AI大数据分析技术（ai和数据挖掘）

摘 要

价值评估是科技大数据交易流通的重要环节。本文以价值创造、价值整合、价值传递和价值实现为主线，提出了一个科技大数据价值链模型，在此基础上给出了在价值链模型不同阶段进行价值评估的维度和相关指标，并对科技大数据价值链构建和价值评估的后续研究进行了展望。

关键字

科技大数据；价值链；价值评估

0 引言

2020年3月《关于构建更加完善的要素市场化配置的体制机制的意见》（简称《意见》）正式发布，其中将数据与土地、劳动力、资本、技术作为并列的一个重要要素，指出要推进政府数据开放共享，提升社会数据资源价值，加强数据资源整合和安全保护，并强调引导培育大数据交易市场，为数据要素市场化配置指明了方向。该《意见》使得数据的资源定位更为重要，要求数据在市场更加顺畅的交易流通，从而使数据价值评估成为数据交易流通的重要环节，因为没有数据价值评估，数据的交易流通便难以进行。因此，数据价值评估是一项十分重要工的作，也是一项十分具有挑战性的工作。Wendy等在Debating big data: A literature review on realizing value from big data的论文中，对大数据的价值实现作了综述，总结出大数据六个方面价值，但是目前研究关注于将数据作为资产进行管理，没有标准化的评价方式，使得数据价值难以评估。

本文聚焦于科技大数据的价值评估问题，首先对科技大数据的内涵进行界定，给出科技大数据的价值链模型；然后对科技大数据的价值评估方法进行分析；最后对未来研究进行展望

1 科技大数据价值

构建科技大数据价值链需要首先明确科技大数据的内涵。科技大数据不同于一般意义上的网络及行业大数据，也不同于传统的论文数据，数据内容包括科技成果数据、科技活动数据，以及互联网自媒体科技资讯数据等多方面内容。

本文认为，科技大数据是一类能够反映人类科技活动状态和过程的信息资源，可以支持人类洞察新思想、发现新规律、发明新技术、开发新产品。比如，国家航空航天中心采集的天体数据和科学家采集的人体基因数据，可以助力人们进行科学研究，探索未知空间、未知生命；围绕科技创新活动，通过科研装置产生实验数据，进一步研究后可以产生论文、专利、软著、标准规范、政策建议等数据，以上这些都可以纳入科技大数据的范畴。

构建科技大数据价值链要明晰科技大数据的价值。美国国防科学委员会在《2030 年保持优势的技术与创新》以及《美国国家安全战略》中提出，科技情报成为美国国防科技战略重点，是避免技术突袭的有效路径。

王晶金等在《新政策下科技成果转移转化问题与对策研究》一文中认为，科技成果转化在国家创新体系建设中具有重要意义，而科技大数据就包括专利、科技论文等科技成果。对于不同类型的科技大数据，其评价是一件很复杂的事情。科技大数据的本身是科技活动的信息资源，本文认为其主要有两大类价值，一类是功能性价值，基于该价值可以帮助机构组织进行决策、提升效率；另一类是形象性价值，该价值可以给这个组织产生更好的体验、更高的满意度、更好的组织形象。

总的来说，科技大数据的价值在于知识、产品和服务的创新，通过科技大数据的应用来创造新知识，这也是科技大数据价值最核心的一部分。

在科技大数据价值的创造过程当中，蕴含着科技大数据的价值链。已有大部分研究都是针对大数据价值链，如Curry在The Big Data Value Chain: Definitions, Concepts, and Theoretical Approaches文章中提出，大数据价值链是从数据获取、数据分析、数据监管、数据存储到数据使用的全过程；Attard等在Data Value Networks: Enabling a New Data Ecosystem文章中提出，数据价值网络通过对于数据产品的数据发现、数据监管、数据集成、数据分布和数据使用等操作，发掘数据中蕴含的价值。本文以价值创造、价值整合、价值传递和价值实现为主线，提出了一个科技大数据价值链模型，如图1所示。该模型的具体内容阐述如下。

（1）价值创造过程。科技大数据价值创造过程，即科技大数据生成和采集过程，每天世界上都会生成海量数据，但很多数据并没有被采集。通过一些活动生成数据并同时采集下来，这也就是价值创造的过程，活动过程中的参与者也就是科技大数据的生产者。以科技论文和专利为例，科技论文和专利的撰写过程是典型的科技大数据的价值创造过程。参与者包括科研单位、科技工作者等多元主体。

