大数据时代我国经济增长论文

摘要：大数据时代的到来为反腐情报收集工作带来了巨大便利，促使反腐情报收集范围愈发宽广，收集成本普遍降低，微观信息的整合更加容易。但因大数据时代的反腐情报信息总量过于庞杂、反腐情报真伪难辨、情报收集容易丧失个性化且极易损害民众合法权益，给反腐情报收集造成了障碍。今天小编给大家找来了《大数据时代我国经济增长论文(精选3篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!

大数据时代我国经济增长论文 篇1：

大数据时代经济管理的发展趋势

大数据时代的到来成为世界经济发展的新现象，也标志着全球进入了一个新的经济增长阶段，大数据带来了智能化和信息化的革命。在大数据背景下形成了产业融合现象，产业融合与大数据带来的智能化和信息化是中国在大数据时代下实现经济增长转型的必备要素，只有充分利用大数据时代的优势，才能对经济增长转型给出正确的指导，通过优化经济管理模式，推动我国社会主义市场经济的发展。

一、研究背景及方法

在进行经济管理过程中，以大数据挖掘为核心，强化大数据技术的应用，以大数据链建设为载体，建立安全的大数据经济管理网络。以平台战略为支撑，打造大数据时代的多方共赢的经济管理生态圈。企业要以创新为载体，深化大数据时代经济发展方式的转型，提升我国经济发展水平。

（一）主要研究方法与步骤

1.研究方法：

第一，文献研究法：查阅、引用相关专著、期刊文献等，为本课题研究打下良好的理论基础第二，描述分析法：就企业内部控制的现状和存在的问题进行归纳和剖析;第三，比较分析法：通过比较不同行业的大数据应用，归纳总结出普遍适用于完善企业内部控制方法。

2.研究步骤：

第一，准备阶段：课题组成员认真学习相关的文献专著和已取得一定成效的相关课题研究经验，在先进理论指导下构建本课题的研究体系。

第二，实施阶段：各课题组成员在继续理论学习的同时，按照第一阶段的分工进行研究，设计调查方案。通过调查分析，了解大数据时代经济管理动态及存在问题，并共同商讨出相应的对策，设计行动研究方案。

第三，总结阶段：课题组成员就研究心得进行总结，形成有理念性成果，把本课题研究成果进行推广。

（二）实验研究所取得的理论成果

结题报告：《大数据时代对经济管理的影响》。结题论文：《大数据时代经济管理的创新》、《大数据时代经济管理的发展趋势》。

二、大数据对经济领域的影响

大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到每个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业，大数据可以每年提高劳动生产率0.5-1个百分点。

（一） 宏观方面

大数据更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策。事实表明，电子商务集团阿里巴巴就从其掌握的大量交易数据中更早发现了国际金融危机的到来，而其基于每天实时交易数据提供的数据分析，也为制定并实施经济政策提供了重要参考。联合国发起的“全球脉动”（Global Pulse）项目，使用自然语言解密软件分析社交网站和文本消息中的信息从而帮助预测某个地区的失业率、支出削减或是疾病爆发等现象，目标在于利用数字化的早期预警信号来提前指导援助项目，以阻止某个地区重新陷入贫困等困境。

（二）微观方面

大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。一是增加收入。零售商可通过对海量数据的实时分析掌握市场动态并迅速做出应对，通过精准营销增加营业收入;二是提高效率。在制造业，通过整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实行并行工程，可以显著缩短产品上市时间并提高质量;在市场和营销方面，大数据能够帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品来满足自身的需求，提高附加值。三是推动创新。企业可从产品开发、生产和销售的历史大数据中找到创新的源泉，从客户和消费者的大数据中寻找新的合作伙伴，以及从售后反馈大数据发现额外的增值服务，从而改善现有产品和服务，创新业务模式。

三、大数据时代给中国新常态经济增长带来的挑战和机遇

大数据时代催生了更多新的经济增长点，促进着新常态下中国新经济增长模式的形成，这些对中国新常态的经济增长带来了严峻的挑战，主要挑战表现在：

（一）对基于传统生产要素经济增长模式的挑战

大数据只是技术应用的创新，不是经济增长的直接决定要素，数字化是把经济现象转化成能够进行制表分析的一种量化形式的过程，通过信息技术的应用，提高产出效率，促进经济增长和经济发展。在信息革命出现之前，一些经济学家就已经注意到信息是一种有价值的新型资源，但由于技术手段的限制，在传统经济学的分析框架中，信息仅仅被视为一个假设条件，被排除在经济学分析的理论框架之外。而信息技术的应用可以减少不确定性，能够降低交易成本，促进新价值的创造。信息化和信息技术被广泛应用之后，具有很强的积累效用，在经济发展中由于产业融合会产生放大效应，改变经济学上传统的规模报酬不变或递减的假设，从而形成规模报酬递增机制。因此，大数据时代信息应被作为一种全新的生产要素，而不再是被当做一个假设条件。  

