數(shù)學建模數(shù)據(jù)可視化精選(九篇)
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第1篇：數(shù)學建模數(shù)據(jù)可視化范文
【關(guān)鍵詞】數(shù)字礦山；關(guān)鍵技術(shù)；三維地學建模
0 引言
1998年1月31日，前美國總統(tǒng)戈爾提出“數(shù)字地球”（Digital Earth，簡稱DE）概念，引起了全世界學術(shù)界的熱烈關(guān)注。許多學者在這基礎(chǔ)上根據(jù)自己國家的實際情況開展了多方面的研究工作。1998年10月，在接見兩院院士時，提出了構(gòu)建數(shù)字中國（Digital China，簡稱DC）的戰(zhàn)略構(gòu)想，并與各位院士研討實施DC的行動計劃。
根據(jù)國家“十五”計劃對企業(yè)信息化的要求，利用信息化帶動礦山等傳統(tǒng)企業(yè)。合理地開發(fā)礦業(yè)資源，維護礦區(qū)經(jīng)濟、社會和環(huán)境保護的協(xié)調(diào)，必須有賴于信息系統(tǒng)技術(shù)。現(xiàn)在，各行各業(yè)要發(fā)展“數(shù)字化”技術(shù)已成為必然，礦業(yè)也不例外，“數(shù)字礦山”（Digital Mine）必將成為“數(shù)字中國（Digital China）”的主要部分之一。
1 數(shù)字礦山關(guān)鍵技術(shù)
1.1 我國構(gòu)建數(shù)字礦山存在的問題
近年來，中國礦山行業(yè)的信息化建設(shè)雖然取得了較大發(fā)展，但總體狀況仍然很不樂觀。中國礦山在礦山勘察、規(guī)劃、設(shè)計、生產(chǎn)、管理、全過程監(jiān)控等信息化“軟”領(lǐng)域，與發(fā)達采礦國家的差距越來越大。遙控采礦、無人工作面甚至無人礦井等已在加拿大、美國、德國、澳大利亞等國成為現(xiàn)實。加拿大從20世紀90年代初就開始研究遙控采礦技術(shù)，目標是實現(xiàn)整個采礦過程的遙控操作，現(xiàn)已研制出樣機系統(tǒng)，并在INCO公司的幾個地下鎳礦試用。目前我國礦山行業(yè)信息化程度差、信息基礎(chǔ)設(shè)施落后、信息化管理決策水平低，是礦山企業(yè)安全形勢得不到有效改善的根本原因。構(gòu)建數(shù)字礦山，以信息化、自動化和智能化帶動采礦業(yè)的改造與發(fā)展，開創(chuàng)安全、高效、高產(chǎn)、綠色和可持續(xù)的礦業(yè)發(fā)展新模式，是中國礦業(yè)生存與發(fā)展的必由之路。
1.2 三維地學建模
在整個“數(shù)字礦山”的龐大信息系統(tǒng)中，三維地學建模是系統(tǒng)的核心組成部分，技術(shù)最為復雜。中國礦業(yè)大學的吳立新教授曾做出如下的定義：三維地學建模是由勘探地質(zhì)學、數(shù)學地質(zhì)、地球物理、礦山測量、礦井地質(zhì)、GIS、圖形圖像學、科學可視化等學科交叉而形成的一門新型學科。由此可見，三維地學建模不但有著很強的地學專業(yè)背景，而且也是多學科交叉的邊緣學科問題。
1.2.1 三維地學建模的特征
從計算機圖形學的角度來說，三維地學建模既不屬于原始設(shè)計模式的建模，也不是嚴格的逆向工程建模，這主要是由三維地學建模的建模數(shù)據(jù)來源所造成的。本文總結(jié)了地學建模的數(shù)據(jù)來源有三個特征。
（1）稀疏性。地學建模的數(shù)據(jù)來源目前主要是靠鉆孔數(shù)據(jù)、勘測數(shù)據(jù)以及礦山開拓工程數(shù)據(jù)。在前期的地質(zhì)勘探過程中，地學的建模基本是完全依靠鉆孔獲得建模原始數(shù)據(jù)，成本非常高，不可能大量的采集數(shù)據(jù)。所以，實際工程中只能采集非常稀疏的、離散的且分布不規(guī)則采樣數(shù)據(jù)，而礦山地質(zhì)空間數(shù)據(jù)往往又是連續(xù)、復雜多變的，這給建模工作帶來了很大的困難。
（2）不確定性。由于數(shù)據(jù)的稀疏性的因素，為了獲得滿足三維建模需要的數(shù)據(jù)量，必須依據(jù)現(xiàn)有的勘測數(shù)據(jù)進行空間插值。目前常用的這些方法僅僅是對礦體形貌的一個“較為可靠”的估計，在這個“較為可靠”的估計下面有很大的不確定性。
（3）地質(zhì)構(gòu)造的復雜性。由于斷層、褶皺、巖石夾層等復雜地質(zhì)構(gòu)造的存在，這些復雜的和無規(guī)律的因素使得地學建模的復雜度大大增加，也使得地學的建模復雜性遠遠大于其他的類似的建模應用。像基于CT掃描數(shù)據(jù)的建模等領(lǐng)域，現(xiàn)實生活中是可以找到參考模型作為引導，有一定的規(guī)律可循，而礦體模型幾乎沒有任何規(guī)律可循。
1.2.2 地學建模的主要方法
在過去的十幾年中，國內(nèi)外眾多學者對于三維地學建模這個難題從理論上進行了較深入的研究，提出了多種三維地學空間模型或建模方法。其中不少方法已經(jīng)在商品化的數(shù)字礦山軟件中得到實現(xiàn)和應用。從三維建模方法的基本元素來看，可以分為基于面表示的模型、基于體元的模型和混合數(shù)據(jù)模型。由于三維地學建模需要對礦體的屬性的品位等信息進行詳細的描述，所以三維地學建模須采用體元模型法建模，也可以由表面模型柵格化為體元模型。
地學（空間）數(shù)據(jù)模型的研究能為地質(zhì)科學數(shù)據(jù)的共同理解提供基礎(chǔ)。在己有數(shù)據(jù)模型或建模中，由于側(cè)重于項目需求的建模，加上受于個人數(shù)據(jù)庫技術(shù)的限制，使領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)建模在數(shù)據(jù)（實體）、數(shù)據(jù)（實體）之間的聯(lián)系以及有關(guān)語義約束規(guī)則的形式化描述，數(shù)據(jù)模型規(guī)定數(shù)據(jù)的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)、行為和語義方面缺乏一致性描述，這在一定程度上影響了為地質(zhì)科學數(shù)據(jù)的共同理解基礎(chǔ)，而且使基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型可以被設(shè)計成能夠適合各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)能力也相當有限。因此根據(jù)目前數(shù)據(jù)模型技術(shù)發(fā)展趨勢，需要建立地質(zhì)調(diào)查領(lǐng)域的領(lǐng)域數(shù)據(jù)模型來滿足需求。
三維地質(zhì)建模要求對大量地球空間信息進行三維描述，主要任務是用一定的三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來有效地描述和表達地質(zhì)體本身以及地質(zhì)體間復雜的關(guān)系，提供豐富的地層、斷層、構(gòu)造等三維建模方法，可自定義模型，擴展多種模型，提供模型庫管理。3DGIS數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很好地滿足這些要求。利用三維GIS可以將一維、二維地質(zhì)體置于三維立體空間中考慮，區(qū)分出一維、二維對象在垂直方向上的變化。3DGIS的首要特色是能對2.5維、三維對象進行可視化表現(xiàn)，存儲的是它們真實的幾何位置與空間拓撲關(guān)系， 3DGIS結(jié)合可視化技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)、網(wǎng)絡技術(shù)和高分辨率衛(wèi)星影象等技術(shù)，專家們提出了第四代GIS的新概念，即以三維數(shù)據(jù)為研究和應用對象，在網(wǎng)絡環(huán)境下實現(xiàn)GIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)的調(diào)用和交流。新一代的地理信息系統(tǒng)（GIS）不僅具備極強的海量地質(zhì)空間數(shù)據(jù)管理功能，還具有較強的數(shù)據(jù)優(yōu)化建模、數(shù)據(jù)自動獲取和修改、數(shù)據(jù)查詢和分析、圖形圖像可視化（GIS）等功能，是地質(zhì)空間信息可視化的最佳環(huán)境。3DGIS的開發(fā)應用充分考慮未來三維地學數(shù)據(jù)獲取能力的提高，以便受益于現(xiàn)代地質(zhì)數(shù)據(jù)獲取方法的進步。3DGIS研究計算機技術(shù)與空間地理分布數(shù)據(jù)的結(jié)合，通過一系列空間操作和分析方法，為地球科學提供有用信息。
2 結(jié)束語
三維地學建模技術(shù)是數(shù)字礦山的核心技術(shù)之一。隨著數(shù)字礦山技術(shù)的日趨成熟，數(shù)字礦山的建設(shè)已經(jīng)從概念走到了現(xiàn)實世界中。并且，伴隨著非可再生資源的日益緊張，資源價格日益上漲，我國的礦山開采企業(yè)的經(jīng)濟效益也得到了很大的改善，對數(shù)字礦山的建設(shè)提供了很好的經(jīng)濟基礎(chǔ)。同時，礦山開采企業(yè)在朝著集約化、規(guī)模化的道路發(fā)展，對信息化管理的手段需求日益迫切。國家也在一直提倡用信息化改造傳統(tǒng)工業(yè)，提升傳統(tǒng)工業(yè)的發(fā)展水平和信息化水平。數(shù)字化信息化的進程將使得礦山開采企業(yè)從中獲益，能夠顯著提高企業(yè)生產(chǎn)效率和降低人力成本。可以用“五有”來概括上面的話――有技術(shù)、有財力、有需求、有政策、有效益。總之，數(shù)字礦山的建設(shè)可謂是正逢其時，改善我國的數(shù)字礦山建設(shè)的落后局面顯得異常迫切。
【參考文獻】
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第2篇：數(shù)學建模數(shù)據(jù)可視化范文
關(guān)鍵詞：管理統(tǒng)計學；教學模式；大數(shù)據(jù)；案例教學
中圖分類號：G4 文獻標識碼：A doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.33.147
1 引言
管理統(tǒng)計學是一門應用統(tǒng)計學方法和理論研究經(jīng)濟管理問題的應用性學科，它通過收集、分析、表述、解釋數(shù)據(jù)來探索經(jīng)濟管理問題的規(guī)律，并輔助企業(yè)進行管理決策和提高管理效率。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學關(guān)注小規(guī)模數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)描述、推斷和科學分析用。與之相應，管理統(tǒng)計學的課堂教學主要關(guān)注統(tǒng)計學原理的講述、小數(shù)據(jù)的推斷分析和經(jīng)濟管理問題的簡單應用。
然而，自2008年Nature雜志發(fā)表“Big data：science in the peta byte era”以恚大數(shù)據(jù)的發(fā)展方興未艾，備受學術(shù)界，企業(yè)界等關(guān)注。大數(shù)據(jù)的理念和技術(shù)不僅在互聯(lián)網(wǎng)、金融、機器人、人工智能等領(lǐng)域取得突破性進展，也將對企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營和決策等活動帶來深刻的影響，通過對企業(yè)大數(shù)據(jù)的深度挖掘，有助于實現(xiàn)企業(yè)的商業(yè)價值，規(guī)避企業(yè)的決策風險，提高企業(yè)的競爭力。
