信息化时代的特征是什么
var sogou_ad_id=731545;
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var sogou_ad_width=980;信息时代短信语言的特点及其语用机制--《广西师范大学》2006年硕士论文
信息时代短信语言的特点及其语用机制
【摘要】：
近几年来,网络、手机开始进入现代人的日常生活中,随之出现了一种不同于其他交际语言的新的交际语言,即手机语言。随着手机语言的流行使用,之后形成的交际方式和交际语言也引起了众多的语言研究学者的注意。他们针对这种交际语言的合语法与否、正确与否展开了讨论,大量的关于这种言说方式的论述涌现了出来。研究表明,手机语言所表现出来的这些表达方式和新词语不仅大大丰富了现代汉语的词汇,表现了现代汉语词汇和语法灵活多变的一面,而且这些表达方式也显示了对传统民俗语言形式和对传统诗词的回归及发扬使用,展示了极大的大众文学性和娱乐性。但是,不可否认的是,手机语言自身也存在着很多问题。无论是在内容上还是在语言使用上,都存在着不利于青少年成长,有悖于社会主流文化的价值导向的问题。因此,如何规范手机语言,如何正确的使用手机语言,并使之尽快融入到现代汉语词汇库中亟待解决。同时,在国内大量对手机语言的研究论述中,大部分都是研究论述手机语言自身的语言特点,完全从语用学诸方面解释手机语言的特点以及手机语言中所表现出来的语用原则的论述尚不多见。
本文通过论述手机语言的语言特点,进而从语用学的角度分析手机语言尤其是幽默短信所表现出来的语用原则,探讨语用原理与幽默的关系。全文分为六个部分:
第一个部分为引言,简要介绍了关于手机语言研究的背景,以及手机语言研究的重要性和必要性。
第二部分为手机语言的研究现状。笔者通过分析手中所掌握的资料,回顾了国内的相关研究,大致归纳分析了目前手机语言研究的重点和已经取得的成果,分析目前手机语言分析研究存在的问题,据此提出本文所要研究的论题。
第三部分为手机语言的概念和内容。这一部分从几个不同角度阐述了手机语言的定义,并以手机语言的内容为标准将手机语言分为八大类,同时举例分析了这八大类别的不同之处。
第四部分为手机语言的特点和使用的修辞。这一部分分析了手机语言的特点以及手机语言中所使用的大量修辞手法。其中手机语言中所使用的修辞手法是该部分的重点。
第五部分为手机语言中的语用机制。这是全文的重点。笔者通过介绍分析几种语用理
【关键词】：
【学位授予单位】：广西师范大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2006【分类号】：H05【目录】：
中文摘要5-7
英文摘要7-9
一、引言9-10
二、手机语言研究现状10-11
三、手机语言的概念和内容11-21
（一） 手机语言的概念11
（二） 手机语言的分类11-21
四、手机语言的特点及修辞21-34
（一） 手机语言的特点21-24
（二） 手机语言中的修辞24-34
五、手机语言中的语用机制34-48
（一） 语境34-35
（二） 指示35-36
（三） 语言的间接性36-37
（四） 合作原则和新格莱斯主义37-40
（五） 关联论40-44
（六） 礼貌原则44-45
（七） 前提45-46
（八） 语用模糊46-48
六、结语48-49
参考文献49-52
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最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注.
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。除了“物联网”和“云计算”，IT业又出现了一个新名词――大数据。如今，大数据甚至引起了工商界和金融界的高度关注，人们认为大数据将为数据应用和决策支持提供有效帮助，成为物联网和云计算内在的灵魂和必然的发展趋势。
大数据目前尚没有统一的定义，通常被认为是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。
这里我们先弄清楚几个概念，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着IT应用；半结构化数据包括电子邮件、文字处理文件以及大量发布在网络上的新闻等，以内容为基础，这也是谷歌和百度存在的理由；而非结构化数据广泛存在于社交网络、物联网、电子商务之中。伴随着社交网络、移动计算和传感器等新技术不断产生，有报告称，超过85%的数据属于非结构化数据。
很多人相信这些庞大的异构数据中蕴含着巨大财富――企业如果能在这些非结构化数据中挖掘知识并与业务融合，决策的依据将会更加全面和准确；在科学、体育、广告和公共卫生等其他领域中，也有着向数据驱动型的发现和决策方式转变的趋势。
大数据的推动因素主要来自于一些大型IT公司，如谷歌、亚马逊、中国移动、阿里巴巴等，他们需要以更加优化的方式存储和分析数据。此外，还有一些来自健康医疗、地理空间遥感和数字媒体等行业的大数据需求。据市场研究公司统计，未来10年里预计数字信息总量将在2009年到2020年增长44倍，全球数据使用量将达到大约35.2ZB（1ZB=10亿TB）。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万??
截止到2012年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增
长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
大数据呈现出“4V+1C”的特点：（1）Variety，大数据种类繁多，在编码方式、数据格式、应用特征等多个方面存在差异性，多信息源并发形成大量的异构数据；（2）Volume，通过各种设备产生的海量数据，其数据规模极为庞大，远大于目前互联网上的信息流量，PB级别将是常态；（3）Velocity，涉及到感知、传输、决策、控制开放式循环的大数据，对数据实时处理有着极高的要求，通过传统数据库查询方式得到的“当前结果”很可能已经没有价值；（4）Vitality，数据持续到达，并且只有在特定时间和空间中才有意义；（5）Complexity，通过数据库处理持久存储的数据不再适用于大数据处理，需要有新的方法来满足异构数据统一接入和实时数据处理的需求。 数据量大
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 类型繁多
第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
价值密度低
第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
速度快时效高
第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
可以预见，未来一两年内，将会涌现大量能够处理大型非结构化数据的工具和平台。除了Hadoop的批量化处理方式之外，基于流数据处理的方式也将在实时数据分析应用中发挥作用。此外，大数据热潮还将对可视化的理解和需求提出新的挑战。可视化在数据工作流中将同时起到解释和探索的作用，数据科学家会将可视化作为寻求问题以及探索数据集新特性的一种方式。
由于大数据的技术门槛较高，因此目前在该领域展开竞争的大都是在数据存储、分析等领域有着传统优势的厂商。2012年1月，Oracle正式发布Oracle大数据机。IBM在大数据领域的优势则在于全面，而机器人“沃森”在人机大战中获胜，更成为IBM为其大数据分析解决方案加分的例证。
中国市场在这个新兴领域非常重要。中国有庞大的人口基数，IT基础设施也比较成熟，数据量是不可想象的。乐观的人已经看到了其中的机会，不论是出于应对海量数据的需要进行
系统升级，还是试图从数据中挖掘价值的冲动，都有可能迎来一个充满智慧的“数据创新”时代。
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