数字化和数据(理解数字化)

本文约一万六千字。建议阅读20分钟。本文介绍了神经科学和机器学习的进一步发展。近年来，随着信息技术的飞速发展，人类社会正从工业时代步入以数字化为特征的数字时代。针对数字化研究概念界定混乱、缺乏的现状，以SCI、s SCI地区期刊和国家自然科学基金委管理科学部认定的30种重要期刊为主要文献来源，运用文献计量学和文献研究方法，对“数字化”和“数字化转化”、“数字化转型”两组中英文概念进行区分和界定，明确其内涵、外延、演化规律和应用现状，并提出数字化的未来。在数字化快速发展的初期，理清概念之间的区别和联系，将减少后续研究的混乱和错误，为数字化领域的理论积累提供语义基础，有助于开展和深化数字化研究，消除语言障碍，促进成果的普及。
近年来，随着信息技术的飞速发展，人类社会正从工业时代步入以数字化为特征的数字时代。数字技术的发展和融合带来了前所未有的数字化浪潮，其特征是移动互联网、云计算、物联网、人工智能、机器学习等技术的突破和融合。数字技术的爆炸创造了大量的创业机会，在全球范围内带来了价值创造的新范式，使数字经济成为新的出路。数据显示，2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重接近40%。2021年，中国数字经济增加值进一步达到45万亿元。“十四五”期间，数字经济核心产业增加值将从2020年的7.8%提高到2025年的10%。
实践的繁荣和政策的推动，引起了学术界对数字经济的关注。工业营销管理在过去的5年里发表了100多篇关于“数字化”、“数字化”、“数字化”的文章。国内期刊近五年也发表了数千篇与“数字化”相关的论文。然而，由于概念模糊，缺乏定义，数字化领域的基础研究仍然不足。“数字化”与“数字化”和“数字化”与“数字化”在应用中有不同程度的混淆。
Ronda和Koontz指出，要想理解任何概念的本质，首先要有一个明确的定义。概念的定义是逻辑分析的起点。没有统一的概念定义，可能会出现逻辑推理的漏洞，不同研究者之间的对话交流也可能缺乏一致性比较的基础。在数字化成为管理领域重要研究方向的过程中，对其概念本质认识模糊，对其边界、联系和区别把握不准，对其历史演变规律认识不足，成为当前不容忽视的问题。
鉴于上述研究空白，本文旨在对数字化与数字化、数字化与数字化这两组概念及其对应的英文术语进行辨析。具体而言，研究问题包括：
数字化和数字化及其从属词“数字化转型”和“数字化改造”。这两组概念的内涵和外延及其对应的英文术语应该如何定义？
数字化和数字化及其从属词“数字化转型”和“数字化转型”。这两组概念及其对应的英语术语的概念演变规律是什么？
在数字化快速发展的初期，理清概念的区别和联系，将大大减少后续研究中的混乱和错误，为数字化理论的积累提供语义基础，有助于数字化研究的深化和科研成果的推广，为政府与企业、高校与企业之间的沟通消除语言障碍。
1研究方法和文献选择
现代科学计量学技术可以对海量文献进行多维度、历时性的动态分析，比如以CiteSpace软件为代表的科学知识图谱就是一种重要的文献计量分析和可视化方法；文献研究法是指收集、鉴别、整理文献，通过文献研究形成对事实的科学认识的方法。本文首先利用基于CiteSpace的文献计量学进行定量可视化分析，然后利用文献研究从定性的角度对数据进行整理和总结。
根据所研究的问题，本文选择标准抽样方法来确定文献范围。参考Wolfswinkel的文献选择指南，具体过程分为五步。
首先在中国知网数据库中，关键词是“数字化”、“数字化”、“数字化转型”、“数字化转型”，分别以文章的主题和标题进行搜索。