■袁煌 潘宇

消費(fèi)者反饋信息不僅能夠反映產(chǎn)品銷(xiāo)售情況，更是產(chǎn)品準(zhǔn)確定位和企業(yè)良性循環(huán)發(fā)展的重要一環(huán)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，獲取和測(cè)度消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)已成為現(xiàn)實(shí)。文化企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)離不開(kāi)這一重要環(huán)節(jié)，對(duì)文化企業(yè)價(jià)值的評(píng)估更需要關(guān)注消費(fèi)者反饋對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響。作者以電影票房收入預(yù)測(cè)為例，嘗試在文化企業(yè)價(jià)值評(píng)估中，利用大數(shù)據(jù)方式測(cè)度除傳統(tǒng)價(jià)值影響因素之外的消費(fèi)者市場(chǎng)評(píng)價(jià)因素，從而更全面地考量企業(yè)價(jià)值影響因素。（P10）

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)時(shí)代，產(chǎn)生了“反饋經(jīng)濟(jì)”。通過(guò)移動(dòng)設(shè)備獲取的各種數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆浦?，通過(guò)大數(shù)據(jù)池進(jìn)行比較分析計(jì)算，反饋到用戶(hù)手機(jī)終端或其他設(shè)備上，最終目的是引發(fā)某種行為的糾正。這個(gè)閉環(huán)的形成對(duì)個(gè)人的行為乃至整個(gè)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)有著豐富意義。硅谷的創(chuàng)業(yè)者們把利用這種技術(shù)建立的創(chuàng)業(yè)公司，稱(chēng)之為有“反饋經(jīng)濟(jì)”的企業(yè)。

聯(lián)合國(guó)教科文組織在《文化統(tǒng)計(jì)框架——2009》中，提出“文化圈”模型，將文化活動(dòng)分成五個(gè)階段，包括創(chuàng)造、生產(chǎn)、傳播、展覽（接受或傳遞），消費(fèi)（參與）。這五個(gè)階段既是循環(huán)相因的過(guò)程（任何一個(gè)階段都可以是起點(diǎn)），又是交叉連接的網(wǎng)狀模型（基于新技術(shù)的作用），見(jiàn)圖1。顯然，文化企業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)與消費(fèi)過(guò)程就是一個(gè)反饋經(jīng)濟(jì)的典型應(yīng)用。

圖1 文化活動(dòng)之間的相互關(guān)系模型

傳統(tǒng)的文化企業(yè)價(jià)值評(píng)估過(guò)程中，受調(diào)查成本、調(diào)查技術(shù)等因素制約，更多偏重于文化企業(yè)創(chuàng)造、生產(chǎn)、傳播以及展覽（傳遞）的過(guò)程，對(duì)于作品內(nèi)容被消費(fèi)者接受程度、消費(fèi)者參與以及消費(fèi)體驗(yàn)過(guò)程的反饋信息和測(cè)度不夠。即使進(jìn)行一定的市場(chǎng)調(diào)查，如傳統(tǒng)的收視率調(diào)查，但由于受抽樣技術(shù)、樣本量、調(diào)查問(wèn)題設(shè)計(jì)等因素影響，且被調(diào)查人員非主動(dòng)評(píng)價(jià)可能反映的不是其真實(shí)思想，會(huì)造成該網(wǎng)狀模型缺失消費(fèi)者體驗(yàn)、參與、接受這幾個(gè)重要環(huán)節(jié)，難以形成閉環(huán)反饋，可能影響對(duì)文化企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造傳播效果的真實(shí)判斷，進(jìn)而影響文化企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造和價(jià)值評(píng)估。信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展使獲取消費(fèi)者體驗(yàn)數(shù)據(jù)的工作成為可能，基于 “樣本=總體”全體數(shù)據(jù)分析的大數(shù)據(jù)思想及其應(yīng)用技術(shù)，為文化企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)造與消費(fèi)循環(huán)的評(píng)價(jià)提供了全新的方法和手段。下面筆者以電影票房預(yù)測(cè)為例，對(duì)如何將大數(shù)據(jù)應(yīng)用在傳統(tǒng)模型中進(jìn)行嘗試與探討。

一、基于傳統(tǒng)因素分析的電影票房收入預(yù)測(cè)模型

（一）票房收入影響因素簡(jiǎn)析

影響電影票房收入的因素可以分為外部因素和內(nèi)部因素。外部因素主要是指電影制作和發(fā)行的外部環(huán)境；內(nèi)部因素是電影的基本面因素，影響電影的整體素質(zhì)。外部和內(nèi)部因素共同作用，影響電影的票房收入和版權(quán)價(jià)值。