（二）由数据化引导的智能化對劳动力市场的挑战

大数据时代，信息技术的发展和智能化机器的诞生标志着，机器能以比人类劳动力更加低的成本生产同样的产品，这就形成了机器对人的劳动力的替代。一方面，经济增长能以更低的成本，更有效率和更大范围的方式实现，这对新常态中国经济增长提高效率的要求是十分有利的。但另一方面，与世界上其他国家的发展趋势一样，中国也存在着严重的机器替代人类劳动力的现象，这种现象在第一次工业革命时期表现得尤为明显，只不过那个阶段是替代体力劳动。而在大数据时代，这种智能化浪潮又对脑力劳动者带来了巨大的挑战。因为相对于人类，智能化机器在数据处理分析和做出更理性的决策方面表现得更为有效，而且成本更低。因此，在大数据时代下，由数据化引导的智能化对劳动力市场带来了挑战，如何权衡经济增长的效率与失业造成的效率损失是大数据时代中国新常态经济增长需要思考的问题。  

（三）对经济增长效果的挑战

在传统经济增长时代，经济增长效果取决于资源利用水平。而在大数据时代，经济增长的效果则取决于数据的质量与数据利用水平。对于经济指数、物价指数等各类经济参数的计算，在大数据时代可以采用新的模式，提高数据质量，彻底改变传统方式来计算。对于统计学中可能存在的异常点，传统的处理方式是丢、替代或者是平滑。但在大数据背景下，由于数据样本众多，异常点成为受重视的资源和有意义的研究对象。传统的原始统计数据和各类经济参数是经过加工和处理以后形成的结构化数据，而在大数据时代，在数据的处理和应用中，人们更加重视这些有突出特点的原始数据和非结构化数据，因为统计数据一旦经过加工处理，就会成为二手数据，如果一手数据处理和加工的过程出现问题，那么就必然会导致二手数据出现误差、失真和变异。同时，大数据为高频数据的研究奠定了基础，提高了数据分析和利用的效果。而这些统计数据衡量方式的变革也将会对新常态的中国经济增长效果产生非常大的影响。  

（四）对企业核心竞争力的挑战

企业的核心竞争力一般是指在竞争性的市场经济条件下，企业通过影响数据质量来培育自身竞争能力、竞争优势和竞争手段，获得外部资源，在市场中为顾客创造和生产新价值的基础上，实现企业自身价值的一种综合性能力。在激烈的市场环境中企业要立于不败之地，就必须寻找与新竞争环境及其相匹配的经营管理模式。企业传统的竞争力包括：人才竞争力、决策竞争力、组织竞争力、员工竞争力、文化竞争力和品牌竞争力等。在大数据时代，数据正在逐步取代人才成为企业的核心竞争力，数据和信息作为资本取代人力资源成为企业最重要的具有智能化的载体。这些能够被企业随时获取和充分利用的信息和数据，可以引导企业对其业务流程进行优化和再造，帮助企业做出科学的决策，提高企业管理水平。大数据时代对企业核心竞争力带来了挑战，对数据的收集、分析和共享带来影响，为企业提供了一种全新的数据分析方法，数据正成为企业最重要的资本之一，而数据分析能力正成为企业赢得市场的核心竞争力。面对大数据时代的这一挑战，企业必须把大数据的处理、分析和有效利用作为新常态下打造企业核心竞争力的重要战略。

四、今后的发展设想

在大数据时代下，需要进行经济增长政策转型，政府应该实行开放的数据政策，提高数据利用的共享性。在大数据时代的经济增长中，数据的开放将有助于推动大众创新，快速滋生新的数据文明。不但要扩大信息和数据公开的力度，更要将原始数据公开供社会使用。在数据开放的政策推动下，数据对经济增长的作用才能真正发挥出来。美国政府从1967年就通过了《信息自由法》，而中国政府制定了《政府信息公开条例》，从实施绩效来看，效果还不理想，同时在规制方面的力量也还不成熟。在信息公开的实践中，不仅有民间的诉求，还需要新闻界以及司法力量对政府的监督。在大数据引起的智能化和信息化浪潮下要应对这些挑战，必须大力发展教育，通过提高全民素质，让民众具备应对这种转型和挑战的能力。同时还要鼓励全民在线学习的行为，只有更好地掌握了现代信息化和网络化手段和获取数据、知识的能力，才能保证大数据时代的经济增长有高素质的人力资源做支撑，才能促使大数据时代新增长模式的形成。也只有这样，经济增长才不会为劳动力短缺所制约，高素质的劳动力结合智能化的机器将给经济增长提供新的动力。

大数据交易平台，让信息不再是一座座“孤岛”。众多业内人士认为，尽管当前大数据存储和挖掘技术已经逐步成熟，但数据孤岛的大量存在，制约了数据的流通和变现。在大数据时代要实现商业价值变现，需要实时对接数据市场的多样化需求，而平台化运营成为满足这一产业需求的必要条件。唯有将数据进行合理定价，出现数据交易市场、交易指数，才能真正带动大数据产業的繁荣。大数据实现交易，将打破行业信息壁垒，优化提高生产效率，深度推进产业创新。这正是大数据交易平台最核心的价值和意义所在。为了把握住这一新兴领域带来的新机遇，企业需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各个领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业、个人对于大数据的应用需求和应用水平进入新的发展阶段，引领一个全新的大数据时代。（作者单位：1.四川广播电视大学;2.四川航天职业技术学院）

