姜剑锋
摘 要 大数据技术作为信息社会发展中的重要资源，在信息管理方面发挥着不可替代的作用。利用大数据技术，为互联网引入“信息淘汰”机制，对海量信息进行高效率的处理，裨补以往发展中的缺漏，营造精简、实用的网络，从而带给受众互联网新体验，推动信息行业新发展。
关键词 大数据;信息行业;“信息淘汰”;受众困扰
随着云时代的到来，大数据吸引了越来越多的关注。但是，在信息时代的大背景下，受众面对海量信息筛选难度增大，而信息行业发展也日见乱象频生，利用大数据对其进行处理，很有必要。
1 大数据的基本内容
1.1 大数据的概念
2008年8月中旬，维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶首次提出“大数据（Big Data）”的概念，大数据（Big Data）技术是指利用云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术对海量数据进行甄别、筛选和处理，从而求得更为准确、有效的数据信息，实现数据价值的最大化。
1.2 大数据的特点
就目前大数据发展状况来看，主要呈现出以下几个特点。第一，大量而高速。大数据技术可在较短的时间内处理较大的信息量，和传统的随机分析法相比较，大数据技术采用数据覆盖面广，计算周期短。第二，低价值密度。在常态的数据处理中，数据采集不及时、样本不全面、处理误差大等因素会造成数据失真，难以得到精准的信息。第三，多样而真实。大数据可将不同数据源、不同数据样本进行甄别，筛选处理，使非结构化数据转化为结构化数据[1]。
1.3 大数据的发展趋势
一方面，大数据正占据着科技前沿的位置，成为新一代技术革命中的重要资源[2]。数据挖掘、人工智能、经济市场都日渐依赖于大数据强大的处理能力。掌握大数据，即掌握数据生态系统话语的主导权。
另一方面，大數据在发展过程中，数据源缺乏相应的管理措施，对个人信息挖掘过度，造成隐私泄露;数据造假，许多人在不知情的情况下继续使用，从而产生一系列问题。
1.4 大数据与信息时代
信息时代带给人们的影响是双向的，通过大众传媒的双重属性理论，我们可知，一方面，网络媒介具有准入门槛低、媒介种类多、受众范围广等优点，可在最大程度上突破时空的局限性，另一方面，网络媒介把整个世界呈现在人们眼前，但部分新闻失实，误导受众;丰富了知识，却降低了人们的思考能力。目前，大数据技术在为信息行业提供服务时，只停留在为受众提供个性化推荐的层面，而没有做到过滤信息中的非实用部分，即主要通过对读者的年龄、性别、地域、爱好、等进行研究，从而进行信息推荐，却往往忽视了受众出于猎奇心理、短暂追求愉悦等主观化的特点。相当一部分学者对信息过载、信息不实等问题进行批评，呼吁信息勿失价值性。
2 “信息淘汰“机制的引入及可行性分析
2.1 “信息淘汰”机制的概念
“信息淘汰”机制是指利用大数据结构化处理的优势，在极其有限的时间内，发挥信息处理量大、速度快，低价值密度的特点，充当媒介“把关人”的角色，对网络虚假、重复、实用价值低的信息进行剔除、淘汰，从而使互联网信息报道向优质化，精简化发展。
2.2 “信息淘汰”机制的引入
2.2.1 议程设置和选择算法的宏观引入
就当前信息传播形式而言，信息量和传播速度日趋庞大，把握信息的主流方向，必不可少。在宏观层面上，主要借助于两种方式：主流媒体的“议程设置功能”和大数据的选择算法。
基于当前主流媒体的影响力，可在信息传播过程中主动进行“议程设置”。再者，在传播过程中，适时对低质量、低价值的信息进行议题干涉，排斥此类议题的深入长期发展，达到“信息淘汰”的目的。最后，可通过“公共议题”的引入，将此类信息展现在受众面前，依托有效的受众评论，转变信息从业者的生产方向，达到信息的净化。