通常，外部因素不能夠直接反映或者影響電影的基本素質(zhì)，而是通過(guò)影響電影制作和發(fā)行的外部環(huán)境，影響電影的制作和收入實(shí)現(xiàn)。主要包括國(guó)家經(jīng)濟(jì)環(huán)境、國(guó)家宏觀(guān)產(chǎn)業(yè)政策、市場(chǎng)消費(fèi)能力、發(fā)行公司的實(shí)力、院線(xiàn)的放映能力以及放映檔期等方面，見(jiàn)圖2。

影響電影票房收入的內(nèi)部因素主要是指能夠直接反映和影響電影某種素質(zhì)的各種要素，如電影的類(lèi)型、制片人、劇本、導(dǎo)演、演員、后期制作人員和制作費(fèi)用等，見(jiàn)圖3。

（二）預(yù)測(cè)模型建立

在收入及價(jià)值影響因素分析基礎(chǔ)上，以同類(lèi)電影票房收入和其影響因素作為對(duì)象，根據(jù)其歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建影響電影票房收入的多因素回歸模型，模型檢驗(yàn)通過(guò)后，將被評(píng)估對(duì)象特定影響因素量化后代入模型預(yù)測(cè)被評(píng)估電影作品的票房收入。

1. 回歸模型參數(shù)的確定

選擇票房收入影響因素變量需要遵循三條基本原則：首先，選擇的每一個(gè)自變量都必須對(duì)因變量產(chǎn)生顯著的影響；其次，選擇的每一個(gè)自變量都應(yīng)該能夠進(jìn)行提取及量化；第三，選擇的每一個(gè)自變量之間都不應(yīng)存在明顯的相關(guān)關(guān)系。

影響電影票房收入的因素非常多，然而實(shí)際工作時(shí)，并不會(huì)將所有因素和影響因子都應(yīng)用到分析當(dāng)中，通常是篩選出覆蓋面廣、影響大并且預(yù)期能夠充分反映影響票房收入的因素作為自變量。

圖2 影響電影價(jià)值的外部因素

圖3 影響電影價(jià)值的內(nèi)部因素

通過(guò)對(duì)于多個(gè)影響因素的詳細(xì)分析，筆者判斷宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場(chǎng)消費(fèi)能力、發(fā)行機(jī)構(gòu)實(shí)力、放映檔期、制片人、劇本、導(dǎo)演、演員、其他專(zhuān)業(yè)制作人員和制作費(fèi)用等多個(gè)因素會(huì)從多個(gè)方面共同影響電影票房收入。

由于選擇的變量較多，同時(shí)一些變量之間存在著一定的相關(guān)性，直接納入分析不但復(fù)雜，而且很可能因?yàn)樽兞块g的多重共線(xiàn)性而無(wú)法得出正確的結(jié)論，因此進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析前，需要對(duì)原始變量指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)的處理。

首先，由于劇本、導(dǎo)演、演員以及制作人員對(duì)電影的質(zhì)量起著非常重要的作用，因此將上述幾項(xiàng)影響因素納入模型作為自變量。顯然，對(duì)于上述幾項(xiàng)變量，購(gòu)買(mǎi)成本和勞務(wù)費(fèi)的高低是其重要的衡量標(biāo)準(zhǔn)。一般而言，劇本優(yōu)秀，購(gòu)買(mǎi)成本就高；導(dǎo)演優(yōu)秀，其獲得的勞務(wù)報(bào)酬就高。這是電影界長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)形成的規(guī)律。然而由于我國(guó)電影產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)尚未完全公開(kāi)，對(duì)于電影作品劇本購(gòu)買(mǎi)的費(fèi)用以及導(dǎo)演、演員、其他專(zhuān)業(yè)制作人員的勞務(wù)費(fèi)用等細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)不能夠詳細(xì)獲得，因此本研究將劇本購(gòu)買(mǎi)費(fèi)用、導(dǎo)演等制作人員勞務(wù)費(fèi)等多項(xiàng)費(fèi)用整合為電影的投資額度進(jìn)行衡量。投資額度包括電影作品制作費(fèi)用、宣傳費(fèi)用以及制作人員的勞務(wù)費(fèi)用，將幾個(gè)影響因素放在一起作為一個(gè)變量，一方面降低了數(shù)據(jù)獲取的難度，另一方面也解決了指標(biāo)過(guò)多、關(guān)系復(fù)雜、易產(chǎn)生變量自相關(guān)的問(wèn)題。

