大數據價值計算研究

馬文勝　侯錫林

關鍵詞：大數據價值；粒度樹；使用關系；價值模型

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8228（2023）11-146-05

0 引言

20 世紀80 年代，美國未來學家阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）在《第三次浪潮》中第一次使用了“大數據”一詞[1]。從此大數據開啟了一次重大的時代轉型。大數據是改變市場、組織機構以及政府與公民關系的方法，大數據還是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉[2]。

大量的數據在開放多源的渠道中產生，并持續記錄物質世界和精神世界運動狀態和狀態變化的數據空間[3]。在這個大數據空間中，蘊藏著巨大的科學研究價值、公共管理與服務價值、商業價值以及科學決策價值[4-5]。這些蘊藏在大數據中的各種“價值”逐漸被人們所認知[6]。

于是大數據的價值是多少？怎么計算大數據的價值的數值？就成了研究的重要課題。目前人們已給出了很多不同的研究方法和方向。

⑴ 按照一種定價模型方法對大數據價值進行研究[7-8]；

⑵ 按照一種數據資產對大數據價值進行研究[2]；

⑶ 按一種價值評估方法對大數據價值進行研究[9-10]。

以上這些對大數據價值的研究都是以分析、探究、論述、描述、敘述、解釋等為主，而都不是以計算出一個具體的“價值數值”為主。然而計算出“價值數值”是非常有意義的，理由如下：

（a） 作為大數據交易價格數值的參考；

（b） 作為大數據失竊“索賠”的參考；

（c） 作為大數據更新“刪除”的參考；

（d） 作為大數據行業“標準”、“規范”制定的參考。

還有很多領域需要大數據的“價值數值”，因此侯錫林教授認為，對大數據的價值進行科學的評估和計算，創建大數據的價值模型，給出大數據的“價值數值”，無論在理論上還是在實踐中，都是亟待解決的最重要問題[6]。

如何給出大數據的“價值數值”呢？

人們發現只有使用大數據，大數據才能體現出價值。大數據的價值的多少應體現在大數據使用的多少上。

人們還發現，體現大數據“使用”情況的價值才是最核心最基本的價值。各個領域的各種價值都是這個核心基本價值的外在表現。

本文將探討基于“使用”的大數據最核心最基本的“價值數值”計算。

本文首先將大數據“粒化”，在大數據中建立“粒度樹”。然后考慮每個粒及每個粒集合的使用情況。并將使用情況分為3 種：“正則使用”、“必然使用”、“相關使用”。取它們對粒及使用項目的平均值作為大數據的“正則價值”、“必然價值”、“相關價值”的數值。并給出應用實例。

1 粒計算與粒度樹

大數據是巨量數據、海量數據，是無法在一定時間范圍內通過人工或計算機進行捕捉、管理和處理的數據集合[11]。所以大數據的“價值”計算也必須使用非傳統的方法。在這些非傳統的方法中Chen 等將“粒計算”列為駕馭大數據的第一方法[12]。

粒計算的基本思想是把初始形式的數據分為不同的粒度進行處理。用粒度合適的“粒”作為處理對象，從而在保證求得滿意解的前提下，提高解決問題的效率[13]。

目前大數據粒化的方法有粗糙集的方法[14]、聚類的方法[15]、商空間的方法[16]、模糊信息的方法[17]和云模型的方法[18-19]等等。