本文为全国教育科学十三五规划教育部重点课题《大数据时代经济管理的发展趋势》研究成果（编号：19AFZ22253）。

作者：刘斌 周文静

大数据时代我国经济增长论文 篇2：

大数据时代反腐情报收集的障碍及其解决途径

摘 要：大数据时代的到来为反腐情报收集工作带来了巨大便利，促使反腐情报收集范围愈发宽广，收集成本普遍降低，微观信息的整合更加容易。但因大数据时代的反腐情报信息总量过于庞杂、反腐情报真伪难辨、情报收集容易丧失个性化且极易损害民众合法权益，给反腐情报收集造成了障碍。要化解这些障碍，可以从尽快打造专门性的大数据时代反腐情报控制平台、进行有针对性的个性化反腐情报收集和完善相关法律法规保障民众合法权益三方面予以消解。

关键词：大数据时代；反腐情报收集；障碍；解决

“腐败是社会毒瘤。如果任凭腐败问题愈演愈烈，最终必然亡党亡国”[1]。为了有效遏制腐败，实施强力反腐，以“情报先导”进行反腐情报全面充分收集无疑是最关键的一步。而随着人类社会逐渐迈入到以大交易数据、大交互数据和大数据处理为基本特征的大数据时代，各类数据与信息得到了最广泛运用，人类社会已经以无法估量的信息流作为了存在形态。在这样的时代背景下，反腐情报收集更是获得了较往昔更加庞大且极其便利的数据库与信息源泉。不过，任何事物都具有两面性，海量信息的涌现也使纪检机关、侦查部门对涉及反腐情报的核心数据信息实施有效发掘、识别、追踪、预测以及监控等产生了巨大困难，严重阻碍了相关情报分析研判的精确度和效率。因此，分析当下大数据时代对反腐情报收集的价值及存在的各类障碍，积极寻觅合适解决路径，具有重要意义。

一、大数据时代对反腐情报收集的价值

大数据时代人类社会存在的基础即海量数据交换，广袤无边、令人眼花缭乱的数据是该时代最显著的特征和重要财富。凭借这些令人目不暇接的数据信息，大数据时代不仅为商业情报收集，促进经济增长提供了巨大便利，对反腐情报收集同样也具有重要价值。

（一）大数据时代促使反腐情报收集范围愈发宽广

在大数据时代，人们彼此交往的信息已经几乎被完全数据化，个人和企业的数据纷纷急剧整合形成规模化的云数据链。较之传统反腐情报收集简单依靠针对具体当事人、微观案件出现的民众信件、电话举报和纪检机关、侦查部门主动实施的案件线索收集与开展侦查活动，反腐情报收集范围则变得越来越宽广。无论是相关人员酒店设宴订餐、外地出差旅游还是超市购物消费等信息，都能借助新兴的数据挖掘技术一览无余。如此一来，反腐情报收集就绝不仅仅局限于民众举报或纪检机关、侦查部门依靠传统人力、物力、财力获取的单独针对某些特殊行为“冰山一角”的信息，它更多是对相关人员所有数据痕迹的全面搜罗，其收集范围无疑实现了最大程度的广泛化。

（二）大数据时代促使反腐情报收集成本普遍降低

依托大数据时代广泛兴起的数据挖掘技术，相对于纪检机关、侦查部门耗费大量人力、物力、财力进行的传统反腐情报收集，其成本普遍呈降低趋势。譬如以侦查部门为例，传统模式下出现了腐败案件后，大多要抽调大量侦查人员启用调查访问、询问、现场实地勘验等方式不厌其烦地进行摸排和证据收集，不少情况还需要各地区、各部门、各层级的分工协调与密切配合，这样耗费的时间成本与经济成本显然非常惊人。借助数据挖掘形成的海量数据信息汇总研判，便可以极大地缩短时间，减少经济成本。甚至对于某些痕迹比较明显的腐败案件，侦查人员足不出户简单利用特殊软件程序就能从移动终端、互联网交换平台上获取到关键信息。由此可见，大数据时代的到来让反腐情报收集的成本大为降低。

（三）大数据时代促使反腐情报收集更容易实现微观信息整合

反腐情报收集必须做到各类微观琐碎情报信息的高效整合，从而准确把握具有价值的信息，舍弃那些没有价值的材料。在传统反腐情报收集过程中，纪检机关、侦查部门往往需要凭借长期形成的办案经验，以感性认识等浅层思维的表现方式展开情报收集。这种方式如果运用得当，的确能够迅速整合关键信息有效查明腐败案件。可倘若纪检机关、侦查部门依靠办案经验判断失误，则不但会耗费大量人力、物力、财力，还有可能错过重要案件信息甚至导致核心证据被灭失。而大数据时代的来临，使这种微观信息整合较传统模式容易许多。因为依靠网络运营商的鼎力协助，纪检机关、侦查部门可以巧妙实现各个网络分散节点微观数据信息的汇总，将每分每秒都在网络终端中产生的社交活动、个人习性、财产转移等情况予以归类。这种微观信息收集是依靠人工智能程序自动完成的，“不知疲倦”的电脑软件根本不需要使用办案经验形成的感性认识对信息予以筛选，它能够高负荷、大强度对所有信息展开彻底整合分析，可以减少感性认识等思维方式造成的失误，更易促成微观信息的整合。

