刘元媛

An Overview of Big Data Application in Recent Researches

Yuan-Yuan Liu

（School of Management， Guizhou University）

【摘要】本文通过将“Big Data”作为搜索关键词在Elsevier进行站内搜索，对2017年初最新发表的学术文章对于大数据的运用研究进行了文献综述，以期在现有大数据运用领域的基础上，展示大数据运用的最新成果和未来发展方向。

【关键词】大数据 大数据特征 大数据运用

【ABSTRACT】In order to present the latest academic researches on application of Big Data， this paper employs ‘Big Data as a keyword in the internal site search of Elsevier to find out publications in the early 2017 about Big Data applications， and presents some of the results. In addition to existing Big Data applications， this paper aims at providing with an overview of recent Big Data applications in new areas and trends for the future researches of Big Data application.

【Keywords】Big Data， characteristics of Big Data， applications of Big Data

1.大数据

我们正处于大数据时代。2013年已被专家学者定义为大数据元年。当摩尔定律向人们展示集成电路上容纳的晶体管数大约每隔18个月就要增加一倍，性能提升一倍时，我们每个人都成为了这个信息爆炸时代大数据的生产者，也应合理运用和保护大数据，从而使我们成为大数据的受益者。目前我国已在政府治理、企业管理、电子商务、智能交通、食品安全、智慧旅游、环保、医疗等诸多领域对大数据开展深入挖掘和运用。

2.大数据特征

大数据特征已由最早的3Vs、 4Vs扩展为5Vs， 即Volume， Variety， Velocity， Veracity及Value。 Volume， 海量数据。与传统数据量相比，大数据的量更大，有多大？大到硬件难以储存，难以复制，难以管理。爆炸式增长的数据量可由TB， 增至PB，甚至EB。Variety，多样性。与传统数据相比，大数据不再是简单的统计数据，而是包含结构化（structured）及非结构化（unstructured）的各种形态数据。Velocity，时效性。大数据更强调对数据处理的及时性，以及Veracity，准确性，海量数据处理结果的准确性。Value，价值。大数据不仅是量大，而更强调对数据背后信息的深度挖掘和广泛运用从而创造价值。

3.大数据在科研领域的最新运用

本文通过对2017年初Elsevier收录的国际核心期刊SCI中所发表大数据运用文章进行文献综述，以期为国内学者在大数据运用领域及未来发展方向提供参考。Conde-Clemente et al. （2017） 将大数据运用于语言学以探索“知识表示”（Knowledge Generation）以及人类语言认知。Zhang et al. （2017） 将大数据运用于克服“清洁生产”（Cleaner Production， CP）障碍。Xie et al. （2017） 丰富了科研大数据的内涵，该研究通过将土地空间数据、土壤数据、DEM、气候数据和社会经济数据串联起来，设置为该研究的特殊“大数据”数据样本，从而探讨影响生态用地变化的因素。Forkan et al.（2017）在识别临床危险方面，大数据令人鼓舞，该研究利用混合特征空间证明生命体征大数据中存在判别模式，能够提前识别严重的临床危险。Wu et al.（2017）将大数据转换成可管理规模，研究其对供应链风险和不确定性的影响。Roh（2017）将大数据分析用于关键词分析和观点分析找出韩国公众对核能的态度。Hopp and J. Vargo （2017）利用大数据分析在社交媒体推特（Twitter）上的运用，以找出负面政治广告和政治不文明行为之间的关系，发现经济地位是该关系的语境条件。Janvrin and Weidenmier Waston （2017）认为：即使在大数据时代，会计的主要目标仍然是为内部和外部决策者提供决策依据，而sledgianowski et al.（2017）将大数据和信息系统整合成会计教学资源的分析單元。

参考文献：

[1]Conde-Clemente， P.， Trivino， G.， Alonso， J.M.，2017. Generating automatic linguistic descriptionwith big data. Information Sciences 380.

[2]Forkan， A.R.M.， Khalil， I.， Atiquzzaman， M.， 2017.ViSiBiD： A learning model for early discovery and real-time prediction of severe clinical events us-ing vital signs as big data. Computer Networks 113.

[3]Hopp， T.， J.Vargo， C.， 2017. Does negative cam paign advertising stimulate uncivil communication on social media？ Measuring audience response usingbig data. Computers in Human Behavior， 68.

[4]Janvrin， D.J.， Weidenmier Waston， M.W.， 2017. 'Big Data'： A new twist to accounting. Journal of Ac-counting Education.

[5]Roh， S.， 2017. Big Data Analysis of Public Accep-tance of Nuclear Power in Korea. Nuclear Engineer-ing and Technology.

[6]Sledgianowski， D.， Gomaa， M.， Tan， C.， 2017. Tow-ard integration of Big Data， technology and infor-mation systems competencies into the accounting curriculum.Journal of Accounting Education.

[7]Wu， K.J.， Liao， C.J.， Tsent， M.L.， Lim， M.K.， Hu，J.Y.，2017.Toward sustainability：using big data to explore the decisive attributes of supply chain-risks and uncertainties. Journal of Cleaner Production 142.

[8]Xie， H.L.， He， Y.F.， Xie， X.， 2017. Exploring the factors influencing ecological land change forChina's Beijing-Tianjin-Hebei Region using big da-ta. Journal of Cleaner Production 142.

[9]Zhang， Y.， Ren， S.， Liu， Y.， Si， S.，2017. A big data analytics architecture for cleaner manufac-turing and maintenance processes of complex prod-ucts. Journal of Cleaner Production 142.