论文研究-IT创新概念流行度影响因素的研究---基于云计算的实证分析.pdf

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论文研究-IT创新概念流行度影响因素的研究---基于云计算的实证分析.pdf,  信息技术(IT)创新概念的扩散流行和创新概念的实物化程度、相关概念的流行度、相关的商业关注问题等内容有关.文中通过文献内容分析方法获取IT创新概念及其相关概念的文献内容数量,然后通过K-L散度公式计算概念之间的关联程度,之后通过对概念做相关分析,对自变量做降维筛选,最后通过回归方法,对影响创新概念的相关影响因子
系统工程理论与实践 第31卷 网咯计算SOA laS分布式 web20物联网并行计算云安全PaS 10.45066b6bb0日 8.166.9806b6606日 11.203.363.980666009 分布式 1.799975.549240 Saas 8.363.215290.963.95 Web 2.0 514.152.773.316.624.1906 物联网 9.775.132948.8711.148.813.300 000 109y 8846.355.511.955874.589.27 00 云安全 9885993.341.365.571.332.166.673.3406 5.143615661.176.511.153.388.986901.440 图1云计算相关概念非差异距离矩阵 图1中θ表示与对角元素相同的距离.大部分概念问距离均大于2,只有两组概念之问的距离小于2,分 別是: Group1:网格计算、并行计算、分布式计算; Group2:IaaS、PaaS、SaS、云安全.此外还有距离大于 2的概念组 Group3:物联网、SOA、3G、Web2.0. 为了验证差异矩阵的合理性特做自变量相关性分析,结果如表2所示.其中,自变量除了前述的相关概 念外,还加入了三个自变量,云计算实物化程度变量(简称实物化变量),和云计算的商业间题有关的两个变 量:TOC(总体拥有成本)、数据安全与标准(即数据的安全性与标准化).部分变量内容的解释可参见表4 表2相关系数矩阵表 网格并行 Iaas Paas Saas3 G SOA Web2.0云安全分布式物联网实物化TOC数据安全 计算计算 计算 与标准 网格计算1.00.960.33-0.440.280.580.860.190.180.970.340370.44-027 并行计算0.961.00-0.02-0.120.420.610.820.290080.940.030.19-0.160.07 Laas 0.33-0.021.000.960.98-0.16-0.210.270.72-0.320.950.740.900.85 PaaS 0.44-0.120961.000.97-0.23-0.280.170.67-0.390.980.760.950.88 0.280.420980.971.000.390.370.400.660.250 0.370.450.58 0.580.610.16-0.230.391.000.740.120.220.640.24-0.280.270.12 SOA0.860.82-0.21-0.280.370.741.000.20-0.050.92 0.20-0.19-0.26-0.06 Web2.00.190.290.270.170.400.120.201.000.440080.240.080.210.26 云安全-0.180.080.720.670.660.22-0.050.41.000.20.670.430.620.80 分布式0.970.94-0.32-0.390.250.640.920.080.221.00 0.30-0.31-0.39-0.21 计算 物联网0.34-0.030.950.980.53-021-0.200.210.67-0.301.000.760.940.85 实物化-037-0.190740760.37-0.28-0.190.080.43-0.310.761.000880.62 TOC-0.44-0.160.900.950.450.270.260.210.620.390.940.881.000.85 数据安全-0.270.070.850.880.580.12-0.060.26080-0.210.850.620851.00 与标准 利用方差膨胀因子检验方法,去掉VIF大于10的自变量,简化模型相关系数矩阵如表3所示.从表3 中可见 Groupl中选取了网格计算作为代表, Group2中选取了SaS、云安全为代表, Group3中的所有物联 网、SOA、3G作为了自变量 增刊2 金鑫,等:IT创新概念流行度影响因素的研究——基于云计算的实证分析 表3调整后相关系数矩阵表 网格 SOA云安全物联网实物化TOC数据安全 与标准 网格计算1.000.280.580.86 0.18 0.34 0.37 0.44 0.27 0.28 0.39 0.37 0.66 0.53 0.37 0.45 0.58 3G 0.58 0.39 1.00 0.74 0.22 0.24 0.270.12 SOA 0.86 0.74 1.00 0.05 0.20 0.19 0.26 云安全 0.180.66 0.22 0.051.00 0.67 0.43 0.62 0.80 物联网 0.340.53 0.24 0.200.67 1.00 0.94 实物化 0.370.37 0.28—0.190.4 0.76 0.88 0.62 TOC -0.440.45 0.2 0.260.62 0.94 1.00 0.85 数据安全 0.270.58 0.060.80 0.85 0.62 0.85 00 与标准 23回归分析 从表3的调整结果可以看出差异化矩阵与方差膨胀因子方法所的结论一致,自变量筛选后相关性明显 降,符合建模标准.