其次，放映場(chǎng)次和檔期因素是制片方將電影作品推向市場(chǎng)所面對(duì)的營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境。放映場(chǎng)次是制片方能夠?yàn)槭袌?chǎng)提供的最大供給量，檔期因素是制片方選擇的市場(chǎng)需求環(huán)境，因此這兩項(xiàng)因素也需納入模型作為自變量。

第三，制片人是電影作品整體的支持和把握者，因此本研究將其納入模型作為自變量。

最后，電影收入還受我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)水平和環(huán)境的影響，因此需要將我國(guó)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)狀況和市場(chǎng)消費(fèi)能力納入模型。為了提高多個(gè)變量的綜合反應(yīng)能力，將宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平衡量指標(biāo)、市場(chǎng)消費(fèi)能力指標(biāo)與前面四個(gè)自變量進(jìn)行整合，確定四個(gè)綜合變量，然后根據(jù)所構(gòu)建的變量指標(biāo)進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析。樣本選擇、數(shù)據(jù)來(lái)源及變量處理，參見(jiàn)王家新，劉萍所著《文化企業(yè)資產(chǎn)評(píng)估研究》一書(shū)。

2. 回歸模型的建立與檢驗(yàn)

本模型引入4個(gè)解釋變量——調(diào)整后的投資額度、調(diào)整后的檔期因素、放映場(chǎng)次和制片人因素，以電影票房收入作為因變量，建立如下模型：

其中：PFSR代表票房收入；TZED代表調(diào)整后的投資額度（關(guān)聯(lián)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素與投資額度）；DQ代表調(diào)整后的檔期因素（關(guān)聯(lián)市場(chǎng)消費(fèi)能力因素與投資額度）；FYCC代表放映場(chǎng)次；ZPR代表制片人因素；C為常數(shù)。

模型的回歸結(jié)果如表1所示。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，變量之間的兩兩相關(guān)系數(shù)都不大，只有TZED和FYCC的相關(guān)系數(shù)為0.6，因此，模型不存在多重共線(xiàn)性。從樣本總體上看，四個(gè)解釋變量中，F(xiàn)YCC和DQ兩個(gè)變量均通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)；而TZED和ZPR均只通過(guò)了50%的顯著性水平檢驗(yàn)，但如果將這兩個(gè)變量剔除，回歸的擬合優(yōu)度會(huì)受到較大影響，因此本文決定保留這兩個(gè)變量；方程總體檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)值＝176.797，說(shuō)明上述基本模型在5%的顯著水平下總體線(xiàn)性關(guān)系成立；另外，調(diào)整后的擬合優(yōu)度為0.945，說(shuō)明四個(gè)解釋變量組成的模型對(duì)被解釋變量的擬合程度很高。

本文利用46部電影的數(shù)據(jù)，估計(jì)回歸方程系數(shù)，得到以下結(jié)果，見(jiàn)表1：

表1 最小二乘回歸結(jié)果

綜上所述，回歸結(jié)果表明票房收入的合理解釋變量為：調(diào)整后的投資額度與票房收入呈正相關(guān)關(guān)系，原因可以解釋為電影的劇本、導(dǎo)演、演員以及各種硬件設(shè)施越好，制作出的電影越出色，質(zhì)量越好，越有票房號(hào)召力。雖然變量解釋比較具有說(shuō)服力，但相關(guān)關(guān)系只通過(guò)了50%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明變量的設(shè)定可能還存在一定的缺陷。本文分析原因可能是由于目前國(guó)內(nèi)電影方面的數(shù)據(jù)沒(méi)有得到有效的公開(kāi)，導(dǎo)演、演員、劇本等各單位因素?zé)o法單獨(dú)衡量，本文將多個(gè)因素規(guī)整到一個(gè)因素中，并假設(shè)每一個(gè)因素與投資額度相關(guān)系數(shù)均為1，而使整體的系數(shù)反映不盡人意。對(duì)此，有待獲取更加詳盡的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的研究和考證。

放映場(chǎng)次與票房收入呈正相關(guān)關(guān)系，并且該相關(guān)關(guān)系極為顯著，可以解釋為在擁有足夠高的需求水平的市場(chǎng)環(huán)境中，放映供給的增加無(wú)疑會(huì)增加票房收入，這與理論解釋完全吻合。

調(diào)整后的檔期因素與票房收入呈正相關(guān)關(guān)系，并且該相關(guān)關(guān)系極為顯著，可以解釋為好的檔期是觀(guān)眾觀(guān)影需求較為旺盛的時(shí)期，可能是觀(guān)眾擁有閑余時(shí)間，也可能是閑余資本較多，能夠激發(fā)觀(guān)眾的觀(guān)影熱情，為電影創(chuàng)造一個(gè)較平時(shí)更好的高需求的市場(chǎng)環(huán)境。