大數(shù)據(jù)時代的到來，對管理統(tǒng)計學來說既是機遇又是挑戰(zhàn)，機遇在于：大數(shù)據(jù)的分析主要建立在統(tǒng)計學的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行處理、分析，從而使得大數(shù)據(jù)可視化；而挑戰(zhàn)在于：當下管理統(tǒng)計學的教學方法和教學手段難以匹配大數(shù)據(jù)時代對數(shù)據(jù)分析從業(yè)者的要求，這就要求對管理統(tǒng)計學的課堂教學模式進行進一步的發(fā)展與創(chuàng)新，以期適應大數(shù)據(jù)背景下的新要求。
如何結(jié)合大數(shù)據(jù)時代的新要求設(shè)計合適的課堂教學模式，如何結(jié)合豐富的大數(shù)據(jù)應用案例開展課堂教學活動，如何增強大數(shù)據(jù)背景下學生的數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理決策意識，培養(yǎng)適應大數(shù)據(jù)時代要求的高素質(zhì)人才，這些都是大數(shù)據(jù)背景下傳統(tǒng)的管理統(tǒng)計學課堂教學模式所面臨的問題和挑戰(zhàn)，這也促使管理統(tǒng)計學教學工作者不得不去探究、優(yōu)化甚至改革現(xiàn)有的管理統(tǒng)計學課堂教育模式。
2 傳統(tǒng)管理統(tǒng)計學教學模式的概述
筆者所在的教學團隊來自于武漢科技大學管理學院，承擔全院《管理統(tǒng)計學》課程教學任務，在教學方法、實踐教學等有較為豐富的教學經(jīng)驗。然而，在多年的教學過程實踐和與學生的教學互動當中發(fā)現(xiàn)：現(xiàn)有的管理統(tǒng)計學教學模式盡管相對較為成熟，在培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)分析意識方面起到的重要作用，但是仍存在以下不足，而這些不足恰恰難以適應大數(shù)據(jù)背景下對管理統(tǒng)計學教學帶來的挑戰(zhàn)。
2.1 注重理論講授，忽視應用教學
受技術(shù)發(fā)展和數(shù)據(jù)規(guī)模等因素的制約，傳統(tǒng)的管理統(tǒng)計學教學大都采用理論驅(qū)動的教學模式，教師依托教材，注重統(tǒng)計學基本原理和方法的傳授，學生掌握基本原理，對統(tǒng)計學的實際應用等關(guān)注較少。
盡管管理統(tǒng)計學課堂教學會涉及到一定的應用案例，但是這些案例大都簡單，陳舊，數(shù)據(jù)來源單一，難以接觸實際原始數(shù)據(jù)，統(tǒng)計建模思路也相對固定，這些教學案例既不能反映管理統(tǒng)計學的最新發(fā)展和應用思想，也無法將其帶入企業(yè)經(jīng)營的情景，對企業(yè)決策過程缺乏了解，這些因素都使得學生對該課程的學習興趣不高，不利于培養(yǎng)學生應用統(tǒng)計學解決實際問題的能力，進而影響課堂教學效果。
2.2 注重數(shù)學推導，忽視工具應用
管理統(tǒng)計學要求學生掌握一定的數(shù)學基礎(chǔ)，教材也都有較多的數(shù)學公式和理論推導，忽視了培養(yǎng)學生應用SPSSvSASvR等統(tǒng)計軟件工具解決統(tǒng)計問題的操作能力。
根據(jù)經(jīng)管類專業(yè)的培養(yǎng)定位，對于經(jīng)管類專業(yè)的學生而言，相比于統(tǒng)計的數(shù)學公式，真正實用的如何借用SPSSvSASvR等統(tǒng)計軟件工具來解決企業(yè)經(jīng)營決策面臨的實際問題，尤其是在大數(shù)據(jù)背景下，需要處理海量、復雜、多源、異質(zhì)的高維數(shù)據(jù)。這些是單憑數(shù)學推導和簡單的手動計算無法完成的。
近年來，大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展催生了一類新型且前景廣闊的職業(yè)方向-數(shù)據(jù)分析師。綜合數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)要求，可以發(fā)現(xiàn)，這些職位大都要求從業(yè)者了解基本的統(tǒng)計學原理和方法，熟練掌握SPSSvSASvR等統(tǒng)計軟件工具，并應用這些工具解決企業(yè)經(jīng)營管理面臨的實際問題。
2.3 注重知識考核，忽視項目訓練
受限于教學管理制度和考核手段等因素，目前管理統(tǒng)計學課堂教學考核方式大都以閉卷為主，主要考察學生對統(tǒng)計學基本知識點的掌握情況，以及學生應用統(tǒng)計學知識解決簡單案例的綜合能力。
然而，在大數(shù)據(jù)時代背景下，除了要求掌握統(tǒng)計學基本原理，更應培養(yǎng)學生應用統(tǒng)計學知識解決實際問題的綜合能力，而這種綜合能力往往涉及數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)探索、統(tǒng)計建模、模型檢驗、模型評價、模型解釋、模型部署和模型修正等數(shù)據(jù)分析的全過程，這種綜合能力的掌握是無法通過現(xiàn)有的知識考核來達到的，這些必然要求學生通過參與實際項目或模擬情景來實現(xiàn)。
3 大數(shù)據(jù)背景下管理統(tǒng)計學教學模式探討
如何結(jié)合大數(shù)據(jù)時代的新要求設(shè)計合適的課堂教學模式，如何結(jié)合豐富的大數(shù)據(jù)應用案例開展課堂教學活動，如何增強大數(shù)據(jù)背景下學生的數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理決策意識，培養(yǎng)適應大數(shù)據(jù)時代要求的高素質(zhì)人才，這些都是大數(shù)據(jù)背景下傳統(tǒng)的管理統(tǒng)計學課堂教學模式所面臨的問題和挑戰(zhàn)。而現(xiàn)有的管理統(tǒng)計學課堂教學模式難以匹配大數(shù)據(jù)時代對其提出的要求，這就要求對管理統(tǒng)計學的課堂教學模式進行進一步的發(fā)展與創(chuàng)新，以期適應大數(shù)據(jù)背景下的新要求。
第3篇：數(shù)學建模數(shù)據(jù)可視化范文
摘 要：本文通過全面論述計算機圖形學的知識結(jié)構(gòu)體系與它在計算機科學教育中的作用與地位，提出把計算機圖形學列入計算機專業(yè)的核心課程，以彌補“高等學校計算機科學與技術(shù)專業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究報告暨專業(yè)規(guī)范(試行)”與“高等學校計算機科學與技術(shù)專業(yè)公共核心知識體系與課程”中對計算理論“能行性”教育的缺失與應用軟件編程系統(tǒng)訓練的不足。
關(guān)鍵詞：計算機圖形學；計算機教育；核心課程；軟件系統(tǒng)；應用開發(fā)
中圖分類號：G642 文獻標識碼：B
1 引言
2006年，國家教育部高等學校計算機科學與技術(shù)教學指導委員會編制出版了“高等學校計算機科學與技術(shù)專業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究報告暨專業(yè)規(guī)范(試行)“(以下簡稱”新專業(yè)規(guī)范“)[1]，該“新專業(yè)規(guī)范”指出：由于計算機專業(yè)是全國在校人數(shù)最多、高校開設(shè)專業(yè)最多的專業(yè)，這導致計算機類專業(yè)畢業(yè)生目前出現(xiàn)就業(yè)困難，其主要原因還是計算機人才的培養(yǎng)滿足社會需要的針對性不夠明確，導致了人才結(jié)構(gòu)上的不合理。解決方法是分類培養(yǎng)、使計算機專業(yè)的學生能有相對優(yōu)勢的知識結(jié)構(gòu)，高校教育應該為計算機專業(yè)現(xiàn)在的畢業(yè)生增加專業(yè)特色、增強就業(yè)競爭優(yōu)勢，等等。并由此提出了“高等學校計算機科學與技術(shù)專業(yè)公共核心知識體系與課程”(以下簡稱“核心課程”)[2]。無疑，這對全面規(guī)范并提高國內(nèi)計算機教育的整體水平具有非常大的指導作用。通過認真學習研究這些內(nèi)容之后發(fā)現(xiàn)，究竟應選擇哪些課程作為計算機的公共核心課程供全國各行業(yè)人員作為學習計算機的基礎(chǔ)知識，以及一些課程的教學內(nèi)容應該如何安排，才能做到既拓展計算機專業(yè)學生的知識領(lǐng)域、又能增加學生畢業(yè)后的就業(yè)渠道等，這些都是大家不斷思考的問題。而計算機“核心課程”的選擇似乎對上述已有問題的解決幫助不夠，而增加計算機圖形學的教育對解決這些問題是一個值得借鑒的好方法，理由如下(不妥之處，請批評指正)。
2 計算機圖形學課程列入核心課程，彌補本科教學計算能行性教育的缺失
作為具有全國指導意義的“新專業(yè)規(guī)范”，應該為計算機教育在多個行業(yè)方向的發(fā)展奠定基礎(chǔ)，而抽出它們所共有的基礎(chǔ)課作為計算機本科教育的核心課程，但現(xiàn)有的“新專業(yè)規(guī)范”的公共“核心課程”[2]只有
程序設(shè)計
離散數(shù)學
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
計算機組成
計算機網(wǎng)絡
操作系統(tǒng)
數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
等7門課程內(nèi)容，而把“計算機圖形學”課程排斥在核心課程之外，這顯然不利于計算機應用的全面發(fā)展，不利于計算機動畫、游戲、圖形標準、計算機仿真、計算機輔助設(shè)計與制造等計算機應用軟件行業(yè)的全面發(fā)展，會縮小計算機本科生畢業(yè)之后的就業(yè)面，也與制定“新專業(yè)規(guī)范”的初衷相悖。
什么能被自動計算一直是計算機界探討的主題之一[8]，那些確切能用計算方法解決的問題如何設(shè)計才能被計算機自動計算簡稱計算的能行性(可計算性的實現(xiàn)前提)，而程序設(shè)計與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這兩門課程是計算機編程的基礎(chǔ)，它們作為計算機的公共核心課程是必須的。但這兩門課程(該“程序設(shè)計”課程實為計算機程序設(shè)計語言＋語句的簡單應用，“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”講授程序加工的數(shù)據(jù)如何配合算法進行有效管理安排、以實現(xiàn)算法的功能)并沒有從理論上解決計算機程序根據(jù)什么原則才能進行有效設(shè)計、以及程序如何構(gòu)成系統(tǒng)后才能最后自動解決用戶提交的計算問題，這是國內(nèi)“程序設(shè)計”課程多年來懸而未決的老大難題。其原因在于：講授程序設(shè)計語言時，學生還沒有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面的知識，而數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身既不講模型方法、又不講解軟件系統(tǒng)等概念，同時這兩門課程也缺少具有復雜計算模型的大規(guī)模實用軟件編程的整體訓練內(nèi)容與方法，若把這些缺失的內(nèi)容都加入到教學中，則一無足夠的課時、二是改變了授課的性質(zhì)。所以，從算法語言的角度介紹程序的設(shè)計方法是不完備的。
對于這個問題，計算理論早已從計算的機理與實現(xiàn)上予以解決。但計算理論的內(nèi)容一般只在研究生階段講授，且計算理論是研究生的一個專業(yè)方向、即使該理論在研究生階段講授、學生理解也有一定難度，而把這套理論方法直接用于實踐以解決實際應用問題難度更大[9]。即現(xiàn)有成熟的程序設(shè)計理論與方法沒有通過適當?shù)妮d體引進本科課堂教學中是現(xiàn)行教育政策最大的不足，而計算機圖形學是直接從應用軟件開發(fā)的角度闡述計算的“能行性”問題(見下述)，當其列入計算機的核心課程后，既能彌補上述計算理論教育中缺失的一環(huán)，也能有效彌補上述7門核心課程中計算機應用軟件編程系統(tǒng)訓練不足的尷尬。事實上，GPU(圖形處理芯片)與CPU在PC機上的發(fā)展并駕齊驅(qū)，證明計算機圖形學是計算機科學中不可缺少的重要研究領(lǐng)域，可這些沒有在“核心課程”[2]中得到有效的體現(xiàn)令人不解。