同时，可以利用好数据挖掘的“选择算法”。“选择算法”主要分为三类：一是“分类算法”，主要采用VSM法，建立类别向量空间，计算文本相似度，点面结合，剔除无效信息;二是“聚类算法”，可通过“自顶而下”层次的划分来实现信息的筛选。设定一定的数据条件，提高层次聚类质量，过滤低层次遗留信息;三是“关联规则算法”，基于支持度公式：support（XY）= P（XY），收集用户设定的阈值，排查出一定数目的信息类别;再根据信任度公式：support（XY）/support（X），挖掘频繁出现的无效信息，达到最终“淘汰”目的。
2.2.2 用户群评论和“社区文化”的微观引入
考虑到网民基数以及主观意愿的表达欲望，在微观层面上，可从用户个体出发，借助用户群评论和“社区”进行“信息淘汰”机制的引入。
第一，利用用户群评论判断信息的有效性。“信息淘汰”机制的引入，本身就服务于互联网信息受众，通过收集受众对信息的评论，可形成较为有力的冲击，制约同质信息的再生产。第二，利用“社区文化”排斥低俗信息。“社区”指的是一些或多数网民通过兴趣爱好、习俗宗教、情感归属构成的类似社区的网络群体，而“社区”中必然存在共同的喜好和追求。通过加强“社区文化”的构建和管理，可形成自下而上的管理机制，由点到面，遏制低质信息的传播。
2.2.3 Hadoop的实践尝试
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，在近些年，借助集群的方式对信息进行高速运算和储存，使它在Internet的发展过程中广受欢迎。在最初使用时，Hadoop主要被用于做网络索引，主要亮点是扩展性强、可靠高效、成本较低。就利用它来运行“信息淘汰”机制，可以说是一次相当大的尝试。一方面，它非常适合针对敏感信息进行处理，可行性较强，但是另一方面，它虽然高速发展，但仍有相当多的不足亟待完善，诸如政府制度、行业行规，数据调取管理等等。随着相关问题的解决，相信它在“信息淘汰”机制运行的路上必将走得更远。
3 “信息淘汰”机制的积极作用
3.1 “信息淘汰”机制对受众的作用
基于“信息淘汰”机制，一方面，可使受众层得到真实、有效、低重复率、实用性强的信息，从而降低使用率，激发受众层的创造力和对信息的利用率，另一方面，可使受众层对信息的信任程度增强，弱化不良輿论及恶意信息对受众层的干扰，带给受众绿色、干净、高效的互联网新体验。
3.2 “信息淘汰”机制对信息行业的作用
对于信息从业者来说，“信息淘汰”机制的引入可规范其信息生产内容，监督其信息生产质量，从而提高其对优质报道的追求，对行业的认知度和社会责任感。对于信息行业来说，“信息淘汰”机制可以促进信息行业的持久发展，抵制低质量、差内容的信息，避免资源浪费，从而淘汰一批“僵尸”信息产业，盘活行业新发展，提高社会整体活性，带动经济整体增长。
3.3 “信息淘汰”机制对监管者的作用
就当今信息监管情况而言，“信息淘汰”机制的引入，将在技术完善和制度完善两方面起到作用，进而提高互联网监管效果。首先，在技术完善方面，“信息淘汰”机制会修补原有监察系统的缺漏，提高监察力度，简化监察形式，提高监察效率;其次，在制度完善方面，“信息淘汰”机制能够起到“硬控制”的作用，全面原有制度，调节信息生产方向，从而约束信息生产，并最终达到降低互联网管理难度的目标。
4 结语
综上所述，在当今信息时代高速发展的背景下，大数据技术持续深入发展，各行各业利用大数据进行分析处理的现象屡见不鲜。就承担传递信息、控制社会舆情、服务大众利益的信息行业来说，更需要肩负起身为公众媒介的责任。利用大数据，为互联网引入“淘汰”机制，将帮助互联网信息进行有效的改变，对受众而言，可以得到高质量的信息;对产业而言，可以促进其发展，提高信息质量;对社会而言，使此机制能弥补当今社会中信息发展不充分、不协调、不全面的问题，推动互联网绿色、高效、精简化构建。
参考文献
[1]刘春生.计算机数据库技术在信息管理中的实践与应用[J].科学技术创新，2019（29）：87-88.
[2]罗曼.大数据技术在计算机网络信息管理中的应用[J].电子技术与软件工程，2019（20）：150-151.