制片人因素與電影票房收入呈正相關(guān)關(guān)系，原因可以解釋為優(yōu)秀的制片人能夠擁有相對(duì)穩(wěn)定的資金來(lái)源，具有獨(dú)到的藝術(shù)見(jiàn)解，能夠把握市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，制作出來(lái)的影片具有較好的市場(chǎng)適應(yīng)能力和藝術(shù)性，因此能夠吸引更多的觀(guān)眾。但其相關(guān)關(guān)系也只通過(guò)了50%的顯著性檢驗(yàn)，本文分析原因可能是由于虛擬變量賦值的標(biāo)準(zhǔn)并沒(méi)有完全體現(xiàn)制片人的價(jià)值，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)結(jié)果出現(xiàn)偏頗。

基于上述結(jié)論，調(diào)整后的投資額度、調(diào)整后的檔期因素、放映場(chǎng)次和制片人因素均與票房收入呈正相關(guān)關(guān)系，符合理論分析的結(jié)論；另外，雖然其中有兩個(gè)變量只屬于較為顯著，但四個(gè)變量的組合模型，擬合度R2值達(dá)到了0.945，修正后的R2值也達(dá)到了0.94，說(shuō)明四個(gè)解釋變量整體對(duì)票房收入這個(gè)因變量具有較高的擬合優(yōu)度，能夠充分解釋因變量，是一個(gè)比較合理的模型，但仍然存在改進(jìn)的空間。

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，可以得到預(yù)測(cè)模型一為：

PFSR=－4476.77+0.75×TZED+8877.5×DQ+148 5.50×FYCC+619.94×ZPR

實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)見(jiàn)表3。

二、結(jié)合大數(shù)據(jù)相關(guān)性因素的電影票房收入預(yù)測(cè)模型

谷歌、搜狗等利用網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)對(duì)相應(yīng)電影關(guān)鍵詞搜索量與電影票房收入之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了研究。研究結(jié)果表明，對(duì)某電影的搜索量與其電影票房收入之間存在正相關(guān)關(guān)系。而目前對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的相關(guān)性也開(kāi)始提出質(zhì)疑，僅有相關(guān)性是否足夠？如何將相關(guān)性與因果關(guān)系結(jié)合？筆者認(rèn)為這也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用中需要關(guān)注的問(wèn)題。結(jié)合筆者對(duì)電影票房收入因果關(guān)系分析建立的回歸模型，我們嘗試將網(wǎng)絡(luò)搜索量引入模型，以完善消費(fèi)者體驗(yàn)與反饋環(huán)節(jié)。

與網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)不同，普通網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)無(wú)法獲取更多、更精確、相關(guān)性更強(qiáng)的搜索數(shù)據(jù)。為進(jìn)行比較研究，我們嘗試使用百度新聞搜索、網(wǎng)頁(yè)搜索、貼吧搜索工具，對(duì)樣本電影以“電影+電影名稱(chēng)”作為關(guān)鍵詞，進(jìn)行搜索，并統(tǒng)計(jì)全部對(duì)應(yīng)搜索量數(shù)據(jù)。將對(duì)應(yīng)搜索量數(shù)據(jù)（SSL）作為新變量，添加到已經(jīng)建立的回歸模型中?？紤]到新聞搜索、網(wǎng)頁(yè)搜索數(shù)據(jù)中相關(guān)性較弱，最終經(jīng)過(guò)反復(fù)驗(yàn)證，最終以百度貼吧中“關(guān)注”數(shù)據(jù)作為模型新變量（SSL），對(duì)46個(gè)電影樣本進(jìn)行回歸?；貧w模型及結(jié)果如下：

其中：PFSR代表票房收入；TZED代表調(diào)整后的投資額度（關(guān)聯(lián)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素與投資額度）；DQ代表調(diào)整后的檔期因素（關(guān)聯(lián)市場(chǎng)消費(fèi)能力因素與投資額度）；FYCC代表放映場(chǎng)次；ZPR代表制片人因素；SSL代表百度貼吧中的全部關(guān)注量； C為常數(shù)。

模型的回歸結(jié)果如表2所示。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，變量之間的兩兩相關(guān)系數(shù)都不大，只有TZED和FYCC的相關(guān)系數(shù)為0.6，因此，模型不存在多重共線(xiàn)性。從樣本總體上看，五個(gè)解釋變量中，TZED、ZPR變量的t檢驗(yàn)值高于未考慮搜索量因素的模型一，DQ變量?jī)蓚€(gè)模型數(shù)值接近，SSL也高于5%置信度下1.675的水平；方程總體檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)值＝154.01，說(shuō)明上述基本模型在5%的顯著水平下總體線(xiàn)性關(guān)系成立；另外，擬合優(yōu)度為0.95，高于未考慮搜索量因素的模型一。