二、大数据时代反腐情报收集存在的障碍

凡事有利就有弊，大数据时代的到来固然给我们广泛收集情报信息，打击腐败现象提供了极大便利，但因各种主客观因素桎梏，它也给反腐情报收集工作带来了一些障碍，主要表现为以下几个方面：

（一）大数据时代的反腐情报信息总量过于庞杂

在大数据时代，人们工作、学习、生活的任何一方面都有可能因交往的数字化而导致留下或多或少的数字信息。譬如到外地出差留下的飞机、火车网络购票信息、去银行取钱留下的资金流动信息、去超市用信用卡购物留下的消费信息、在网上进行医院门诊挂号留下的个人身份信息等，可谓无所不及。腐败作为国家公职人员或事业单位、国有企业管理人员凭借职权谋取私利，严重损害国家整体利益或社会公共利益的一种具有社会危害后果之行为[2]，只要它在大数据时代尚未绝迹，就必然会留下数字化的“蛛丝马迹”。但是，相关情报信息总量的剧增也给纪检机关、侦查部门进行反腐情报收集剖析带来了困难。因为大数据自身价值密度较低，各类数字信息充斥在一起，庞杂的数据群中难免会有许多不相干的无效数据存在，这些数据甚至占据了大多数。如此一来，即便有计算机人工智能系统的有力辅助，也很难确保纪检机关、侦查部门高效快捷地获取最需要的反腐情报。

（二）大数据时代的反腐情报真伪难辨

随着大数据时代计算机信息技术的飞速发展，腐败问题日益受到民众密切关注，各类反腐情报也屡被官方或民间大量发掘出来。但反腐情报的真实性究竟有多高，这同样给纪检机关、侦查部门展开反腐核心数据信息研判造成了困难。因为在大数据时代，每一个普通民众都可以借助各类随身携带的便利设备实施反腐情报线索收集。如2008年的江苏“天价烟局长”周久耕事件、2012年的陕西“表哥”杨达才事件、2013年湖南火箭提拔一系列官员事件等，无不都是普通民众（含部分当事人）利用手机、录音笔等高科技信息设备收集到相关线索，然后发布到网络中，最终引起相关部门重视再予以查处（见图1）。

借助这一路径，近年来国内的确查处了一大批腐败案件。但该路径的弊端也是显而易见的：首先，收集线索的普通民众受个人主观倾向影响（如是利害关系人或者有仇富心理等）或技术手段限制，其获取的相关情报信息难免失真，带有片面性甚至完全扭曲。其次，在主要网站发布具备煽动性的“帖子”以引起其他民众注意，其他民众就有可能在此类断章取义的信息中产生盲目情绪，进而将事态引入极端。再次，由于受到社会各界广泛关注，传统媒体（电视台、纸质报刊等）也纷纷进行报道，可他们的报道很大程度上依旧建立在事先存有一定失真甚至扭曲的信息基础之上。最后，纪检机关和侦查部门虽然最终进入到腐败案件的查处过程中，但在前面一系列环节铺天盖地真真假假的信息阻碍下，他们必须耗费很大精力去甄别相关反腐情报的真伪，进而延误了对真正有价值反腐情报的收集和对真正有意义案件的查处。例如，2012年曾有民众根据微博论坛中发布的“持钞票炫富女子”照片指证其为湖北省通山县女县长，后来湖北省相关部门经多方查证并不属实[3]，这严重干扰了当地纪检机关、侦查部门对真正重要贪腐行为的查办。

（三）大数据时代的反腐情报收集容易丧失个性化

从表面看，在大数据时代能够收集到的各类反腐情报较传统模式无疑是呈几何级增长。但由于在信息海量的前提下，对数据的收集、甄别、研判往往都带有一定大批量特征，这就或多或少地导致相关反腐情报收集趋向类型化。可世间的事物毕竟千差万别，反腐针对目标往往各异且并非每一腐败行为都能做绝对地分类处理，极易造成大数据时代反腐情报收集个性化丧失，进而带来反腐盲区。根据笔者对2010～2015年国内涌现的和大数据有关的典型反腐事例的整理（见表1）①，就可以发现近年我国相关反腐情报收集个性化缺失不小。

从表1可以看出，我国大数据时代反腐情报收集主要集中于县处级和科局级及以下官员，对于高级别官员特别是省部级及以上国家公职人员反腐情报收集，实可谓凤毛麟角。这自然有高级别国家公职人员身份特殊和顾及公民隐私的考量，导致无论普通民众抑或纪检机关、侦查部门都不大可能甚至不具备此能力对其随意展开相关腐败数据信息收集。但如此下来，大数据时代反腐情报收集针对目标便难免会限制在较低级别官员身上，背离“‘老虎’、‘苍蝇’一起打”之反腐初衷，逐渐产生了反腐盲区。况且，腐败的类型是多种多样的，随着时代发展可能会不断衍生出全新形态。这其中有很多并非现在所指的“包养情妇”、“收黑钱”、“公款消费”等能完全予以概括。以表1为例，该表中纳入“其他”范畴的就有51起之多（如行政不作为、经济垄断、吃空饷等）。④长此以往，难以分门别类的腐败行为越来越多，在数据大规模合成分析条件下，会进一步抹杀它们的个性化，促使反腐盲区日益扩大。

