

• 假如我们的车载系统也接入互联网，并且也手机终端，家中的监控设备等进行物联，那么车载系统就会成为了移动的媒介。这样的话，我们的行走痕迹将会变成一系列的数据，换句话说，这也间接地说明了移动互联可以与物联化社会广泛融合，并为人所用。

• 或许社交媒体和移动互联本身就具有融合的价值，在网络的平台上的关系网络结构图所隐藏的数据，通过数据的整合和分析可以得到我们想要的大数据。因此，大数据面临的科学问题本质上可能就是网络科学问题，复杂网络分析就是发现网络数据产生、传播以及网络信息涌现的内在机制，还要研究隐藏在数据背后的社会学、心理学、经济学的机理，同时利用这些机理研究互联网对政治、经济、文化、教育、科研的影响。基于大数据对复杂系统内在机理进行整体性的研究，也许将为研究复杂系统提供新的途径，这也是老师所要引导我们去学习如何获取网上的数据，并且要有一定的网络素养来合理使用。我还记得老师所讲的我们的专业是什么都要会一点，可能会涉及不同的领域，这也是我对网新专业产生兴趣的重要原因。

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三，数据生产方式的改变是推动大数据库的根本动力。

• 1.在传播学领域里，传统的数据统计方式是问卷调查，上门访问等，让受访者知道自己在为他人提供数据，而这种方式往往是有限的。相反，新的研究方式是运用一个开放的移动互联的平台，让人们主动地自己往上提供数据。正如我们的新闻生产方式，每个个体都可能是新闻生产方式的主体，通过微博，博客和梨视频等等平台将内容，热点新闻源源不断的发布在网上。同时这个模式类似于U G C（定义：用户生成内容发布在网络，分享给其他用户） 的内容生成模式。

• 2.新的抽样方式便于我们进行大数据研究，首先，在大数据时代里，我们需要认识到大数据本身已经是数据的前端采集结果，前端采集的数据既是大数据的本质，也是一个全样本，并且通过后期的抽样，再整合数据，形成完整的大数据。传播学的研究方式的革新也间接反映了新的数据生产方式的变革。作为网新的同学，我将会学到 tableau来进行大数据分析，它对于我意味着我可以对网上的数据进行整合，并且可以将其做成可视化的数据。

• 3. 对于非结构化数据的结构化分析正如前文分析，传播学者对于大数据的运用其实是对数据后端的再运用，那么这个再次的运用分析，就是把数据的“大”往“小”的分析，也是把“非结构化”的数据进行“结构化”的分析。换句话说，我们要做的是从看似毫无关联的数据中寻找我们有用的整合数据和关系链。不同于自然科学数据整合的特点，社会科学的数据不仅是非结构化的数据繁多，并且时效性强，时时刻刻都会有大量的新的数据产生。我们根据网络数据做出对经济，安全形势，社会群体和热点事件的预测是有代表性的。作研究的传播学者不仅是要获取更多的数据，关键是首先得到大数据，然后做去数据分类整合，去繁求精和科学合理地二次抽样采集数据，并进一步进行数据挖掘来得到他们想要的大数据，以此我认为这也推动了传播学的研究和发展。

• 个人感想：我们生活在一个大数据时代里，社交媒体的应用十分广泛，在物联网的提出让我们的物物交换，购买，分享在互联网上成为普遍现象。对于大数据的认识，很深刻，它与我们的生活和娱乐方式息息相关，我很有幸地即将学习到做大数据分析的工具，既可对数据进行前端和后端的处理，分析非结构化的数据，做出可视化的结构图。
  因此，我们的专业在未来的发展是具有明朗的前景。