3 計算機圖形學的知識結(jié)構(gòu)體系
3.1 計算機圖形學的研究對象、研究方法與基本教學內(nèi)容
計算機圖形學的最終目的就是用計算機程序的方法在計算機顯示器屏幕上生成圖像效果，特別是生成類似照相機拍攝的三維圖像。而照相機拍攝三維圖像是一個具體的物理過程，它的基本原理是光線在空間物體之間相互傳播，當光線被物體表面反射并被照相機接收后形成的顯示效果。由于人們能從二維照片上光點的亮度與大小判斷出物體表面該點距照相機的相對遠近，故人們常稱這種圖像為三維圖像。用計算機程序的方法生成具有高度真實感的圖形就是對上述物理過程的一種近似仿真模擬得到的效果。為了達到這一目的，人們根據(jù)仿真方法的要求，建立了仿真過程需要的各種模型(包括照相機模型，燈光模型，顏色模型，照明模型，物體的幾何模型，物體表面的材質(zhì)與紋理模型)，通過①模型數(shù)據(jù)的輸入(交互輸入、編程輸入、文件輸入等)、②數(shù)據(jù)的存儲與管理(系統(tǒng)參數(shù)文件、圖形模型數(shù)據(jù)文件、規(guī)格化圖形數(shù)據(jù)文件、物理顯示設(shè)備的圖形顯示文件)、③數(shù)據(jù)的運算處理(物體的幾何變換、全剖切運算、集合運算、三維重建算法、物體的各種變形運算等)、④數(shù)據(jù)的輸出(各種線段圖形的生成與實面積多邊形的填充算法、著色算法、消隱算法、紋理映射算法、陰影算法，光線跟蹤算法與輻射度算法)等4個處理過程，用系統(tǒng)編程設(shè)計的方法實現(xiàn)其圖形顯示[7]。
這里照相機模型描述了三維空間中的點、線、面等圖形投影轉(zhuǎn)換成二維空間中點、線、面等圖形，并調(diào)用二維圖形的生成算法生成二維圖像，同時裁剪超出顯示范圍的三維圖形、便于圖形的正確顯示。燈光模型與顏色模型描述了光線產(chǎn)生的根源、點光源的空間幾何分布、光線在空間中的傳播方向與衰減規(guī)律，光線的色彩屬性、亮度計算方法與合成色的變化規(guī)律等內(nèi)容。照明模型描述了物體表面反光或透光能力的計算方法。物體的幾何模型描述了一個物體的點線面等幾何尺寸與大小。材質(zhì)特性描述了各物體表面對各種性質(zhì)光線的反光與透光能力的大小。紋理模型直接描述了物體表面各點的顯示細節(jié)與像素值。著色算法確定了用何種插值算法填充多邊形網(wǎng)格表面、使其顯示效果是多邊形網(wǎng)格效果或是一張光滑的曲面效果。消隱算法確定顯示物體表面的各個可見表面與邊線，不顯示其被遮擋的不可見的表面與邊線。紋理映射算法就是把一張照片映射至物體的表面上(又稱貼圖)，而這個照片既可以是實際照相機拍攝的三維照片，也可以是用數(shù)學模型描述并動態(tài)產(chǎn)生的結(jié)果。在場景中，由于某些遮擋物的存在，光線不能直接照射到某些物體的表面，使得這些表面反光(透光)的亮度暗于被光線直接照射物體表面的亮度；觀察的角度不同，所見這種陰影效果的形狀與大小不一樣；陰影算法即在場景圖中統(tǒng)一繪制這種陰影顯示效果與非陰影顯示效果。光線跟蹤算法、輻射度算法就是仿真光線的傳播過程以達到最后生成所需的圖像效果。
事實上，在計算機圖形學的應用領(lǐng)域中僅研究這些模型還不夠，還要用程序設(shè)計語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識把它們都轉(zhuǎn)換成一個個可執(zhí)行的算法，并用系統(tǒng)編程的方法把這些算法構(gòu)成一個軟件系統(tǒng)整體，才能方便各種圖形的生成。而在這個軟件系統(tǒng)中生成圖形的第一步是構(gòu)造多種物體的幾何模型與形狀(物體的幾何變換、全剖切運算、集合運算是用簡單物體構(gòu)造復雜物體的有效工具之一，三維重建算法是用點、線、面等元素恢復物體外殼的幾何形狀)，在統(tǒng)一的世界坐標系中確定它們的位置與朝向，再逐一確定物體表面的材質(zhì)特性與紋理效果等，使這種多物體造型(稱場景造型)滿足實際應用的需要。第二步是設(shè)置燈光與燈光的特性，設(shè)置照相機模型等。第三步是在上述二步的基礎(chǔ)上，統(tǒng)一用光線跟蹤算法或輻射度算法生成上述場景造型所對應的三維圖像效果(又稱渲染)。
應注意：
① 試圖精確的構(gòu)造現(xiàn)實世界中所有物體、特別是具有復雜結(jié)構(gòu)或微小結(jié)構(gòu)或細微動態(tài)變化物體的幾何模型既不現(xiàn)實、其代價也太大，人們總是想用其它的方法來代替，這就是所謂分形描述、粒子描述建模等多種其它建模方法的來源；
② 完全按照物理學上光線的傳播方法來生成圖像太費時間，光線跟蹤算法、輻射度算法事實上是對物理光線傳播方法的一種近似。這個近似程度一般由圖像顯示的真實感與計算的復雜度來確定。
③ 在上述場景造型的構(gòu)造過程中，若物體運動或變形，燈光改變照射的范圍、朝向、亮度、色彩，照相機改變拍攝的方向或跟蹤拍攝，此時若連續(xù)拍攝(即渲染)三維空間場景效果，就形成了多幀圖像，連續(xù)播放這些多幀圖像就是計算機動畫。
④ 所謂圖形標準就是把上述的照相機模型、點光源的燈光模型、顏色模型、簡單的照明模型、著色算法，以及點線面、多邊形網(wǎng)格模型等模型與算法用硬件實現(xiàn)，并由圖形標準提供軟件接口方法調(diào)用這些硬件功能；當用戶向該圖形標準提供上述模型的描述數(shù)據(jù)與材質(zhì)、紋理描述數(shù)據(jù)之后，計算機就能用硬件加速的方法實現(xiàn)在顯示器中高速生成點線面、多邊形網(wǎng)格，以及光照效果的表面、紋理效果等圖形。目前的圖形標準本身并不負責物體幾何模型的構(gòu)造，也不負責管理各種模型數(shù)據(jù)等。現(xiàn)圖形標準主要以紋理映射算法為主，暫時還沒有用光線跟蹤或輻射度算法以實現(xiàn)三維圖形的實時顯示。可見圖形標準僅是計算機圖形學部分研究成果的具體實現(xiàn)。
⑤ 若能在上述場景造型中，讓各種物體實時運動(照相機與燈光是具有其它功能的物體，它們也有幾何形狀，也能與人、動物等角色(多關(guān)節(jié)物體)一樣進行各種運動)，并能接收用戶的交互操作、且這種運動過程具有故事情節(jié)性，同時這種多物體運動的效果能在計算機顯示器屏幕中實時生成顯示，這種計算機動畫就是3D游戲(人類社會活動的仿真)。3D游戲另一個難點在于復雜游戲引擎的構(gòu)造――即如何構(gòu)造并管理游戲場景的模型數(shù)據(jù)(包括聲音與人工交互操作等)，使整個游戲畫面達到實時顯示的目的。事實上，3D游戲可以看成是計算機多媒體技術(shù)與虛擬現(xiàn)實技術(shù)在商業(yè)上的降級簡單應用。
⑥ 物體的幾何造型、變形與運動是計算機動畫的一個難點，比體這個概念更復雜的是流體與場的模型構(gòu)造、顯示，它們能描述更廣泛一類的物理現(xiàn)象，如臺風的變化過程、風洞的實驗效果、物體表面的應力變化現(xiàn)象、環(huán)境中熱傳遞效果的變化、地質(zhì)勘探結(jié)果的可視化顯示等，一般人們把這些問題歸納在“科學計算的可視化”課程中講授，因為這些流體與場的模型構(gòu)造等需要比較深的數(shù)學知識。但是，一旦這些流體與場的幾何數(shù)據(jù)模型確定之后，人們就能用圖形標準顯示它們。
⑦ 計算機輔助設(shè)計CAD與計算機動畫的區(qū)別：在CAD中，也需要構(gòu)造物體的幾何模型并顯示這些物體的構(gòu)造效果，更重要的是還需要用數(shù)控機床把這些設(shè)計出的物體零件加工制造出來，故它對物體的幾何模型要求特別高、特別是其誤差控制，因為多個零部件組成的精密加工機床等最后影響加工的精度都與各個物體模型的誤差精度相互關(guān)聯(lián)。顯然，在CAD領(lǐng)域中，也有零部件之間的聯(lián)動等多種運動需要精密控制(機械運動與仿真)。與物體幾何模型要求相比，CAD領(lǐng)域中物體的顯示要求可以放低些。而在計算機動畫中，相對而言，對物體幾何模型的要求低，例如物體的外表面可以不封閉，只要這個不封閉的外殼表面破綻不被照相機拍攝到就可以了；但計算機動畫對最后渲染的圖像顯示質(zhì)量的真實感效果要求很高。
⑧ 二維圖形與三維圖形的區(qū)別：這兩者的區(qū)別除了其數(shù)學模型一個是二維的、一個是三維的之外，更大的區(qū)別還在于二維圖形學只能從數(shù)學上研究圖形的基本規(guī)律(點、直線、曲線、平面與形狀，位置，運動與變形，色彩等)、以及圖形的模型構(gòu)造與顯示方法；利用二維圖形的簡單性，可剖析計算機二維圖形系統(tǒng)的組成，即軟件系統(tǒng)是一個能自動運行的程序，它能從輸入、存儲、運算處理、
輸出等方面全面處理用戶在某個領(lǐng)域中提出的諸多數(shù)學模型并完成其模型描述數(shù)據(jù)的加工任務，使用戶很容易明確這種軟件的組成、功能與使用范圍。三維圖形學卻可以用數(shù)學模型的方法研究自然界中的多種物理現(xiàn)象，由此探討大自然中多種物理現(xiàn)象的變化規(guī)律，并能用圖形顯示的方法來表現(xiàn)這種變化過程，這種方法正是人們探索自然并進行科學研究所倡導的基本方法之一。因此，從三維圖形學的基本教學研究內(nèi)容可知，用圖形方式(可見的點線面、色彩、紋理)顯示各種物理現(xiàn)象的變化過程只是一個表面現(xiàn)象，關(guān)鍵的是要掌握這種變化過程的物理機理并能用數(shù)學模型的方法全面正確的描述這種變化(即用圖形的方法表達計算機信息數(shù)據(jù)的含義非常適合人們觀察自然、了解自然現(xiàn)象與變化規(guī)律，而計算機的信息描述數(shù)據(jù)是由具體的各種物理變化過程確定的)，即掌握計算機仿真與科學研究方法才是學習計算機圖形學的真諦，也即用計算物理學的基本思想能統(tǒng)一傳統(tǒng)意義上計算機圖形學與計算機輔助設(shè)計學科中的基本研究內(nèi)容。計算機專業(yè)的學生有了這種方法后，再深入其它各應用學科領(lǐng)域，努力掌握其物理原理、科學實驗與數(shù)學模型方法等知識，并與行業(yè)專家相互配合，計算機與計算工具就在各專業(yè)領(lǐng)域的科學研究與系統(tǒng)設(shè)計上大有用武之地了。
綜上所述，可以給出計算機圖形學如下定義：
計算機圖形學屬于計算機應用軟件的研究范疇，它主要通過物理原理與數(shù)學方法，建立描述自然景觀(虛幻世界)的幾何數(shù)據(jù)模型與顯示圖形的物理數(shù)學模型，以達到用程序的方法把這些模型的描述數(shù)據(jù)通過算法轉(zhuǎn)換成在計算機顯示器中顯示自然景觀圖像的目的。本質(zhì)上，用計算機生成三維真實感圖形就是用數(shù)學模型的方法仿真光線在物體之間相互傳播而產(chǎn)生的顯示效果或把光線傳遞的效果即照片映射至物體表面上所產(chǎn)生的顯示效果。
國內(nèi)計算機圖形學教育工作者已認識到計算機圖形學在計算機學科教育與科學研究中的重要性，并于2001年公開出版計算機圖形學教材支持上述觀點[10]。但由于這些觀點沒有引起國內(nèi)計算機界制定政策的主流階層人士的關(guān)注，相反，從2000年開始，計算機圖形學的內(nèi)容卻從全國范圍內(nèi)的計算機專業(yè)等級考試中消失，這不能不說是國內(nèi)計算機教育的一大損失。
而計算機圖形學的授課關(guān)系見4.1節(jié)。
3.2 “新專業(yè)規(guī)范”中，計算機圖形學的教學內(nèi)容有待改進
“新專業(yè)規(guī)范”中計算機圖形學的教學內(nèi)容主要放在計算機圖形標準的使用上，核心內(nèi)容只有圖形標準、照相機模型，圖形顯示設(shè)備與輸入設(shè)備，前期課程要求計算機程序設(shè)計語言與離散數(shù)學，并只安排8個課時來講授這些內(nèi)容，其它的內(nèi)容作為選修內(nèi)容(這包括各種圖形的生成算法、物體幾何模型的描述方法，計算機動畫，可視化，虛擬現(xiàn)實，計算機視覺，人們對色彩的主觀感受、如何用色彩方式表達設(shè)計作品的主題思想，等等)。這種教學安排能使學生掌握圖形標準的使用、以及照相機模型的應用，很容易導致學生誤認計算機圖形學就是在顯示器上繪制各種圖形這種認識偏差。
這種教學安排不當之處如下：