（四）大数据时代的反腐情报收集极易损害民众合法权益

在大数据时代，进行反腐情报收集必须建立在大量发掘、收集相关信息的基础之上。由于数字化的纵深发展和收集数据信息方式的日益简便，难免会造成民众相关合法权益受到损害。毕竟获取的情报包含个人身份和住址、通话通信记录、财产情况等信息，和民众隐私权、通讯自由权、财产权等合法权益息息相关。若收集过程中不注重保护他们的合法权益，产生的危害则不容小觑。首先，纪检机关和侦查部门进行相应情报收集时，因其均为国家公权力主体，特别是后者更掌握有高度发达的信息设备，要侵犯民众合法权益可谓易如反掌。以2013年美国“棱镜门”事件为例，上至各国政要，下至草头小民，个人隐私信息无不处于美国中央情报局监控网掌控之列。[4]所以，面对纪检机关和侦查部门等国家公权力主体的反腐情报收集，若缺乏必要的法律制约手段，民众隐私权、通讯自由权、财产权等合法权益被侵害的危险极大。其次，普通民众借助微型摄像器材、网络系统进行反腐情报线索收集，尽管因其并非国家公权力主体，造成的隐私权等合法权益侵害相对较小，但是此类侵害始终存在。加之普通民众收集反腐情报线索还往往受自身主观情绪影响，收集到信息不转交有关部门却盲目在互联网进行所谓“爆料”，若其信息虚假则会给相关当事人名誉权带来严重损害。譬如2015年网友“释正义”在互联网上“爆料”少林寺方丈释永信涉嫌腐败等一系列问题，寺庙作为我国宗教性事业单位固然也属于反腐范畴，但若信息不实，给方丈释永信造成的名誉权损毁自然极其严重。[5]更有甚者，将收集到的反腐情报作为敲诈勒索的工具，此等行为给相关民众带来的损害就更加严重。如网络大V格祺伟就曾以即将在互联网上发帖为由向当事人大肆索要钱财，具有严重社会危害性甚至涉嫌构成敲诈勒索罪。[6]

三、化解大数据时代反腐情报收集障碍的有效路径

从上述可知，在大数据时代，我国反腐情报收集仍存在不少障碍，这严重影响了我们借助大数据这一利器进行有效反腐。因此，针对其主要障碍展开化解无疑是当务之急。笔者认为，我们可以从以下三条途径着手解决。

（一）尽快打造专门性的大数据时代反腐情报控制平台

针对大数据时代反腐情报收集中普遍呈现的信息总量过于庞杂和情报真伪难辨的障碍，应尽快打造专门性的反腐情报控制平台是当务之急。在合适的情报控制平台全面实施有效管理，就能够较好地理清思路、辨明真假，从而在浩如烟海、参差不齐的信息中寻觅出真正有价值的情报。而打造专门性的大数据时代反腐情报控制平台，积极运用与信息社会发展相适应的技术手段无疑是重中之重。

鉴于大数据中往往存有众多无效数据，能发挥精确提炼效果的云计算与模糊计算理应成为反腐情报控制平台主要技术支撑。实质上，目前公安部的“天网工程”、山东省等省份设置的“公安云计算中心”以及国家安全部门正积极谋划的“大数据反恐系统”就有很多可资借鉴之处。譬如仿效各省“公安云计算中心”，根据事前圈定的腐败案件嫌疑对象用依托云计算和模糊计算的关联分析法在表面看似无多大关联片段化的人、行为、事件彼此间建立起关联模型，挖掘出纪检机关和侦查部门真正需要的反腐情报；以贝叶斯网络①（Bayesian network）、支持向量机②（Support Vector Machine）等技术工具设置一套基于腐败行为模式的系统，进而在各种活动中搜寻事先严格界定好的腐败行为……。而且随着未来数据信息分享机制愈发健全和分析系统的日益精确化，专门性反腐情报控制平台利用此类技术手段获取的相关信息必将更加准确高效。

（二）进行大数据时代有针对性的个性化反腐情报收集

由于大数据时代反腐情报收集容易趋向类型化，进而抹杀就不同案件展开的情报个性收集工作，造成反腐盲区，因此实施有针对性的个性化反腐情报收集也是化解障碍的主要方略之一。具体来说，此类有针对性的个性化反腐情报收集主要包括两方面：

第一，在情报收集中积极推进可视化分析模式。可视化分析是剖析大数据的基本要求之一，它能够较直观地体现大数据的特点，借助此模式人们可以绕开眼花缭乱的阿拉伯数字和拉丁字母，形象地发现事物规律。例如2014年百度网站就曾以可视化分析模式全程直观展现了春节前后中国大陆人口迁徙轨迹[7]，这比完全对着枯燥数字和字母实施研判清晰多了。因此在反腐情报收集上，同样也可凭借SPASS、SNA③等分析工具实施可视化研判，尽量减少反腐遗漏区域，能一目了然地找到真正有价值的情报信息。其大体流程是当腐败问题出现后，互联网和其他媒体将披露大量信息，纪检机关和侦查部门会获取巨大数据信息。经分析汇总，发现这些数据信息既可能有图像、文字、音频、视频，也可能涵盖普通数字表述。它们对腐败案件查处都具备一定价值，但单独论及某一数据信息，则含金量未必会很高。届时纪检机关和侦查部门可以启用SPASS、SNA等分析工具实施可视化研判，借助直观性很强的技术手段便能尽快寻觅到案件关键信息点。这样就能迅速全面体现了大数据时代反腐情报收集的Volume（信息大量）、Variety（数据多样）、Velocity（动作迅速）和Veracity（判断准确）“4V”技术特质，做到有效消除盲区。