故建模如下 Y=0+61x1+P2X2+…+③9x9+2 付该模型做回归分析,各变量的描述和回归结果如表4所示 表4各变量的定义与回归分析结果 变量标签 变量定义 ※因变量 云计算(Y) 关于云计算的相关文献在数据库中每月出现的次 ※自变量 Coef SE 实物化 实物化程度(x1) 云计算中国市场规模(数据来自CCID的中国云2.759* 1.026 计算产业发展白皮书) 商业问题 总体拥有成本(x2) TOC相关文献在数据库中每月出现的次数 0.09**0.018 数据的安全性与标痄化(x3)数据的安全性、标准化相关文献在数据库中每月出0.027** 0.007 现的次数 相关概念 Groupl 网格计算(x4) 网格计算的相关文献在数据库中每月出现的次数0.034**0.006 Group 2 云安全(x5) 云安全的相关文献在数据库中每月出现的次数 0.015 0.011 Saas(x6) SaS的相关文献在数据库中每月出现的次数 0.072**本 0.003 Group 3 789 3G(X7) 3G的相关文献在数据库中每月出现的次数 0.002* 0.004 物联网(X8) 物联网的相关文献在数据库中每月出现的次数0.019* 0.005 SOA(X9) SOA的相关文献在数据厍中每月出现的次数 0.041 0.018 McFadden pseudo R 0.825 p<0.05;**p<0.01;**p<0.001 由表4结果分析可知,实证结果中只有 Group1的概念的流行度与云计算流行度呈负向相关,其他变量 均与云计算流行度呈正相关关系,且在相关概念中网格计算与SaS的p值较小,其相关程度与概念距离呈 反向关系 系统工程理论与实践 第31卷 3实证结果分析 31云计算与相关商业问题 由表4回归模型结果可以看到云计算流行度与其相关的两个各商业问题流行度呈正相关关系.首先,云 计算在发展过程中,安全问题和标准问题始终是影响客户是否认可这一创新的关键,这一问题在学术界以及 商业界的强调,无不是在从侧面说明这一创新概念在客户心理预期上的优势.只有人们认叮这一创新,才会 不断的解决其在实际发展中所面临的问题.其次云计算本质上并不是一种技术创新,它更像是一种业务模式 的创新.诞生伊始云计算就肩负着降低企业总体拥有成本的责任.所以TOC问题被讨论的越广泛,说明人们 更加重视这一原始问题的解决,那么,作为解决方案的云计算也就越流行 32云计算概念与实物化 由表4回归模型结果可以看到厶计算流行度与自身实物化呈正相关关系.因为,创新概念流行度与创新 实物化之间的关系应该被理解为是相互的.随着更多的组织选择这项创新,更多的机构将了解和探索这一创 新,其流行度自然也会上涨.尤其是当一些知名的企业高调支持一项创新时,这项创新就会获得前所未有的 合理性,从而被各家机构所看好.所以主概念的实物化程度亦是影响其流行度的重要因素 33云计算与相关概念 通过上述除∫以网格计算为代表的 Groupl概念组外,其他相关穊念与云计算的流行度都成正相关关系 Group2中的SaS是云计算体系的一部分,是应云计算而生的一种服务类型,对SaS对的研究利探讨,离 不开对云计算的推广和认知,所以SaS的流行必然会推动云计算的流行.而云安全是互联网时代网络安全 的最新体现,云安全是从云计算的概念中衍生而来,因此 Group2中的相关概念的流行与云计算的流行度是 正相关的. Group3中的相关概念与云计算的概念频繁的共同出现在相关文献内容中,它们之间相互配合共 同发展,这些相关概念的流行直接带动了主概念云计算的流行 由于篇嗝所限这里略去对正相关概念的详细分析.只简要讨论负相关的网格计算概念. 网格计算就是一个集成的计算资源环境能够充分吸纳各种计算资源,并将它们转化成一种随处可得的、 可靠的、标准的,同时还是经济的计算能力.云计算与网格计算有许多相似之处,如:都希望利用大量计算机, 构建出强大的计算能力,它们在资源特性、任务处理、用户权限、安全性等特点上也有一定的相似性. 但两者之间也有很大的区別,从服务角度来看网格计算一般更重视异质资源整合,而云计算重视提供基 础服务.云计算环境可通过快速提供运行网格应用的物理和虚拟服务器来支持网格计算,同时,云计算也支 持非网格环境.可见,云计算从网格计算发展而来,但它高于网格计算,是网格计算的上游概念云计算的面 世使得企业相关人员的关注力逐步转移到这一包容性更强,更具商业潜力的创新概念上.在前述实证结果中 云计算与网格计算是负相关关系,这也符合我们客观实际的现状 4结束语 创新概念很少孤立的存在与发展,在信息技术理论研究群落中,围绕着市场的风向标,有着许多动态而 且多元的研究存在.所以,信息技术创新在实践中就表现为企业及其管理者将置身于一个纷繁复杂的创新概 念网络中.本文的研究一改传统技术创新扩散的研究思路,提出创新概念扩散新颖的斫究维度.本文基于文 献内容分析方法,借助于定量计算的方法结合云计算的实证,探索了创新概念扩散的影响因素和关联关系 参考文献 1 Rogers E. Diffusion of Innovations[ M. New York: The Free Press, 2003 2 Swanson E B, Ramiller N C. The organizing vision in information systems innovation[J. Organization Science 1997,8(5):458-474 3 Abrahamson E, Fairchild G. Management fashion: Lifecycles, triggers, and collective learning processes[J. 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