首先，計算機圖形學的前期課程應該是程序設(shè)計語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。實際上，不學離散數(shù)學并不影響學生編寫圖形學的各種應用程序；但不學數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，則編程困難；而且授課學時數(shù)太少。
其次，圖形標準自成體系，但它不能構(gòu)成一個完全自動運行并具有圖形數(shù)據(jù)輸入、存儲、運算處理、輸出等處理全流程功能的軟件系統(tǒng)，它往往需要用戶在應用軟件中向圖形標準輸入模型數(shù)據(jù)并調(diào)用其各函數(shù)才能出現(xiàn)所需要的圖形顯示效果。初學者原指望學了計算機圖形學，就知道象3DS MAX與OpenGL等軟件中是如何編寫程序并實現(xiàn)各種動畫圖形的顯示，但授課結(jié)果卻令人失望。
第三，由于初學者一般缺少對計算機圖形學的全面了解，缺少對計算機圖形學的研究對象與研究方法的認識，也沒有圖形系統(tǒng)的概念，該“新專業(yè)規(guī)范”授課大綱中雖有物體幾何模型的描述方法但缺少在圖形系統(tǒng)中具體建造物體幾何模型等實例；另大綱中授課內(nèi)容的邏輯關(guān)系非常不順暢(例如把計算機視覺作為計算機圖形學的一部分對待并講授值得商榷，雖然人們期待從計算機視覺圖像中獲得圖像的模型描述數(shù)據(jù)并一直朝這個方向努力，但計算機圖形學與計算機視覺的研究方向與研究方法畢竟有很大的區(qū)別)，也沒有總結(jié)出計算機圖形學的核心概念，且對計算機圖形學的認識仍停留在圖形學由各種算法的集合所組成的認識層面上，很難正確體現(xiàn)計算機圖形學在科學研究中的重要作用。若授課內(nèi)容掌握不當易使教學與學習迷失方向，或再次導致計算機圖形學課程被計算機專業(yè)邊緣化，這也是多年來國內(nèi)同行反映計算機圖形學難教難學的原因之一，這顯然與當今計算機圖形學在計算機科學中的發(fā)展潮流相悖。
第四，圖形標準只是計算機圖形學部分研究成果的具體實現(xiàn)，當初國外為什么會選擇圖形標準而不是選擇計算機動畫為案例作為講授計算機圖形學課程的主要內(nèi)容，作者認為可能有以下原因：
① 歷史的原因：因為圖形標準是計算機圖形學最早、最成熟的研究領(lǐng)域，后才有CAD、游戲與動畫等；且圖形標準在各個行業(yè)都有廣泛的應用，而CAD、游戲與動畫是一個具體的專業(yè)方向，教學難度大。
② 商業(yè)發(fā)展的需要：圖形標準用硬件實現(xiàn)后，已經(jīng)成為個人計算機的標準配置，這就促使人們更加專注圖形標準的發(fā)展。
③ 國外的教學體系不一樣：美國的計算機工業(yè)、圖形學產(chǎn)業(yè)與計算機教育均位于世界領(lǐng)先水平，但全美國并沒有強制性的計算機教育指導大綱，可是美國各校的計算機教育各有特色，他們對計算機的各個方面都有涉及、且各種層次的計算機課程都有，這種寬松的教育體制有利于科技成果與教育的創(chuàng)新培養(yǎng)。以圖形學課程為例，若你需要繼續(xù)深造，它還有許多圖形學的選修課、提高課程(如計算機輔助幾何設(shè)計、數(shù)字幾何處理、曲面造型與設(shè)計、CAD、計算機動畫、游戲、計算機程序設(shè)計方法等等)以及最新的學術(shù)論文等待著你、直至讓你從這種授課體系中走向?qū)W科的最前沿與商業(yè)開發(fā)――即雖然他們的某一門基礎(chǔ)課不一定很完美，但他們可以從完整的授課體系中，讓你掌握計算機圖形學等計算機應用學科的全部內(nèi)容；但這也同時留下了因為課程劃分過細，使人不容易一下掌握學科內(nèi)容的全貌而留下遺憾。可是國內(nèi)的計算機教育與國外不一樣，首先，國內(nèi)的高校沒有條件開設(shè)那么多的計算機選修課；其次，若是全國性的計算機教學指導大綱不全面、不權(quán)威的話，就會在計算機學科的發(fā)展道路上留下無可挽回的遺憾。
④ 出于知識產(chǎn)權(quán)的保護，美國沒有一本書的教學內(nèi)容是一樣的(包括CC2005中關(guān)于計算機圖形學的知識結(jié)構(gòu)體系的論述)，這固然便于知識創(chuàng)新，但卻不利于優(yōu)秀知識的繼承與傳授，結(jié)果使得每本新書的內(nèi)容與體系都不一樣且龐雜，這對初學者是一個極大的負擔，需要教師認真抽取眾多書籍的有效內(nèi)容，成系統(tǒng)后傳授給學生，才能有效的提高學生的學習效率，2000年以前國內(nèi)外計算機圖形學的教材內(nèi)容與體系的不夠成熟，也是造成國內(nèi)計算機圖形學授課不能得到有效重視的原因之一。
⑤ 由于以上原因，美國人并沒有把計算機圖形學作為計算機學科的核心課程，這使得美國人的計算機圖形學課程的教育落后于其計算機圖形學等商業(yè)軟件開發(fā)等應用，這是一個不爭的事實(在美國，教材與授課基本上是老師的個人作為，商業(yè)軟件的開發(fā)是團隊作為并有經(jīng)濟利益作為支撐，它能不斷發(fā)展并自我完善)。也有很多國際人士認識到計算機圖形學的教育出現(xiàn)了問題[4]，顯然，仍把計算機圖形學定義為在顯示器上顯示各種圖形是過于簡單，這是沒有正確地把計算機圖形學學科的發(fā)展規(guī)律引入教育部門、忽視計算機圖形學在各行業(yè)領(lǐng)域中的具體應用與需求的一種表現(xiàn)。因此，全面認真研究美國人在計算機教育與計算機工業(yè)的發(fā)展規(guī)律、商業(yè)軟件開發(fā)等多種優(yōu)缺點，再針對國內(nèi)計算機教育中存在的不足，提出解決問題的方法應該是國內(nèi)計算機教育界值得深思的問題；顯然，僅用跟蹤所謂國外先進的教學方法與理念也有不全面的地方。
4 計算機圖形學課程在計算機科學教育中的作用與地位
4.1 計算機圖形學是計算機應用軟件編程思想系統(tǒng)訓練的重要基礎(chǔ)課程
數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)存儲與檢索、數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)通信是現(xiàn)代計算機的三個最基本的應用。在這三者中，對于數(shù)據(jù)存儲，一般有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)軟件分別介紹其基本原理與大規(guī)模數(shù)據(jù)的系統(tǒng)管理等軟件應用；對于數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)通信，一般有通信技術(shù)、計算機互聯(lián)網(wǎng)等課程、WinSocket技術(shù)等介紹其基本原理與實現(xiàn)方法；對于數(shù)據(jù)計算，一般有算法語言、編譯原理、自動機理論等課程介紹其原理，計算機科學與技術(shù)專業(yè)追求的目標是：用形式語言與自動機理論，通過形式化和模型的建立，構(gòu)建系統(tǒng)，進行模型計算。但這些內(nèi)容抽象、內(nèi)容難以理解、難以直接應用解決實際應用問題[9]，計算機專業(yè)的本科生學習這一方法尚有一定難度，非計算機專業(yè)的學生更不會接觸編譯原理與自動機理論等，這就造成一般學生在學習計算機進行編程計算的問題上存在知識缺陷，而計算機圖形學課程的授課正好可以有效的解決這個問題。
國內(nèi)新一版的計算機圖形學的授課方法[7]：首先，以二維圖形為例，從理論上全面解決了圖形系統(tǒng)軟件的構(gòu)建方法以及圖形數(shù)據(jù)處理流程的全過程，使初學者牢固的樹立起軟件系統(tǒng)的概念；其次，為了用計算機仿真的方法在顯示器中生成三維真實感圖形效果，建立了描述各種物理現(xiàn)象的多種數(shù)學模型(見上述)，這些數(shù)學模型的描述數(shù)據(jù)都能通過圖形模型數(shù)據(jù)文件的方式保存在計算機圖形系統(tǒng)中供系統(tǒng)內(nèi)部程序調(diào)用，以仿真方法生成三維圖像。也就是說，①系統(tǒng)與模型的數(shù)學與形式化的描述方法；②按系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程，用算法語言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等知識把模型數(shù)據(jù)的處理方法全轉(zhuǎn)換成一個個程序，以實現(xiàn)其數(shù)據(jù)處理的全過程等任務；③編程實現(xiàn)時，需根據(jù)計算機的配置與用戶的經(jīng)濟要求，合理考慮所選算法的復雜度(或選擇優(yōu)化算法實現(xiàn)圖形功能)；這三者是計算機編程計算的基本步驟與要求，是實現(xiàn)可計算性的三個條件――即計算機圖形學既成功探索了一般典型的計算機應用軟件系統(tǒng)開發(fā)的基本規(guī)律，又用可視化的方式表達了其程序數(shù)據(jù)運算處理的最后結(jié)果，這為該課程成為初學者學習計算機程序設(shè)計方法的首選課程之一奠定了基礎(chǔ)。
若沒有計算機圖形學等編程課程的系統(tǒng)訓練，計算機初學者一般只能通過實際大型軟件項目的學習與訓練(或繼續(xù)深造)，通過自我總結(jié)與提高，才能全面地掌握這種編程與數(shù)據(jù)計算等知識，而這種機會不是人人都具有的，其付出的代價也將是巨大的。例如現(xiàn)在一般計算機本科專業(yè)的學生雖然能熟練的掌握3ds max軟件的操作使用，但不清3ds max軟件是如何編制而成，就是現(xiàn)階段本科教育存在缺陷的具體表現(xiàn)。
通過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的學習，使學生明白：算法＋數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)決定程序設(shè)計；但計算機圖形學的授課能使學生進一步明白：算法不是從天上掉下來的，它們是由用戶解決實際問題建立的物理數(shù)學模型、并抽象出模型描述數(shù)據(jù)之后，提出處理其數(shù)據(jù)模型的基本方法與步驟；而數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是記錄該模型的描述數(shù)據(jù)、以及根據(jù)算法的需要構(gòu)造而成、以配合保存各種中間加工數(shù)據(jù)或最后加工結(jié)果；編程者只有把這些解決問題對象的多種模型編寫成軟件系統(tǒng)之后，才能完滿的完成程序設(shè)計的任務――即計算模型及對模型的變換與運算處理方法決定了程序設(shè)計的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
4.2 計算機圖形學的教育體現(xiàn)了計算機學科的科學性
計算學科是指通過在計算機上建立模型并模擬物理過程來進行科學調(diào)查和研究。該學科是對信息描述和變換算法的系統(tǒng)研究，主要包括它們的理論、分析、效率、實現(xiàn)和應用[6]。在目前所見的計算機教材中，只有計算機圖形學是按照這種理論體系組織教學內(nèi)容的。這些教學內(nèi)容是人們耳熟能詳?shù)奈锢碓砼c相對簡單的數(shù)學知識在計算機中的綜合運用，是計算機學科科學性的具體表現(xiàn)之一――只有把計算工具直接應用于科學研究中，這種計算工具與方法具有科學性才有說服力，而計算機仿真是科學研究中常用的一種有效方法，復雜的數(shù)學計算又是仿真建模的基礎(chǔ)，從這個意義上講，仿真與復雜的數(shù)學計算等都是科學研究中重要的研究方法之一。這樣，該課程就很好的解決了“新專業(yè)規(guī)范”中人們對“數(shù)字科學計算”的認識不統(tǒng)一而導致該課程的教學內(nèi)容與要求不詳?shù)葐栴}，很好地使計算機的應用回歸其本來面目；
4.3 用圖形方式表示計算機信息數(shù)據(jù)的含義，比用數(shù)字符號方式表示其含義更高級、更自然，也是計算機科學研究的對象之一