第二，注重情报收集的适当人工化。大数据时代的反腐，需要广泛运用各类高科技智能信息技术，但这种技术的使用不能过分夸大，按事先设定程序僵化运作的机器和随机应变的人还是有着本质区别。美国联邦量刑指南制度的相关研究人员就曾指出，作为一个复杂社会系统演变形成的量化值，简单的全方位大数据收集整理将损害量刑指南系统进行定罪量刑计算的基本秩序。[8]有鉴于此，为减少僵化机械分析带来的负面影响，在反腐情报收集中也应适当注重人工化。即培养纪检机关和侦查部门相关人员正确的大数据时代反腐情报收集观念，一方面在宏观上要具备以数据情报搜集思维为导向的海量信息整合意识和情报甄别判断能力，另一方面在微观上设置完备的人工反腐情报收集渠道（如保留传统信箱、热线电话，设置官方微博、微信号，有专人对BBS、微博、微信等各类新媒体实施全天候舆情关注等）。长期坚持下去，便可顺利实现反腐情报收集智能化与适当人工化的巧妙结合，既不避讳官员级别又不忽略新的腐败类型，全面完成有针对性的情报收集工作。

（三）完善相关法律法规保障民众合法权益

“法律对权利讲是一种稳定器，而对失控的权力来讲则是一种抑制器”[9]。大数据时代的反腐情报收集因牵涉到众多和民众合法权益密切相关的数据信息，若得不到相关法律法规的全面妥善保护，民众的合法权益就可能会岌岌可危，因此强化法律法规的完善至关重要。

从确保法律整体衔接上看，完善相关法律法规实现对大数据时代反腐情报收集中的民众合法权益保护包括三个环节。一是颁行《中华人民共和国个人信息保护法》。从个人信息采集基本原则、国家公权力主体对个人信息的具体采集、处理与利用、普通民众对个人信息的具体采集、处理与利用、违法采集、处理与利用个人信息的司法救济和应承担的法律责任等方面对涵盖大数据时代个人数据信息在内的各种信息均予以专门立法保护。有了这样一部专门性的法律，民众相关合法权益受侵害的可能性自然就会大幅降低。二是修订现行《中华人民共和国刑事诉讼法》，明确规定侦查部门实施牵涉民众隐私信息的腐败案件侦查活动必须事先获得司法机关令状许可，如果未获得批准则不具备可采性。与之相配套还需在刑事诉讼法典和司法解释中确立网络非法证据排除规则，系统约束侦查部门网络非法取证行为。毕竟侦查部门等国家公权力机关进行大数据时代反腐情报收集侵犯民众合法权益的危害要远大于普通民众，因此刑事诉讼法典与司法解释理当就其作具体规范①。三是适当修订现行《中华人民共和国刑法》，实现刑法与个人信息保护法的无缝对接。刑法是保证民众正当权益最后且最具威慑力的一道屏障，虽然历经多次修改已经制定了不少与侵犯个人信息紧密相关的刑事法律条文②，但它们并未专门涉及大数据并且无法保证同未来的个人信息保护法完全兼容，需要遵照个人信息保护法进行相应刑事法律责任配套设置。

参考文献：

[1] 习近平.腐败是社会毒瘤，放任必然亡党亡国[EB/OL].（2015-01-12）[2015-09-16].http：//news.sohu.com/20150112/n4077

04426.shtml.

[2] 李波.中国反腐败法律体系构建研究[D].长春：东北师范大学，2013：14.

[3] 杨月辉.大数据时代网络反腐新特点[N].学习时报，2012-11-05.

[4] 李娜.“棱镜门”暴露大数据时代隐私危机[J].科技导报，2013（31）：9.

[5] 王才亮.“释正义伤害的不仅仅是释永信与少林寺”[EB/OL].（2015-08-13）[2015-09-16].http：//www.acla.org.cn/html/fazh-

ishiping/20150813/22300.html.

[6] “网络大V格祺伟团伙覆灭记”[EB/OL].（2015-01-19）[2015-09-16].http：//news.youth.cn/gn/201501/t20150119_6419000.htm.

[7] 侯睿.大数据时代的反恐情报收集与分析[J].山东警察学院学报，2014（4）：94-97.

[8] 赵小楠.大数据时代的危害性与局限性[EB/OL].（2015-02-03）[2015-09-16].http：//tech.163.com/15/0203/12/AHHE7DOE

000915BD.html.

[9] （美）E·博登海默.法理学、法律哲学与法律方法[M].邓正来，译.北京：中国政法大学出版社，1999：293.

