[大数据时代现代文阅读答案]大数据时代现代文阅读答案

时间:2021-10-10 22:29:19 工作计划
现代文阅读答案(9分,每小题3分)

阅读下面文字,完成1-3题。

大数据时代

“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中就系统地提出,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。

数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,WIFI信号覆盖的无孔不入,越越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。

大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。

数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。

不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

斯坦福大学专家特沃尔·哈斯蒂也指出,“大数据”的理论是“在稻草堆里找一根针”,而面临的问题是“所有稻草看上去都挺像那根针”。而乔治·梅森大学专家瑞贝克·高尔丁则提出“数据提供者造假”的危险,在“大数据时代”变得更有害,因为“大数据”理论建立在“海量数据都是事实”的基础上,但人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见和筛选。

由于“大数据”炙手可热,数据的流失、泄露和私下买卖也成为噩梦,全球各地不时发生的个人信息被盗,可被看做“大数据时代”对个人生活的伤害,而“维基泄密事件”则提醒强力部门和各国政府,“大数据”的魔力同样会对强者构成威胁。

(《国际先导报》2013年7月5日,有删节)

1.下列选项中,不属于“危险大数据”的内容的一项是

A.“所有数据的汇拢”使随机抽样中的精确性、逻辑思辨和推理判断能力变得不重要。

B.如果过于依靠数据的汇集,一旦数据本身有问题,就会可能导致“灾难性大数据”出现。

C.“大数据”理论需要海量数据都是以事实作基础,但人们无法控制数据都是真实的。

D.“大数据”一旦流失泄露和私下买卖,不但对个人生活,甚至对各国政府都会带伤害。

2.根据原文提供的信息,下列对“大数据时代”的阐述,不符合原意的一项是

A.带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡、新型护照、驾驶证、社保卡、图书证等固然给你带方便,但数据的流失、泄露和被人私下买卖,也可能成为你的噩梦。

B.“移动互联网”提供了数据传输的网络服务,赋予了“大数据”的商业资本价值。

C.“灾难性大数据”的出现,是因为收集者不负责任地“只问有什么,不问为什么”。

D.“大数据时代”,根据“是什么”下的结论剔除了个人情绪、心理动机等因素的干扰,因此,与传统的随机抽样相比更精确,更有预见性。

3.根据原文内容,下列理解和分析不正确的一项是

A.在数字化时代,人们需要的是更精确、更有预见性的结论,数据的搜集、归纳和分析也

变得方便起,因此,传统的数据抽样的准确性、逻辑思辨和推理判断能力等要素的地

位有所降低。

B.“在稻草堆里找一根针”,就是说在“大数据”中找出自己需要的小数据,这就需要使用者耐心、细致地去寻找,需要顽强的毅力。

C.数据提供者提供的数据有时不够全面,搜集者有个人的偏见和筛选角度,往往导致“所有稻草看上去都挺像那根针”,以致得出的结论似是而非,好像都是正确的。

D.适应时代发展,提醒人们小心应对“大数据”时代,在数据的运用上趋利避害,这是本

答案

1.A.A项是从“大数据能够使抽样更精确,更有预见性”表述的,而不是“危险大数据”的概念。

2.C.“灾难性大数据”的出现是因为数据本身有问题,更可能是提供者先造假。

3.B.B项,从原文表述看,主要需要“归纳和分析”的能力,并没有叙述“毅力”。

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