用文字符號方式描述客觀世界是對客觀世界的一種抽象，是對客觀世界的一種不完整的描述；而人們感受客觀世界最自然、相對全面的是用眼睛觀察客觀世界，它可以較準確的確定客觀世界中物理現(xiàn)象的存在與變化規(guī)律，這個方法運用于計算機中，就是用圖形方式表示計算機信息數(shù)據(jù)的含義，這種表示方法比符號方式表示信息數(shù)據(jù)的含義復雜，表示的信息量大，對計算機的硬件要求高。在計算機的多媒體信息表達方式中，圖形方式是處理過程最復雜的、也更符合人們的觀察習慣。故用圖形方式表達信息數(shù)據(jù)是一種表達信息數(shù)據(jù)含義的高級表達方式。
現(xiàn)代計算機的應用，不僅是數(shù)值計算與數(shù)據(jù)管理、還表現(xiàn)在工程設(shè)計中，人們用圖形方式來表達設(shè)計人員的設(shè)計思想、設(shè)計方法，以及設(shè)計作品的體系結(jié)構(gòu)與功能等，它能充分表達設(shè)計人員的形象思維方式，這種表達方式不僅要求能用計算機表達出來，而且要求計算機能接受人們用這種方式向計算機輸入數(shù)學模型，這些都是計算機科學面臨的新課題。例如古代三國時期，諸葛亮造木牛流馬搬運糧草，史書雖然有文字記載其構(gòu)造方法，但后人卻無法復原這種運輸工具。在沒有實物的情況下，只有用圖形方式表示該運輸工具的基本構(gòu)造方法才能使后人復原這種古代的運輸工具。對于這類復合結(jié)構(gòu)的復雜物體與運動形式即使用幾何數(shù)據(jù)對它詳細描述，若不借助圖形方式來表示其幾何形狀與結(jié)構(gòu)等信息，人們對它的理解也會發(fā)生困難，這就是現(xiàn)實中用符號方式描述與圖形方式描述(抽象描述與形象描述)信息含義之間的差別。經(jīng)驗告訴我們：在計算機中，信息數(shù)據(jù)的描述方法不同，往往導致編程的方法與效果也不同，若我們不進行這種方式的培訓，就會落后于計算機時代的發(fā)展。
4.4 掌握計算機配置的常用工具，是計算機應用的必要條件
傳統(tǒng)計算機學科的授課內(nèi)容，并不直接講解如何進行科學計算等問題，而是為解決復雜的科學計算等問題提供軟件服務工具、方法與手段等。例如，從大量應用中(包括軟件編程)，找準、預測用戶的需求；然后，從中抽象其具有共性的方法與難題，并把它們上升為理論，最后把這種理論開發(fā)成工具與系統(tǒng)方法，供用戶使用；操作系統(tǒng)軟件、匯編語言與編譯系統(tǒng)、高級語言與編譯系統(tǒng)、軟件工程的概念與方法、面向?qū)ο蟮能浖_發(fā)語言等都是這樣逐漸發(fā)展起來的；同樣的思路，為了計算機的應用，人們開發(fā)了辦公自動化軟件、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)軟件、網(wǎng)絡瀏覽器、三維圖形標準等各種工具，等等，用戶用這些工具能更高效率的開發(fā)應用程序。但是，這種授課方式卻把用計算機解決科學計算等應用問題留給具體的應用部門與用戶對應用軟件的具體開發(fā)，而課堂教學一般缺少這方面的系統(tǒng)實例，這也是導致目前計算機本科生應用軟件系統(tǒng)開發(fā)能力弱的原因之一。
但當計算機學科發(fā)展到用可視化軟件開發(fā)應用程序，而計算機的基礎(chǔ)教育卻忽視這種發(fā)展潮流與技術(shù)進步(現(xiàn)有的計算機公共核心課程沒有計算機圖形學的內(nèi)容)，這只能使我們的應用軟件的開發(fā)水平仍停留在上世紀70年代的字符表現(xiàn)水平上。因此，計算機本科教育中，使學生掌握計算機配置的常用工具是計算機應用的必要條件，這當然包括讓學生掌握計算機三維圖形標準這個有用工具。
4.5 計算機圖形學是嫁接多學科的橋梁，是科學研究思維能力訓練的延續(xù)與有效方法之一
大學的教育，除了要求學生掌握一門專業(yè)的系統(tǒng)基礎(chǔ)理論知識與應用外，關(guān)鍵是要掌握“根據(jù)任務與需要，學會從中發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、提出解決問題的方法，建立解決問題的數(shù)學模型，直至用物理實驗或軟件編程的方法解決發(fā)現(xiàn)的問題”這種工作能力以及繼續(xù)學習深造的能力。只有這樣，計算機專業(yè)的學生才具備自我獲取知識和探索解決問題的能力，并使自己在新的工作崗位上做到既是計算機方面的專家，也是行業(yè)領(lǐng)域的專家助手，計算機專業(yè)的學生才能更好的服務于社會，造福于自己。
什么樣的課程能做到使他們具備自我獲取知識和探索解決問題的思維能力？傳統(tǒng)上大學物理與數(shù)學課程的教育是培養(yǎng)這一方法的有效途徑。因為物理學是蘊藏科學方法論的寶庫，物理不僅包含了物質(zhì)世界的運動規(guī)律，同時蘊涵了豐富的哲理和研究、思維方法，對于培養(yǎng)創(chuàng)新思維有著獨特的優(yōu)勢。這種獨特的優(yōu)勢地位決定了大學物理在培養(yǎng)全面發(fā)展型人才中的特殊作用。顯然，知識的內(nèi)容是有限的，而思維的創(chuàng)造力是無限的。物理學若干世紀以來的輝煌成就，使之創(chuàng)造了一整套行之有效的思想方法和研究方法，據(jù)專家統(tǒng)計，在300種通用的科學方法中，物理學包含170種，占56．7%。在大學物理課程中，學生可以接觸到實驗的方法、觀察的方法、科學抽象的方法、理想模型的方法、科學歸納的方法、類比的方法、演繹的方法、統(tǒng)計的方法、證明和反駁的方法、數(shù)學模型的方法；還可以學習到科學假設(shè)的方法、對稱性分析的方法以及定性和半定量的方法等等。同時，物理課程中還包含了無數(shù)著名科學大師許多深刻的物理思想和精妙的哲學思辯，尤其隨處可見前輩科學破除權(quán)威，敢于懷疑，大膽創(chuàng)新的許多生動鮮活的事例。這些閃耀人類智慧光芒的科學方法和科學精神，對提高學生的科學素養(yǎng)，培養(yǎng)他們的探索精神和創(chuàng)新意識，都會產(chǎn)生積極而深遠的影響，起到其他課程無法替代的作用[3]。
但傳統(tǒng)上計算機課程內(nèi)容的安排中斷了高等數(shù)學與大學物理的學習與后續(xù)計算機課程學習的相互關(guān)系，一些搞計算機工作的人員會片面地認為不學物理與高等數(shù)學也一樣能學好計算機課程、一樣能從事計算機工作。而計算機圖形學課程的教學是嫁接大學一年級的高等數(shù)學、大學物理與三年級計算機專業(yè)教育的有效橋梁，是物理、數(shù)學知識在計算機應用領(lǐng)域中的具體應用。而計算機圖形學編程思想的訓練，特別是探索解決物理問題的數(shù)學模型的各種研制方法與思維能力，對各種行業(yè)面臨實際問題的解決與計算機應用軟件的編程具有典型的示范作用――即不同的應用領(lǐng)域、待解決的物理問題與性質(zhì)不同，其建模解決問題的方法也不同。這種思維方式能告訴各專業(yè)學習計算機的學生：通過建立軟件系統(tǒng)、并用模型與仿真的方法指導工程實現(xiàn)(例如實現(xiàn)計算機圖形顯示)是工程應用中的典型方法之一(自動控制、通信、雷達系統(tǒng)工程中都是先用系統(tǒng)的數(shù)學模型與仿真方法確定系統(tǒng)工作參數(shù)后，再考慮其具體系統(tǒng)的物理實現(xiàn))，這種思維方式是目前計算機公共核心課程與“軟件工程”課程所缺少的。具備這種知識與能力，無疑為計算機專業(yè)的學生拓展新的發(fā)展方向、為計算機專業(yè)的學生向其他應用行業(yè)的轉(zhuǎn)行做好了思想準備。
4.6 計算機學科的發(fā)展是為了應用，而計算機圖形學是計算機科學計算等應用的典型代表
計算機科學與技術(shù)主要以計算機產(chǎn)業(yè)的形式出現(xiàn)在人們的日常生活中，是人們生活、學習與工作的有效計算、存儲查詢、娛樂等輔助工具之一。計算機科學除了要探討計算理論自身的發(fā)展之外，還要探討產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，探討用戶的應用與需求；再強大的計算機、功能更全面的開發(fā)工具，也需要更復雜的計算機應用課題做支撐，這是計算機學科發(fā)展的兩條主線。計算機學科的核心教育僅局限于計算理論自身的發(fā)展是不完善的，而計算機圖形學在計算機動畫、3D游戲、圖形標準、計算機仿真(如天氣預報、大規(guī)模地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)處理、模擬原子彈爆炸與理論設(shè)計、模擬汽車碰撞、電磁輻射設(shè)計、計算流體力學等應用都需要用圖形方式表達其結(jié)果)、計算機輔助設(shè)計與制造等領(lǐng)域的大量應用，代表了當今計算機科學應用的發(fā)展水平，是推動計算科學向前發(fā)展的源動力之一，不能再被計算機教育界所忽視。
基于以上理由，相信計算機圖形學成為計算機公共核心課程是可行的！
未經(jīng)授權(quán)，謝絕在公開的商業(yè)出版物中復制、引用本文之觀點與內(nèi)容。
參考文獻
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第4篇：數(shù)學建模數(shù)據(jù)可視化范文
在余額寶令天弘基金一舉成為國內(nèi)規(guī)模最大的基金公司后，公募基金再也不能無視互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對本行業(yè)的沖擊，開始積極謀變。
迄今，互聯(lián)網(wǎng)對各傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的顛覆性影響已得到廣泛認知。與一些業(yè)態(tài)被完全改寫的行業(yè)相比，互聯(lián)網(wǎng)對金融領(lǐng)域的沖擊才剛剛開始――公募基金首當其沖；而在整個證券投資領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)在資訊、研究、產(chǎn)品、銷售等各方面，都在推動市場轉(zhuǎn)型；甚至連銀行這樣的金融領(lǐng)域“巨無霸”都險些被余額寶撼動。
隨著互聯(lián)網(wǎng)金融方面的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，金融機構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司合作的深度、廣度將極大拓展，創(chuàng)新能力將決定金融機構(gòu)在未來行業(yè)中的競爭地位。
量化“投資者情緒”成創(chuàng)新熱點
按照宣傳，“新浪-南方”指數(shù)是“在南方基金量化投資研究平臺的基礎(chǔ)上，通過對新浪財經(jīng)頻道和微博財經(jīng)大數(shù)據(jù)予以分析，找出股票熱度預期、成長預期、估值提升預期的關(guān)系，構(gòu)建策略因子，精選出具有超額收益預期的股票，編織成最終指數(shù)”；而“百度-廣發(fā)”指數(shù)，是“以百度網(wǎng)頁搜索和百度新聞搜索為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析應用指標，可以反映不同關(guān)鍵詞在過去一段時間的用戶關(guān)注度和媒體關(guān)注度，也是利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘投資者金融行為的工具。”兩者皆指向互聯(lián)網(wǎng)上投資者情緒的量化應用。
投資者情緒受到重視有內(nèi)外兩方面的因素：一方面，傳統(tǒng)、教科書式的投資理論沒有納入對投資者非理的分析，因此，對股價的解釋力差強人意。這在過去數(shù)年A股市場表現(xiàn)得特別明顯。股價很大程度上是被“事件――情緒”所驅(qū)動，A股投資者越來越意識到了非基本面的市場情緒因素的重要性，迫切需要對其進行分析。另一方面，互聯(lián)網(wǎng)進入大數(shù)據(jù)時代，為投資者情緒的挖掘和量化準備了技術(shù)條件。
股市中有一個說法，叫做“唯一確定的事情就是不確定”。而股市之變幻莫測，外部事件沖擊固然紛至沓來，但投資者對事件的理解和反應，其復雜性往往更勝一籌。面對類似事件，投資者反應甚至截然相反。其中一些財經(jīng)政策和數(shù)據(jù)的，市場反應還可以用預期來說明；而更多事件的反應脫離了當時市場心理狀態(tài)則完全無從解釋。