责任编校 陈 瑶

Key words： big data； collecting anti-corruption information； obstacles； measures

作者：欧阳爱辉

大数据时代我国经济增长论文 篇3：

大数据时代计算机信息处理技术研究

摘 要：如今，随着社会经济的快速发展，越来越多的行业开始认识到计算机信息处理技术对自身发展的重要性，也将此技术融入了各项经济活动，希望能够借助先进的信息技术手段提高工作效率和质量。但是，随着大数据时代的到来也面临着很多问题，例如网络安全问题。所以，文章就大数据时代计算机信息处理技术展开研究，并对其未来的发展方向也进行了阐述，希望以下论述观点能够为相关工作人员提供参考依据。

关键词：大数据时代;计算机;信息处理技术

0 引言

目前，随着人们生活方式的改变，越来越多的人也开始使用计算机来工作和生活，可以说，计算机技术已经与我们的生活密不可分，而随着人们用网次数的不断增多，也会致使一些问题的出现，其中网络安全问题现如今比较突出，倘若此问题不能够及时妥善处理，将直接危害人们的切身利益。所以，笔者站在了可持续发展的角度上，就大数据时代背景下计算机信息处理技术展开深入研究，其目的就是为了能够提高数据的处理效率。

1 大数据时代计算机信息处理技术面临的挑战

1.1 信息被盗取

大数据时代背景下，计算机信息处理技术面临着很多挑战，其中信息被盗取是所面临挑战之一，本身人们的日常生活和工作就需要和信计算机技术打交道，而工作和生活中也会产生大量的数据，而这些數据往往包含着个人的重要信息，一旦被不法分子窃取，就会危害到自身的切身利益，倘若不能够及时处理，只会为个人带来更大的经济损失，甚至还会造成更多的且无法挽回的后果。比如：涉及国家战略性机密信息被泄露等。所以，面对大数据时代背景下，我们必须要采取有效的措施来进行处理，这样才能够确保计算机网络的安全性，且为人们和工作生活带来便利，确保他们的个人信息不被窃取。当然，调查数据显示，我国每年都在发生着信息盗取的事件，而最终的处理结果也差强人意，可以说，为个人或者是企业带来了无法估量的损失，所以，确保计算机网络安全也成为我们的重要工作内容[1]。

1.2 信息被篡改

大数据时代背景下，除了面对信息被窃取之外，也存在着信息被篡改的问题，这也是计算机信息处理技术在大数据时代背景下所面临的挑战，具体我们从以下几点展开分析。第一点，现阶段，随着信息技术水平的不断提高，越来越多的人也开始通过计算机技术，或者是网络存储技术进行工作，这不仅能够提高工作效率，还可以减轻自身的工作压力[2]。但是，很多非法人员往往通过黑客技术对人员信息进行篡改，而这种手段往往是触及法律的，他们的目的也是为了通过篡改别人数据信息来获得其他数据信息，这样就会为个人或者是行业带来巨大的损失。第二点，本身大数据时代下，就为网络黑客人员提供了诸多便捷，倘若不能够及时采取对策解决，不仅影响人们的正常工作和生活，严重的话还会产生无法挽回的后果，所以，确保计算机网络安全，已成为国家战略上十分重要的工作内容。

2 大数据时代计算机信息处理技术分析

2.1 信息采集和处理技术

信息采集和处理技术是大数据时代下的产物，面对着数据信息时代，越来越多的人也开始借助先进的信息技术手段来工作，同时，每天也会产生海量的数据，而对于企业来讲，信息采集和处理技术对其工作质量提高有着重要的意义。本身大数据时代下，信息采集就是一个十分重要的工作，只有做好此环节的工作，才能够为后续经济活动的发展打下良好的基础。同时，大数据时代下也要时刻围绕信息采集工作来做好其他技术上的研究，这都是提高工作质量的关键，也能够满足大数据时代下所提出的具体要求。其次，借助信息采集和处理技术，也有助于满足行业个性化需求，进一步对海量的信息进行有效的处理，最后，得到较为可靠且完整的数据，以及为自身经济活动发展创下良好的条件。再者，要想在激烈的市场行业竞争之下站稳脚跟，我们必须要加强在信息采集和处理技术上的研究力度，这样才能够提高行业自身市场竞争力，确保行业朝着更好的方向快速发展。

2.2 分布式数据存储技术

分布式数据存储技术，也是大数据时代下的技术之一，该技术也被各行各业大量地应用于经济活动中，它具有很多优点，比如，具有数据压缩和循环快的优点，同时也有助于提高信息处理的效率和质量。现如今，随着行业之间竞争趋势的不断加大，越来越多的人开始认识到计算机技术和网络技术的重要性，并结合自身经营状况，将这些技术灵活的应用了起来，其中，分布式库存技术可以对大量的数据进行快速的加载，进一步减轻工作人员的工作压力，让整体工作效率和质量能够得到提升。其次，在实际数据处理过程中会消耗一定的时间，但是也有很多优点，仍旧受到人们的青睐，比如：能够对网络当中的磁盘空间进行有效的应用，进一步提高大数据信息处理的效率和质量[3]。此外，在借助计算机信息处理技术工作过程中，也要结合自身发展需求来使用，更要对此技术进行更深入性的研究，这样才能够将大数据存储能力充分地发挥出来，全面提高自身综合市场竞争力，以及社会收益。