（2）价值整合过程。科技大数据生产者产生的数据价值可能是碎片化的，需要将其整合在一起，通过某一个机构或组织对生产的数据价值进行整合，形成了数据的汇聚过程，包括科技大数据的汇聚处理和分析挖掘，涉及到的参与者就是科技大数据整合开发者。

（3）价值传递过程。数据整合后如果不进行价值传递，价值就无法得到应用实现，其中涉及到科技大数据的交易、推广和服务，由科技大数据交易促进者完成。例如，知网、万方等平台是科技论文、专利的价值传递平台，承载着相关科技数据的交易、推广和服务任务。

（4）价值实现过程。科技大数据的价值实现，即科技大数据的消费使用环节。在科技大数据价值链模型中，每个环节都存在着价值评估的问题，其中前三个环节是成本投入的过程，只有在最后一个环节才能实现价值的变现。从管理的角度，这个价值链能够维持下去，必然要求最终实现的价值能够抵消前几个环节所投入的成本，因此每个环节价值的评估和最终如何定价也就十分有意义。

2 科技大数据价值评估方法

由于科技大数据的多元价值特点，其价值评价的方法没有统一标准，其中一类方法是通过相关指标确定科技大数据价值。在科技大数据价值链的不同阶段有着不同的评价指标。

2.1 价值创造阶段的评估

在科技大数据的价值创造阶段，可以从科技大数据生产者、科技大数据数量和科技大数据质量三个维度对科技大数据价值进行评价（见图2）。具体来说，在科技大数据生产者维度，可以从组织信用、个人信用和物理信用三个方面进行评价。创造产生数据的组织越可信，科技大数据的价值可能越高；创造产生数据的个人信用越高，比如某个领域权威学者的代表性成果，其价值往往越高；有些科技大数据的产生要借助于很多设备，这些设备的可信度会影响其产生数据的可信度。在科技大数据数量维度，可以从样本规模、属性数量和多样性三个方面进行评价。科技大数据的样本规模和属性数量，毫无疑问是科技大数据价值的影响因素。在科技大数据质量维度，可以从原创性、流行性、前沿性、有用性和易用性等方面进行评价。原创性是指科技大数据产生新技术和新方法的可能性；流行性是指科技大数据的使用范围，使用范围越广，价值越高；易用性是指数据能否便捷地被使用。

2.2 价值整合阶段的评估

在科技大数据价值整合阶段，可以从整合开发者、整合质量、时间属性和空间属性四个维度对科技大数据价值进行评价（见图 3）。具体来说，在整合开发者维度，可以从组织信用和物理信用等方面进行评价；在整合质量维度，可以从粒度和完整性等方面进行评价；在时间属性维度，可以从时间跨度、时效性和实时性等方面进行评价；空间属性维度，可以从区域、领域和行业等方面进行评价。

2.3 价值传递阶段的评估

在科技大数据价值传递阶段，可以从交易促进者和使用者两个维度对科技大数据价值进行评价（见图 4）。具体来说，在交易促进者维度，可以从垄断性、版权范围、收费模式、组织信用和物理信用等方面进行评价；在使用者维度，可以从领域匹配性、使用者偏好和目的性等方面进行评价。

3 结束语

关于科技大数据价值链与价值评估，未来需要做的探索还有很多。科技大数据本身存在的问题还很复杂，首先是情景相关性，也就是科技大数据与传统商品价值的同一性存在显著差异，科技大数据对于不同主体来说其价值不同；其次是数据的互补性，也就是科技大数据的价值取决于使用者本身的数据基础；再次是价值标准的不确定性，即不同科技数据的价值标准不同，同一类数据的价值标准也不统一；此外，就是传统资产价值评估方法的适用性，包括市场法、收益法和成本法这些传统的价值评估方法是否适合用来评估科技大数据价值；最后，人工智能的应用能否为科技大数据的研究提供帮助，助力科技大数据价值评估，可以思考如何将人工智能运用于科技大数据价值评估领域。科技大数据的价值评估都需要基于一个大前提，即科技大数据产权能否得到有力保护，因为数据是可复制的，如果不加以产权保护，那么数据价值的评估也就没有了基础。