例如，“上海自貿(mào)區(qū)”概念股走出了一波大幅上漲的行情，同為區(qū)域經(jīng)濟政策題材的“京津冀一體化”概念股卻表現(xiàn)一般。再比如，近一年多來驅(qū)動軍工股、信息安全概念股的熱點事件不斷，兩類股票總體上也表現(xiàn)強勢，但若試圖將事件強度與股價表現(xiàn)做一一對應，則難免失望。從某種程度來說，投資者的反應比事件的發(fā)生更難預料。
簡而言之，在事件和股價之間，并不必然存在按圖索驥的對應關(guān)系，必須考慮到投資者情緒所帶來市場反應的復雜性。按事件分類，少數(shù)事件重要到足以成為股價變化的充分條件，投資者情緒無法不被引爆，這就像是一個物理反應；而多數(shù)事件對股價的影響可看做一個化學反應，投資者情緒就是催化劑――情緒爆發(fā)就發(fā)生反應；沒有情緒就悄無聲息。
風險偏好頻譜
從理性角度看，A股市場上存在著太多無厘頭的“因果關(guān)系”。例如，文章出事，網(wǎng)民支持馬伊，伊利股份（600887.SH）上漲；奧巴馬兩次當選美國總統(tǒng)，澳柯瑪（600336.SH）均漲停；局勢緊張，名字中帶“日”的股票下跌；李某某出事，ST天一（000908.SZ）跌停……上述現(xiàn)象用一種極端方式凸顯了投資者情緒對股價的影響力，而與基本面完全無關(guān)。
市場情緒其來有自，所謂“投機如山岳般古老”，揭示的是人性不變。市場情緒來自于人性，很多投資者不完全由意識層面的理性做主，來進行分析判斷和選擇，而是屈從于潛意識的驅(qū)使，潛意識起作用的表現(xiàn)是激素水平激增，導致放縱情緒、任性而為。
很多投資者在買賣股票時，自認為有著合乎理性的訴求，例如，財務需要；以及恰當?shù)牟僮骼碛桑纾久妗⒄摺⑾⒌取５嬲耐苿恿碜詽撘庾R層面，是激素水平的作用。其行為于是背離了財務需要的初衷，表現(xiàn)出賭徒心理或娛樂心理（尋找刺激）。這種非理性情緒時刻在尋找宣泄突破口，借助某個事件，再憑借意識層面的借口（比如以往經(jīng)驗），走向非理性操作。絕大多數(shù)投資者沒有意識到上述情況，或者意識到了卻無法自控，在股市中成為自身情緒的俘虜，即使建立了交易系統(tǒng)也難以執(zhí)行。
A股基本盈利模式主要是做多，個股做空實現(xiàn)難度大，所以投資者情緒的宣泄在買股票方面體現(xiàn)得更加淋漓盡致，各種炒作類型應有盡有。在真實的A股市場中，恪守基本分析原則的理性投資者固然是極少數(shù)；看見奧巴馬當選就去買澳柯瑪?shù)囊膊⒉欢唷Ｈ绻⒁粋€A股投資者風格的頻譜，那么按照“炒名字”、“炒代碼”、“炒題材”、“炒概念”、“炒地圖”、“炒行業(yè)”、“炒業(yè)績”的次序，風格由完全的非理性而漸入理性。
而在總體上，市場風格也在理性和情緒之間搖擺。價值投資占主流的2002年-2007年，投機炒作依然不斷；而在投機氣氛甚囂塵上的近兩年，事件和股價的因果關(guān)系上也非全無邏輯。
只不過由于近兩年極端投機行為屢屢得逞，市場情緒愈發(fā)肆無忌憚、不顧邏輯。相對應的是，投資者對于情緒的重要性也愈發(fā)重視。
尤其是市場短期內(nèi)大幅波動、而基本面并沒有巨變時，情緒影響顯然是更好的解釋。諾貝爾經(jīng)濟學獎得主羅伯特?希勒對1987年10月19日美股大暴跌的問卷調(diào)查中問到“哪一個理論更能描述你對股市的看法：關(guān)于投資者心理的理論，還是關(guān)于基本面的理論（例如企業(yè)利潤和利率影響股價）？”調(diào)查樣本中67.5%的機構(gòu)投資者和64%的個人投資者選擇了投資者心理理論。
不過，以時間為軸，假如A股出現(xiàn)風格轉(zhuǎn)變跡象，則風格頻譜也將發(fā)生相應改變。
把時間拉得更長，不同時資者身上也可以看到巨大的風險偏好差異。
1949年后，中國第二次人口高峰出現(xiàn)在1962年-1976年，2007年大牛市出現(xiàn)之際，這批人是購買股票和基金的主力軍。大致上說他們的成長期，無論中國經(jīng)濟還是個人際遇，總體上處于上升。這難免助長個人盲目自信和過分樂觀，這也是2007年A股達到驚人估值的因素之一。
其中很多投資者其實是抱著娛樂態(tài)度在炒股，表面上是為了財務原因，但實際上是在尋求刺激。他們所生活的時代娛樂還遠沒有產(chǎn)業(yè)化和專業(yè)化，股市漲跌帶來的刺激還相當有吸引力。
80后、90后就完全不同了，他們擁有豐富、較高質(zhì)量的娛樂服務，根本沒必要在股市中“找樂子”，因此，對股票投資的訴求更多基于財務上的需求。當股票不能提供年化的穩(wěn)定收益時，干脆去買余額寶。
雖然80后、90后的絕對生活水平肯定高于前一代人，但由于連續(xù)遭遇了升學、就業(yè)、買方等方面的激烈競爭，因為對世界的相對感受不如前一代人樂觀，所以對待投資將會更理性一些。
也就是說，若對未來A股投資者風險偏好變化做預測，較大可能是情緒化和風險偏好的降低。這也被很多成熟市場已走過的歷程所驗證。
情緒化炒作
投資者情緒不但在“馬伊”、“奧巴馬”這樣的人名炒作中發(fā)揮著作用，也從根本上影響著市場結(jié)構(gòu)。
首先，從現(xiàn)象來看，股市中或多或少存在著索羅斯所稱的“主流偏向”，即有別于事實的投資者帶有傾向性的認知。假如投資者整體上表現(xiàn)理性，就可以自行糾偏，使得股價不至于過分偏離基本面。可事實上，由于情緒（比如貪婪和恐懼）的作用，投資者不但未能糾偏，反而任由“主流偏向”越走越遠，嚴重地偏離了基本面，形成股價泡沫。可以說，在各類資產(chǎn)泡沫中，市場情緒有著比基本面更強的影響。而且不乏推波助瀾的“主動投機者”，即看到了市場情緒可以利用，于是制造輿論、影響情緒、操縱股價，從中牟利。
其次，在上述現(xiàn)象中，投資者之所以無法冷靜面對市場波動，能力不足是根本。主觀上懶惰是能力沒有得到提高的重要因素，而懶惰也是一種任性而為的情緒化表現(xiàn)。對于多數(shù)投資者來說，由于驅(qū)動買股票的是激素水平，根本沒耐心、沒能力做出基本面的研究和判斷，只能隨著情緒妄動，追逐短線強勢股。能力需要培養(yǎng)，“低能力”之下的冒險操作，與缺乏培養(yǎng)能力的主動意識和意志力，二者都是懶惰的任性之舉，并有可能形成惡性循環(huán)――越缺乏能力就越情緒化，以及越情緒化就越無法提高能力。
最后，造成上述現(xiàn)象的，除了懶惰的主觀因素外，信息爆炸的沖擊也不可小視。面臨各種觀念和海量資訊沖擊時，如果認知體系沒辦法將所有這些信息包容消化，就必須采取一些自我保護措施，將絕大部分信息屏蔽在外，以免認知系統(tǒng)陷入矛盾和混亂。這是一般人的正常反應。但這樣一來，就不可能保留較高的開放性，而錯失了學習知識、整合信息、提高綜合判斷能力的機會。
可以說，人的記憶力、注意力，乃至心智模式的有限性，是提高能力的根本性客觀約束，如果再與主觀上的懶惰疊加，走向情緒化操作不可避免。在此情況下，當投資者產(chǎn)生買股票的需求時，就只能在有限認知和無意識選擇性接受的信息中尋找目標。此時起作用的信息，一定簡單、易得、易懂，股票名字的炒作就是一個例子。
綜上，情緒驅(qū)動下的操作必然與簡化粗陋的認知判斷相伴，導致投機盛行。炒人名是情緒化炒作的極致。
投資者情緒研究
傳統(tǒng)投資理論精確化的數(shù)學模型是建立在“理性人假設(shè)”基礎(chǔ)上；而在真實的投資行為中，潛意識層面難以自控的情緒驅(qū)動，是很多買賣操作的深層原因，是根深蒂固內(nèi)在人性的外在表現(xiàn)。由是，如何將“非理性主導”的“行為金融學”作為起點，對投資者情緒進行量化分析、建立模型、挖掘商業(yè)價值，成為迫切任務。
以往投資者對市場情緒影響的重要性也有定性認識，并且發(fā)展出一些草根調(diào)研式的調(diào)查方法，例如，在營業(yè)部數(shù)人頭等。此外，也發(fā)掘出了一些相對專業(yè)的投資者情緒研究方法，卻各有缺陷。一是對特定對象的問卷調(diào)查，調(diào)查對象包括媒體、機構(gòu)投資者、個人投資者（以及上述的綜合），樣本多在幾百個上下。存在的問題除了樣本太小，還有受調(diào)查者是否誠實作答，以及知行是否一致等。
二是通過“交易類型指數(shù)”和“衍生品交易指數(shù)”來分析，例如，保證金借款變化（Change in Margin Borrowing）、未補拋空差額變化（Change in Short Interest）、認沽認購比率（ PU T/ CALL）、期望與當前波動率比（VOL）等。從邏輯關(guān)系上看，這是一個“結(jié)果指數(shù)”，是用交易后的數(shù)據(jù)來預測未來，與大數(shù)據(jù)技術(shù)可能實現(xiàn)的前瞻性研究不同。此外，這也取決于金融市場衍生品發(fā)達的程度，這樣才能從“做空”、“加杠桿”等操作行為中提煉數(shù)據(jù)。
三是市場價格所反映的“隱形投資者情緒”，例如，封閉式基金折價率、IPO上市首日收益率等。這受到特定因素的影響較大，比如封閉式基金折價率可能與封閉式基金的投資者結(jié)構(gòu)有關(guān)，中國的新股不敗神話讓IPO上市首日收益率也沒有那么大的差異。
總之，固有的分析方法受到技術(shù)條件限制，無法對投資者情緒進行高質(zhì)量的研究。而大數(shù)據(jù)時代這個局面有望打破，近年來國外一系列相關(guān)應用多取得了很好的預測效果，例如，2012年美國總統(tǒng)大選、Facebook上市首日表現(xiàn)等。
構(gòu)建前瞻指標
與既往的投資者情緒研究方法相比，大數(shù)據(jù)預測在表征上有著采樣數(shù)據(jù)龐大、樣本多維等差別。更根本的，是大數(shù)據(jù)預測在邏輯上確實有可能找到前瞻指標。
2012年5月18日，F(xiàn)acebook（NASDQ：FB）上市，社交媒體監(jiān)測平臺DataSift監(jiān)測了當天Twitter上的情緒傾向與Facebook股價波動的關(guān)聯(lián)：在Facebook開盤前，Twitter上的情緒逐漸轉(zhuǎn)向負面，25分鐘之后，F(xiàn)acebook股價便開始下跌；而當Twitter上的情緒轉(zhuǎn)向正面，F(xiàn)acebook股價在8分鐘之后也開始了回彈；接近收盤時Twitter上的情緒再度轉(zhuǎn)向負面，10分鐘后Facebook的股價又開始下跌。該機構(gòu)得出結(jié)論：Twitter上每一次情緒的轉(zhuǎn)向都會影響Facebook股價的波動。
過去的投資者情緒研究和一些股市技術(shù)分析（例如波浪理論）事后解釋有一定作用，卻很難在邏輯上被證明是前瞻指標。而大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過采集投資者在互聯(lián)網(wǎng)上留下的痕跡，按照“情緒表達――買賣操作――股價變化”的邏輯順序，將投資者情緒量化，從而完成對股價的預測。
如前文所述，激素驅(qū)動、難以自知和自制的情緒，深深埋藏于基因中，是根深蒂固的人性表現(xiàn)。因此，投資者情緒邏輯上有成為股價的前瞻指標。
不但投資者情緒的量化有一定內(nèi)在邏輯性，在大數(shù)據(jù)應用的其他領(lǐng)域，同樣有著較直接的因果關(guān)系。
例如，淘寶上的不同類別商品的詢價行為，按照一定轉(zhuǎn)化率，準確地導向購買行為。詢盤數(shù)在邏輯上和事實上是購買數(shù)的前瞻指標。
馬云曾表示其提前8-9個月預測到了金融危機。海關(guān)要實際出貨后才能獲得數(shù)據(jù)，而阿里提前半年從詢盤數(shù)急劇下滑推斷出世界貿(mào)易情況將變盤。這才有了2008年7月馬云給阿里員工的公開信，預言“冬天來了”。
最近一年備受關(guān)注的打擊基金老鼠倉，同樣是證監(jiān)會、交易所通過數(shù)據(jù)挖掘來發(fā)現(xiàn)的異常操作。在缺乏其他手段和證據(jù)的情況下，僅憑借大數(shù)據(jù)和基本的邏輯推斷，就挖出了不少老鼠倉。
看到市場的“底牌”
當然，上述前瞻指標特征是從總體來說的。對個人而言，不但理性投資者（能夠控制情緒）不屬于這個研究范疇，就是不用互聯(lián)網(wǎng)發(fā)言的人（有情緒但不在網(wǎng)上表達）也沒法研究。好在大數(shù)據(jù)之“大”，就在于挖掘能力不一般，例如Datasift每秒可實時挖掘12萬條Twitter內(nèi)容，足以找到所需的樣本數(shù)量。