2.3 遗传算法和神经网络

目前，遗传算法和神经网络，也是大数据时代背景下的计算机信息处理技术的一种，这种技术也得到了广泛的应用，为各行各业经济活动发展带来了诸多的便利。而神经网络主要是基于生物神经网络结构和运行的基础之上，所产生了一个技术，而遗传算法则是我国计算机信息处理技术在应用过程中所体现的一个技术，这两大技术都关乎人们生活和工作的质量。但是，随着大数据时代的到来，网络安全问题也成为人们所探讨的焦点，这也是我国可持续发展战略过程中所面临的一个挑战，我们应加大对遗传算法和神经网络技术上的研究，这样才能够借助此技术对海量的信息进行分布式的管理，实现提高信息处理水平和效率的目的，最重要的是可以发挥计算机信息处理技术的最大化价值。

2.4 信息安全技术

现如今，信息安全技术在大数据时代背景下计算机信息处理技术的一种，也频繁地出现在了人们的生活中，也为各行各业经济发展带来了较大的便利，可以说，对于促进国民经济增长也有着一定的影响。但是，在大数据时代到来之后也出现了相应的问题，比如：信息安全问题的，这都不利于人们工作和生活质量的提高，反而会致使一些重要的信息被非法窃取，或者是盗用，所以，面对大数据时代，我们应加强在计算机信息处理技术上的研究。其中，信息安全技术对人们的生活以及行业的发展带来了很多好处，尤其是对我国社会经济发展也带来了便利，而为了进一步将信息安全技术作用发挥出来，我们需要从两大方面进行深入的研究处理。首先，我们需要构建完善的信息技术安全体系，并引导各级人员严格执行体系中的内容，因为只有这样才能够提高工作和质量，以及为行业节省大量的人力、物力以及财力，以及提高经济利润，同时，也要引导各级人员参与到其中，进一步为计算机信息安全建设工作出谋划策。其次，我们还应当大力鼓励相关技术人员参与到产品研发中，这也是为了满足新时期所提出的具体要求，十分有助于满足广大人民群众的实际需求。

2.5 数据感知和获取技术

数据感知和获取技术，也是大数据时代背景下的技术之一，它能够有效地将相关数据信息进行有效的整合，而此技术也是新时代下所孕育出来的，可以说，它是网络深层技术，但是，由于此技术中包含较多的数据信息，所以，在实际应用过程中我们也要结合实际状况，来加大在数据感知和获取技术上的研究力度，因为这，些数据信息往往会随着动态的变化而产生变化。再加上，技术本身就具备一定的特殊性以及较强的分不清，以此，更应该结合实际状况加大对此技术的研究，也要有效的借助此技术将各类信息有效的融合在一起，进一步提高信息处理工作的质量和效率[4]。其次，面对大数据时代的到来，越来越多的人也开始认识计算机信息处理技术对自身发展的重要性，也有意识地将此技术应用在工作与生活中，希望能够为自身带来更大的帮助，最后，在大数据时代背景下得以更好地发展。

2.6 数据索引和数据挖掘技术

如今，面对大数据时代的到来，我国在计算机信息处理技术上也有了一定的研究成果，除了上述技术之外，数据索引与数据挖掘技术也是该技术中的一种，此技术为各行各业经济活动也带来了很多便利，同时也受到了更多的人的关注，由此可见，此技术已经成为社会经济发展的主流趋势。所以，我们更加需要加大在数据索引与数据挖掘技术上的研究力度，进而为相关工作人员工作提供技术上的支持。其次，我们也要吸引更多专业的人员参与到技术研究行业中，将其应有的职能作用充分地发挥出来，特别是在聚簇索引使用过程中，因严格按照一定的顺序来进行索引，这样才能够实现优化数据结构的目的。

3 大数据时代计算机信息处理技术未来发展方向

大数据时代背景下，计算机信息处理技术未来的发展方向，主要體现在以下几点。第一，相比于以往数据处理模式，大数据背景下的数据库所具备的优势更多，所以，我们更加需要对整个搭建平台进行优化和完善，进一步将信息处理技术的优势发挥出来。第二，我们也要将安全技术与信息处理技术融合在一起，这样才能够促进两大技术统一发展，为各行各业经营和决策带来数据上的支持，且让其在激烈的市场竞争中立足于不败之地。

4 结语

综上所述，大数据时代背景下计算机信息处理技术面临很多挑战，比如：信息被盗取、信息被篡改，所以，要想为各行各业经济活动发展带来便利，必须要加大在信息处理技术上的研究力度，以此来满足新时期所提出的具体要求，为社会经济发展带来技术上的支持。

[参考文献]

[1]李静燕.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].石河子科技，2020（5）：40-41.

[2]辛景波.基于大数据时代的计算机信息处理技术研究[J].中小企业管理与科技，2020（10）：170-171.

[3]涂胜斌，高文举.“大数据”时代的计算机信息处理技术研究[J].电脑知识与技术，2020（27）：37-38.

[4]刘静.大数据背景下计算机信息处理技术运用分析[J].计算机产品与流通，2020（11）：3.

（编辑 傅金睿）

作者：张义明