大数据背景下“数据绑架”现象研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 问题的提出 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第12-15页 |
| 1.3 论文的基本内容 | 第15页 |
| 1.4 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4.1 文献资料法 | 第15-16页 |
| 1.4.2 典型案例分析法 | 第16页 |
| 1.5 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.5.1 理论意义 | 第16页 |
| 1.5.2 实践意义 | 第16-17页 |
| 1.6 研究创新点 | 第17-18页 |
| 2. 大数据概况 | 第18-26页 |
| 2.1 大数据定义 | 第18-19页 |
| 2.2 大数据的特征 | 第19-20页 |
| 2.2.1 数据量庞大 | 第19页 |
| 2.2.2 数据种类繁多 | 第19页 |
| 2.2.3 数据的处理速度迅速 | 第19-20页 |
| 2.2.4 数据可利用价值密度低 | 第20页 |
| 2.3 大数据发展历史 | 第20-22页 |
| 2.3.1 大数据科学发展历史 | 第20-21页 |
| 2.3.2 大数据的应用 | 第21-22页 |
| 2.4 大数据时代思维特征 | 第22-26页 |
| 2.4.1 大数据描述功能及其同构性 | 第22-23页 |
| 2.4.2 大数据的数据分享性 | 第23页 |
| 2.4.3 大数据更多关注事物之间的相关性 | 第23页 |
| 2.4.4 大数据预测性思维 | 第23-26页 |
| 3. 大数据时代的“数据绑架”现象 | 第26-30页 |
| 3.1“数据绑架”的含义 | 第26页 |
| 3.2“数据绑架”现象的表现 | 第26-30页 |
| 3.2.1 经济发展中的“GDP绑架” | 第27页 |
| 3.2.2 人文社科研究方法中的“数据绑架” | 第27-28页 |
| 3.2.3 教育教学评价中的“数据绑架” | 第28页 |
| 3.2.4 社会日常生活中的“数据绑架” | 第28-29页 |
| 3.2.5 艺术创造中的“数据绑架” | 第29-30页 |
| 4.“数据绑架”的思想溯源及其批判 | 第30-37页 |
| 4.1“数”思想的的形成 | 第30-31页 |
| 4.2 古代数理论思想 | 第31-33页 |
| 4.2.1 古代西方数理思想 | 第31-32页 |
| 4.2.2 中国古代数字思想 | 第32-33页 |
| 4.3 近代自然科学的数理传统 | 第33-35页 |
| 4.4“数据崇拜”思想根源批判 | 第35-37页 |
| 4.4.1 数据绑架中，量对质的僭越 | 第35-36页 |
| 4.4.2“部分”与“全部”的辨证 | 第36-37页 |
| 5.“数据绑架”引发的社会问题 | 第37-41页 |
| 5.1 大数据无节制的运用 | 第37页 |
| 5.2 大数据带来的隐私安全问题 | 第37-39页 |
| 5.3 大数据时代新的数字鸿沟 | 第39-41页 |
| 6. 建和谐有序的大数据环境 | 第41-45页 |
| 6.1 明晰大数据时代的数据权利 | 第41-42页 |
| 6.2 创建开放共享数据环境 | 第42页 |
| 6.3 注意个人隐私的保护 | 第42-45页 |
| 6.3.1 设立制度，促使数据使用者承担相应责任 | 第43页 |
| 6.3.2 完善数据安全制度和法律 | 第43-45页 |
| 7. 结语 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录 | 第51页 |