還有，以往的量化投資方法在因果關(guān)系上也缺乏明顯的邏輯性，特別是僅以交易數(shù)據(jù)進行的挖掘，當市場結(jié)構(gòu)發(fā)生轉(zhuǎn)變，參數(shù)只能是后知后覺地跟隨調(diào)整。
運用大數(shù)據(jù)進行的投資者情緒量化挖掘，因果關(guān)系清楚，一旦模型成熟，就等于看到了市場的“底牌”。
如果說以往的量化投資是金融學和數(shù)學的結(jié)合，那么通過大數(shù)據(jù)，新的量化投資可以實現(xiàn)金融、數(shù)學、心理學的跨學科應用。
大數(shù)據(jù)甚至可能對社會學研究構(gòu)成顛覆。哲學家卡爾.波普爾曾經(jīng)指出，與自然科學不同，社會學不能稱之為一門科學，自然科學的研究方法也不能用于社會學。原因之一，是人的行為會影響社會演進的結(jié)果，當人的行為不可預測時，社會演進的結(jié)果也不可預測。
但是，就像一些科幻電影所表現(xiàn)的那樣，當機器足夠強大時，通過人群生活痕跡的高度互聯(lián)網(wǎng)化，機器預測人群的整體行為特征和影響就成為可能。這甚至會顛覆社會學研究的某些既有觀念。
如何量化投資者情緒
大數(shù)據(jù)有各種定義，研究機構(gòu)Gartner Group給出的定義是：大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
要具備發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預測未來的核心能力，大數(shù)據(jù)要具備四個典型的特征：1.數(shù)據(jù)量巨大；2.數(shù)據(jù)類型多樣；3.數(shù)據(jù)中富含價值；4.在盡可能短的時間內(nèi)發(fā)掘出價值。
大量、多維、價值、高速同樣是對投資者情緒挖掘和量化所需數(shù)據(jù)的要求。所以投資者情緒量化的第一步是擁有滿足上述要求的數(shù)據(jù)資源。
第二步，通過對互聯(lián)網(wǎng)上文本、圖片、色彩等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行賦值定義，來完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。目前相關(guān)技術(shù)模塊日趨成熟，與其他行業(yè)相結(jié)合的應用已有若干案例。對于投資者情緒研究來說，只需要將與金融投資有關(guān)的特定語義與其他行業(yè)的語義加以區(qū)分，對互聯(lián)網(wǎng)上的有效文本信息按照“悲觀――樂觀”的維度給予“1-10”的賦值，變?yōu)榭捎嬎銛?shù)據(jù)。同樣，也可以從別的情緒維度來研究。
第三步是用傳統(tǒng)量化方法建模，先達到對過去股價能夠事后解釋的效果，再看未來實踐中是否具有真實的預測能力。這個過程中需要不斷調(diào)整模型。
兩個指數(shù)的異同
以上述數(shù)據(jù)標準和研究過程來看“百度-廣發(fā)”和“新浪-南方”兩個指數(shù)，兩者有較多的相似性。
首先，從數(shù)據(jù)質(zhì)量來看，大量、高速毫無疑問；國內(nèi)最大搜索引擎的網(wǎng)頁搜索和新聞搜索，以及微博數(shù)據(jù)也肯定能保證數(shù)據(jù)價值；唯一的缺憾是數(shù)據(jù)維度單薄，“百度-廣發(fā)”指數(shù)的數(shù)據(jù)僅來自百度，“新浪-南方”指數(shù)的數(shù)據(jù)僅來自新浪。這可以理解――兩家都希望實現(xiàn)閉環(huán)應用，而無需借助自身之外的數(shù)據(jù)資源。但缺乏多維數(shù)據(jù)計算結(jié)果的互相印證，無論如何是一個遺憾，這將對研究結(jié)果的有效性造成損害。
其次，在建模方面，兩個指數(shù)拋棄了過去單純用市值、成交量、財務指標等基本面和交易數(shù)據(jù)做因子進行選股的思路。
據(jù)媒體報道，中證指數(shù)研究公司開發(fā)部總監(jiān)宋紅雨透露，“百度-廣發(fā)”指數(shù)在選取樣本的時候綜合考慮了多種指標，基本上可以分為財務因子（基本面因子）、動量因子（交易數(shù)據(jù)因子）和金融大數(shù)據(jù)因子。在因子分析框架下，將金融大數(shù)據(jù)信息與股票信息進行綜合測度，采用量化算法構(gòu)造基于百度互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)的綜合情緒模型（BF Sentiment Model）進行指數(shù)選樣。其中的金融大數(shù)據(jù)因子來自百度，即“分別計算每一只股票最近一個月內(nèi)在百度金融大數(shù)據(jù)里所體現(xiàn)出來的搜索增量或者搜索的總量。”
“新浪-南方”指數(shù)主要是將基金公司股票研究優(yōu)勢與互聯(lián)網(wǎng)“大數(shù)據(jù)”結(jié)合，在南方基金量化投資研究平臺的基礎(chǔ)上，通過對新浪財經(jīng)頻道和微博“財經(jīng)大數(shù)據(jù)”予以分析，找出股票熱度預期（大數(shù)據(jù)因子）、成長預期（基本面因子）、估值提升預期的關(guān)系，構(gòu)建策略因子，精選出具有超額收益預期的股票，編織成最終指數(shù)。其中的股票熱度因子來自新浪，成長因子和估值提升因子來自南方基金。
由此可見，兩個指數(shù)都是將大數(shù)據(jù)因子納入金融機構(gòu)原有的量化模型中，作為新的重要因子加以考慮。其邏輯是投資者情緒只是影響股價的部分因素。
作為專業(yè)投資機構(gòu)，基金當然不會完全拋棄傳統(tǒng)因子，不過大數(shù)據(jù)因子與基本面因子和交易數(shù)據(jù)因子也不乏重疊之處，例如投資者情緒很可能也反映了一部分對基本面的預期。隨著互聯(lián)網(wǎng)公司在金融領(lǐng)域?qū)I(yè)化程度的加深，未來不排除大數(shù)據(jù)因子和傳統(tǒng)因子地位互換的可能，甚至出現(xiàn)純粹大數(shù)據(jù)因子的量化模型。
最后，兩個指數(shù)的既往業(yè)績都不錯，具有較好的事后解釋能力。模擬數(shù)據(jù)顯示，“百度-廣發(fā)”指數(shù)自2009年以來年化收益為40.9%，遠高于同期滬深300以及中證全指；據(jù)媒體報道，南方基金內(nèi)部人士稱，“做了相關(guān)數(shù)據(jù)的回溯測算，收益率和廣發(fā)的不相上下。”
兩個指數(shù)的差別在于，合作中互聯(lián)網(wǎng)公司和公募基金的地位不同。在“新浪-南方”項目中，互聯(lián)網(wǎng)公司方面參與進來的只是一個財經(jīng)頻道，因此在模型構(gòu)建上是以南方基金為主導，宣傳中也一再突出了南方量化平臺的重要性。相比之下，百度作為“BAT”巨頭之一，在合作中明顯強勢。至于上述差別對兩者收益率方面的影響，目前還無從判斷。
量化“投資者情緒”產(chǎn)業(yè)鏈
大數(shù)據(jù)技術(shù)投入實際運用的時間還不長，在國內(nèi)的相關(guān)行業(yè)應用更少。盡管有各種嘗試，但該項技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)融合仍需要一定過程。
以投資者情緒的量化為例，如前文所述，一旦模型構(gòu)建成功，等于是看到了市場的底牌。如此巨大的利益必將驅(qū)使眾多互聯(lián)網(wǎng)公司和金融機構(gòu)進行相關(guān)項目的開發(fā)；同樣是巨大利益，決定了這項研究的艱巨，沒那么容易翻開市場的底牌。
投資者情緒量化需要實現(xiàn)金融學、心理學、數(shù)學的跨學科研究應用，而且產(chǎn)業(yè)鏈很長，這就決定了其收入模式的多元化和階段化，階段化是指在不同研究階段和市場階段，取得收入的側(cè)重點不一樣。
如果把組建對沖基金作為投資者情緒量化的終極目標，那么在整個產(chǎn)業(yè)鏈上，也有著若干階段性目標。
首先，大數(shù)據(jù)是在互聯(lián)網(wǎng)時代應運而生。中國80后-90后的新一代股民同時也是網(wǎng)民，他們的行為習慣都互聯(lián)網(wǎng)化。對于老股民（60后-70后）來說，當他們情緒化時，買股票的根本原因是激素驅(qū)動，但仍有著意識層面的“借口”，比如看K線、技術(shù)指標、聽消息、跟隨股神等等。新一代股民在情緒化上沒有根本不同，但他們意識層面的買股票理由一定會更新。從認知來看，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)塑造的神話，才更能契合他們的思維模式。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)所產(chǎn)生的投資預測，即使不夠準確，也很能吸引新一代股民的眼球。從而使得投資者情緒量化的初級產(chǎn)品可以提供互聯(lián)網(wǎng)平臺上大眾化的免費服務，例如點擊個股，可以看到簡單化的“個股情緒指數(shù)”為平臺貢獻流量。
其次，金融機構(gòu)看到新一代股民的明顯特質(zhì)后，必然促使其服務和技術(shù)更加互聯(lián)網(wǎng)化，以適應客戶的習慣，快速開戶、極速交易等固然可以提升用戶體驗，但咨詢、投資建議等相對專業(yè)化領(lǐng)域更有必要互聯(lián)網(wǎng)化。而這些領(lǐng)域很難進行形式上的觸網(wǎng)，以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)重新搭建研究咨詢和經(jīng)紀業(yè)務體系才是出路。所以，當投資者情緒的量化模型達到一定水平后，就將成為經(jīng)紀業(yè)務和投資咨詢的重要賣點。
第三，接下來順理成章的，更好的研究成果，包含預測結(jié)果和基本分析框架，可以成為獨立的賣方研究報告、或者作為策略報告的重要組成部分。
第四，金融機構(gòu)可以根據(jù)研究模型發(fā)行產(chǎn)品，比如“百度-廣發(fā)”和“新浪-南方”兩個指數(shù)可以發(fā)行公募產(chǎn)品，至于收益率是否能驗證其對投資者情緒的量化研究已經(jīng)達到了很高水平，目前還不得而知。
第五，作為單獨或者附加的價值，從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不同偏好的投資人群，可以提供數(shù)據(jù)給第三方機構(gòu)，供后者進行針對性極強的個性化營銷之用。
第六，通過建立投資者應用平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)，構(gòu)建應用模型的獨特和不可替代性。
最后，成立對沖基金。一旦技術(shù)成熟到這一步，機器通殺機構(gòu)和散戶的時代將會到來。
概念先行？？效果難料
基于產(chǎn)業(yè)鏈長、研究型開發(fā)耗時曠日持久等理由，進行投資者情緒量化的機構(gòu)不必要求技術(shù)完美后再進行商業(yè)應用，而應該邊研究邊應用。
眾多機構(gòu)顯然看到了這項研究的顛覆性和巨大商業(yè)價值，紛紛投身其中。
2014年4月1日，雪球“情緒寶”，稱“當某只股票首次進入雪球熱股榜后，它的股價在短期內(nèi)會出現(xiàn)劇烈震蕩。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，買入2013年81只首次進入雪球熱股榜的A股股票，統(tǒng)一兩周后賣出，最后平均收益率達到驚人的7%”。將由此構(gòu)建“情緒寶”股票組合。
事后得知，“情緒寶”是一個愚人節(jié)玩笑。但在當時，很多投資者都信以為真，因為這在邏輯上是成立的。直至三個月后，還有人跟帖要“預約購買”。而雪球受到的最主要質(zhì)疑，也是認為其百萬級的數(shù)據(jù)不足以完成高質(zhì)量的量化研究。
借助“情緒寶”這個“探空氣球”，雪球賺到了眼球，探明了投資者對此類產(chǎn)品的興趣高低。兩個月后，招商證券就推出了研究報告《基于雪球情緒指標的擇時模型》。三個多月后，“百度-廣發(fā)”和“新浪-南方”兩個指數(shù)。
以互聯(lián)網(wǎng)思維來看，雖然關(guān)于投資者情緒的研究還遠未成熟，但先占據(jù)這一概念，邊研究邊應用，是“磨刀不誤砍柴工”的有效策略。至于實現(xiàn)最終的完美模型確實困難不小。