46部電影的數(shù)據(jù)估計(jì)回歸方程系數(shù)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 最小二乘回歸結(jié)果

綜上所述，回歸結(jié)果表明票房收入的合理解釋變量為：經(jīng)過(guò)經(jīng)濟(jì)環(huán)境調(diào)整的投資額度，與因變量正相關(guān)；經(jīng)過(guò)市場(chǎng)消費(fèi)環(huán)境調(diào)整后的檔期因素，與因變量正相關(guān)；放映場(chǎng)次與因變量正相關(guān)；制片人因素與因變量正相關(guān)；網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)關(guān)注程度與電影票房收入正相關(guān)。

表3 模型一、二實(shí)際預(yù)測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

三、兩個(gè)預(yù)測(cè)模型實(shí)際預(yù)測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果的比較

將兩個(gè)預(yù)測(cè)模型分別對(duì)2010年票房收入前10的國(guó)產(chǎn)故事片進(jìn)行實(shí)際預(yù)測(cè)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)效果。預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)見(jiàn)表3。10部電影實(shí)際預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中，6部預(yù)測(cè)誤差明顯降低，2部預(yù)測(cè)誤差基本一致，2部預(yù)測(cè)誤差有所提高?？傮w看，加入未來(lái)用戶(hù)關(guān)注因素后的模型二，在總體誤差率及標(biāo)準(zhǔn)差方面均有所降低，說(shuō)明考慮用戶(hù)反饋信息后，收入預(yù)測(cè)更趨合理。

四、小結(jié)

文化企業(yè)產(chǎn)品屬于體驗(yàn)式消費(fèi)產(chǎn)品，消費(fèi)者最終的體驗(yàn)結(jié)果不僅影響其自身對(duì)后續(xù)產(chǎn)品的消費(fèi)，也同時(shí)會(huì)影響其他消費(fèi)者的看法，同時(shí)也能夠反饋給文化企業(yè)，進(jìn)一步促進(jìn)本產(chǎn)品的改進(jìn)和后續(xù)產(chǎn)品的創(chuàng)作效果，如《紙牌屋》電視劇的創(chuàng)作和播放就是一個(gè)非常典型的案例。并且這種方式在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下，正成為一種常態(tài)。對(duì)于文化企業(yè)的評(píng)估，也不能忽視消費(fèi)者體驗(yàn)及反饋這一重要環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)則是我們衡量消費(fèi)者體驗(yàn)價(jià)值的重要工具。

但是，我們還要清醒地認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)應(yīng)用中可能存在的誤區(qū)。特別是大數(shù)據(jù)相關(guān)性的特性，與資產(chǎn)評(píng)估要求的解釋性、因果性之間的協(xié)調(diào)，對(duì)評(píng)估師來(lái)說(shuō)，不僅要知道是什么，還要告訴用戶(hù)為什么。所以，探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用與傳統(tǒng)模型的有機(jī)結(jié)合，是資產(chǎn)評(píng)估大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的重要環(huán)節(jié)。本文試圖通過(guò)電影票房預(yù)測(cè)案例，進(jìn)行這方面的探索。當(dāng)然，在這個(gè)過(guò)程中會(huì)存在很多困難，比如我們?cè)谒鸭M(fèi)者體驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)，無(wú)法像網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)公司一樣獲取精準(zhǔn)的搜索數(shù)據(jù)。此外，本案例由于是在電影放映后進(jìn)行的研究，相關(guān)搜索數(shù)據(jù)不僅包含電影放映前的數(shù)據(jù)，與實(shí)際放映前搜索數(shù)據(jù)相比也會(huì)存在一定差距。同時(shí)，選擇什么樣的用戶(hù)數(shù)據(jù)，也需要不斷試驗(yàn)、檢驗(yàn)。我們的研究仍然存在很多需要進(jìn)一步完善和改進(jìn)之處，希望本文的研究思路能夠?qū)Υ蠹矣兴鶈l(fā)。

[1]http://baike.baidu.com/view/13324423.htm?fr=aladdin.

[2]張曉明,王家新,章建剛.中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告.北京:社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2014.4.

[3]（英）邁爾·舍恩伯格,（英）庫(kù)克耶,著.盛楊燕,周濤.譯.大數(shù)據(jù)時(shí)代.杭州:浙江人民出版社,2013.1.