首先，盡管有金融人才、大數(shù)據(jù)人才的鼎力合作，但要在紛繁復雜的互聯(lián)網(wǎng)文本中發(fā)掘出有效信息，將是一項艱巨的工作。而且需要理論研究的相應推進，才能避免重復挖掘。
其次，即使找到了效果較好的模型，使用者仍處于“知其然不知其所以然”的狀態(tài)，要把握模型的原理，還需要整合心理學資源，從行為金融學的視角，對投資者情緒與相應行為之間的聯(lián)系進行解碼，這其中又有天量的工作要完成。
第三，投資者情緒的量化模型反映了人性的因素，其參數(shù)穩(wěn)定性要好于基本面數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型。但時代變遷、市場結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化依然會影響到模型的效果，所以要將對市場結(jié)構(gòu)的變化也納入到大數(shù)據(jù)量化的研究中，以做出預判。
最后，投資者情緒再重要，也不能完全解釋股價走勢，大數(shù)據(jù)因子與基本面因子、交易因子在不同市場結(jié)構(gòu)下的比重如何調(diào)整也是一個課題。
機構(gòu)各取所需
不同類型的機構(gòu)，在投資者情緒量化的研究和實踐中，其側(cè)重點與所得不同。
互聯(lián)網(wǎng)公司的長項是占有數(shù)據(jù)和流量資源、對用戶體驗的敏感和對創(chuàng)新的渴望，短板是金融業(yè)務方面專業(yè)性不足。用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)對“投資者情緒”的量化，可以讓互聯(lián)網(wǎng)公司強勢切入金融市場中高端的投資和研究領(lǐng)域，全面顛覆原有的投資研究模式。并且最大限度地貼近其用戶（新一代股民也是網(wǎng)民），反映他們與上一代截然不同的思維模式和選擇標準。技術(shù)驅(qū)動的產(chǎn)品和服務手段對互聯(lián)網(wǎng)公司來說沒有接受上的障礙，其創(chuàng)新沖動和占有“大數(shù)據(jù)”、“投資者情緒”兩項心智資源的前景，比較容易促成互聯(lián)網(wǎng)公司對研究的投入。
國內(nèi)券商目前的品牌只是規(guī)模品牌，缺乏差異化的定位。從低端的經(jīng)紀業(yè)務到高端的賣方研究，區(qū)別度都不大。一旦有券商能夠轉(zhuǎn)型為“大數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新型投資、研究和服務”機構(gòu)，將成就其獨特定位和殺手锏，在全方位的業(yè)務（特別是經(jīng)紀業(yè)務和賣方研究）競爭中占據(jù)主動。
股票型基金的投資能力是公募基金立足的核心能力。2007年以來，公募基金的整體股票投資能力并不出色，難以支持基金的持續(xù)銷售。通過與互聯(lián)網(wǎng)公司的合作，將“投資者情緒”量化的研究成果投入實踐，有可能找到股票型基金銷售的突破口。一直以來，相比擇股，公募基金的擇時能力較差。而且從基本面出發(fā)，也難以為擇時行為找到理論依據(jù)。而“投資者情緒”量化的成果，將為公募基金提供擇時的理論依據(jù)和現(xiàn)實幫助。
對于軟件公司、第三方機構(gòu)等服務商來說，可以將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢服務產(chǎn)品，在行業(yè)中脫穎而出。
從所需資源來看，數(shù)據(jù)是進行“投資者情緒”研究的首要、決定性的資源。因此，目前的相關(guān)研究應用都離不開互聯(lián)網(wǎng)公司的參與，例如雪球、新浪、百度。金融、技術(shù)、數(shù)學、心理學人才是不同研究階段所需的次要配置資源。
顛覆近在眼前
據(jù)媒體報道，在北京召開的“大數(shù)據(jù)背景下的計算機和經(jīng)濟發(fā)展高層論壇”上，中國工程院院士李國杰表示：“生物信息學、腦科學、空間科學等基礎(chǔ)研究早就采用以PB級計的大數(shù)據(jù)，卻沒能引發(fā)大數(shù)據(jù)浪潮。大數(shù)據(jù)如今引起各方重視，主要還是因為它蘊藏著巨大的經(jīng)濟價值。”
目前看來，大數(shù)據(jù)技術(shù)應用極有可能在金融投資領(lǐng)域引爆，金融很有可能成為繼電商之后又一個互聯(lián)網(wǎng)應用的熱點領(lǐng)域。原因一是金融業(yè)商業(yè)價值體量巨大，互聯(lián)網(wǎng)公司虎視眈眈；二是金融行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)化程度還遠遠不夠，可以挖掘的潛在應用領(lǐng)域眾多。微博客 @陳如是說 寫道：“互聯(lián)網(wǎng)這一教門，正從自然、多神崇拜的初級階段向一神崇拜的高級階段演化。從目前的斗爭情況看，金融神成為主神的機會最大。”
對于互聯(lián)網(wǎng)公司來說，此前的“余額寶階段”只是互聯(lián)網(wǎng)金融試水，是簡單將金融業(yè)務進行物理嫁接，互聯(lián)網(wǎng)僅僅作為渠道，并沒有對金融機構(gòu)的專業(yè)地位造成沖擊。“寶寶”們的生存有賴于中國金融體系漏洞的存在，一旦金融監(jiān)管籬笆扎緊、金融機構(gòu)積極應變，“美國版余額寶”Paypal的前車之鑒未必不會重演。
互聯(lián)網(wǎng)公司要想在金融領(lǐng)域具備核心競爭力，就要從渠道邁向更高端的專業(yè)化部門。以大數(shù)據(jù)技術(shù)直接切入金融機構(gòu)壟斷的投資研究業(yè)務，是互聯(lián)網(wǎng)公司迅速提升專業(yè)化能力以及在金融領(lǐng)域擴張的捷徑。
另一方面，在互聯(lián)網(wǎng)金融新一波浪潮中，金融機構(gòu)若不能立足于自身專業(yè)化的強項，而只是跟隨互聯(lián)網(wǎng)公司的布局而動，則只能充當配角，漸漸失去主動，甚至被互聯(lián)網(wǎng)公司吞噬。私募基金經(jīng)理、微博客@神農(nóng)陳宇寫道：“我們必須把神農(nóng)投資搬到海淀區(qū)去。我們要到創(chuàng)業(yè)者中間去，并且離金融街那些炒股票的遠點。我們要和更多將改變中國的年輕人站在一起。”
如果說金融中的銀行業(yè)因為重要性和所有制因素還難以在短期內(nèi)被互聯(lián)網(wǎng)根本改變，那么，互聯(lián)網(wǎng)對于投資領(lǐng)域的顛覆已經(jīng)近在眼前。中國股市的一個特點，是用20年時間走過了美國股市百年所走的道路，當A股投資者還在津津樂道于巴菲特（代表個人資產(chǎn)管理最高水平）、彼得?林奇（代表公募基金最高水平）時，索羅斯（代表對沖基金最高水平）、西蒙斯（代表量化投資最高水平）的模仿者也將在A股出現(xiàn)。
互聯(lián)網(wǎng)顛覆投資，投資互聯(lián)網(wǎng)化。
一場投資領(lǐng)域的革命開始了。
新聞對
股價的影響
按照一般思維方式，不但認為重大新聞對股價有著決定性影響，而且也認為股價的短期巨大波動一定與重大新聞有直接關(guān)聯(lián)。
事實并非如此。
對于前者，并非每一個重大新聞都能夠引發(fā)股價劇烈波動。最近的一個例子是，8月13日中國7月份的信貸融資數(shù)據(jù)公布，存款和新增貸款大跌，M1和M2走低。貨幣政策和信貸數(shù)據(jù)所反映的流動性狀況一向?qū)股影響巨大，然而數(shù)據(jù)公布后，A股并沒有出現(xiàn)大幅波動。
對于后者，羅伯特?希勒通過研究1929年和1987年美股崩盤時的新聞，發(fā)現(xiàn)并沒有被公認影響了市場的重大新聞。1989年戴維?卡特勒等人列出了二戰(zhàn)后美股50次最大短期波動，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基本沒有重大新聞可以作為合理借口，甚至得出一個極端結(jié)論：“重大價格變化日無新聞”。
這當然可以用“有效市場”來解釋，即后者是重大新聞已經(jīng)在公布前被先知先覺的投資者知曉，或者被市場“聰明地”預期到了。而前者是還沒有公開的重大消息讓股市產(chǎn)生了反應。
與上述學究氣十足的理論解釋不同，真實情況是，無論消息（未公開的新聞）還是新聞（已經(jīng)公開的消息），其內(nèi)容的重要性與傳播力相對來說是兩個獨立變量――重要的新聞不一定有很強傳播力；產(chǎn)生“病毒式”傳播效果的未必都是傳統(tǒng)意義上的重要新聞。
所以，一個真正重要的新聞，無論它是否提前泄露或被預期到，如果未能形成有效傳播，就不能引發(fā)投資者“正常”的情緒反應，當然就無法擾動股價。所謂有效傳播，并不是說了就算，甚至不完全取決于被多少人看見，而是真的引起關(guān)注。殊不知有多少新聞，讀者只瞄了一眼標題就不再關(guān)注，時間、精力、心智資源的有限，決定了讀者對大多數(shù)新聞視若無睹，其中不乏一些傳統(tǒng)意義上的重要新聞。
反過來，一個看似很無聊的娛樂新聞，按照“正常”邏輯，跟投資八竿子打不著的事情，卻憑借其傳播威力，挑動市場神經(jīng)，造成了股價波動。馬伊與伊利股份的因果關(guān)系即在于此。
任何人都不可能掐死自己，這句話常被用來形容某一行業(yè)的從業(yè)者無法舍棄自身積累多年的認知和資源，轉(zhuǎn)而認同和遵守更合理的行業(yè)邏輯。這同樣適用于部分傳統(tǒng)媒體人。
一些傳統(tǒng)媒體人之所以抱住“內(nèi)容為王”不松口，原因之一是他們的認知、能力、特質(zhì)……都只適合做內(nèi)容。當然，從純粹新聞學學科的角度說，內(nèi)容確實最重要。一旦涉及新聞的商業(yè)價值（例如對股價的影響力），傳播才是真正的“王者”。如果說此前媒體人還可以掩目自欺，互聯(lián)網(wǎng)時代則完全不可能了。
雖然為了適應網(wǎng)絡傳播，內(nèi)容也做了一些適應性改變，但并沒有真正顛覆新聞內(nèi)容的一般生產(chǎn)規(guī)律；傳播技術(shù)則翻天覆地變化了。兩者相比較，就是內(nèi)容更新方式的改變遠不及傳播技術(shù)的改變。于是，從新聞的現(xiàn)實效果來看，傳播的作用遠大于內(nèi)容。
例如，從互聯(lián)網(wǎng)的去中心化來考慮，任何被專業(yè)編輯選擇提供的新聞，都不符合互聯(lián)網(wǎng)上的新聞傳播特質(zhì)。即使是門戶網(wǎng)站編輯充分考慮網(wǎng)民閱讀偏好之后做出的選擇，也難以避免編輯（新聞信息中心）的主觀性。于是，適應互聯(lián)網(wǎng)的計算傳播學應運而生。
對此，豆瓣“計算傳播學”小組的解釋是：“傳播學必須走出傳統(tǒng)的研究套路，獲得在網(wǎng)絡上保存、抓取、分析、可視化大規(guī)模電子化數(shù)據(jù)的能力，也需要支持這些工作的工具。毫無疑問，傳播學因此將和計算機科學開始交匯，至少需要程序員投入到這種大規(guī)模數(shù)據(jù)的挖掘工作中來。”（Cheng-jun Wang，2012）
“今日頭條”App使用的就是計算式傳播技術(shù)，對其新聞推薦技術(shù)的描述是“更快更全更懂你”，即通過用戶反復使用留下的信息，讓后續(xù)推薦越來越接近于用戶個人的閱讀偏好，從而達到私人定制資訊的效果。盡管其推薦技術(shù)仍顯粗糙，卻被投資者認可為未來傳播技術(shù)的發(fā)展方向，獲得了5億美元的估值（2014年6月3日消息）。
而從傳統(tǒng)餐飲業(yè)轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)的湘鄂情（002306.SZ）進軍視頻搜索業(yè)務，使用的也是計算式傳播技術(shù)。消息公布后，股價八個交易日大漲60%。
反觀傳統(tǒng)媒體，在與“今日頭條”的口水戰(zhàn)中，仍然斤斤計較于內(nèi)容的版權(quán)問題，而沒有重視傳播技術(shù)的顛覆性轉(zhuǎn)變。殊不知，此時傳統(tǒng)媒體最應該考慮的，是如何將自身內(nèi)容與計算式傳播技術(shù)相結(jié)合，以原創(chuàng)內(nèi)容和全新傳播技術(shù)將門戶網(wǎng)站踢出局。所以說，“今日頭條”殺傷力最大的是門戶網(wǎng)站，而非傳統(tǒng)媒體。在一定條件下，兩者甚至可能成為同盟。
