信息熵理論下創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐過(guò)程問(wèn)題分析研究

張鵬

摘 要 意圖分析大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)問(wèn)題癥結(jié)，基于信息熵理論中對(duì)于事件不確定性概率的探討，提出將該理論與大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)過(guò)程遇到的問(wèn)題情況聯(lián)系起來(lái)，形成討論大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)程優(yōu)化的深入思考。通過(guò)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐中遇到問(wèn)題的6種情況中信息量和信息熵的分析，得出橫向分析下實(shí)際情境標(biāo)準(zhǔn)差中從高到低依次是：資料被首發(fā)>準(zhǔn)備不足>技術(shù)認(rèn)知>意志下降>資料丟失>心理趨向，“資料被首發(fā)”問(wèn)題的意見(jiàn)相異程度最大，對(duì)于“心理趨向”情況意見(jiàn)較為認(rèn)同，原因是團(tuán)隊(duì)的前期準(zhǔn)備意見(jiàn)分歧和心理問(wèn)題的普遍性;理論情境標(biāo)準(zhǔn)差中從高到低依次是：技術(shù)認(rèn)知>準(zhǔn)備不足>資料丟失>意志下降>資料被首發(fā)>心理趨向，在相對(duì)穩(wěn)定的分析環(huán)境中，理性分析下“技術(shù)認(rèn)知”問(wèn)題分歧最大，“心理趨向”依舊具有較高的認(rèn)同感，表現(xiàn)在相對(duì)局限范圍內(nèi)大學(xué)生團(tuán)隊(duì)對(duì)于“技術(shù)應(yīng)用”的選擇迷茫和應(yīng)用困惑。在國(guó)家“萬(wàn)眾創(chuàng)新”背景下，希冀以計(jì)測(cè)信息量和信息熵的手段來(lái)權(quán)衡并發(fā)現(xiàn)“國(guó)創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)的問(wèn)題出現(xiàn)的原因，并能夠提供即時(shí)性的解決問(wèn)題導(dǎo)向。

關(guān)鍵詞?創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐;信息量;信息熵;問(wèn)題分析

中圖分類(lèi)號(hào)?G642文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼?A文章編號(hào)?1005-4634（2018）06-0097-06

0?引言

2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于強(qiáng)化實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)一步推進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)萬(wàn)眾創(chuàng)新深入發(fā)展的意見(jiàn)》，其中重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)“完善人才流動(dòng)激勵(lì)機(jī)制”解決方針，意圖說(shuō)明在實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新戰(zhàn)略興國(guó)過(guò)程中人的作用依舊處于關(guān)鍵地位。全國(guó)“互聯(lián)網(wǎng)+”大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽截至2018年已經(jīng)成功舉辦了4屆，在鼓勵(lì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的同時(shí)，推動(dòng)了就業(yè)1。但大學(xué)生在進(jìn)行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目過(guò)程中會(huì)遭遇項(xiàng)目實(shí)施的困窘和挑戰(zhàn)，發(fā)現(xiàn)并解決此類(lèi)“挑戰(zhàn)”對(duì)于有效開(kāi)展團(tuán)隊(duì)建設(shè)具有關(guān)鍵意義。大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)所需要解決的問(wèn)題主要分為6種情況，這6種情況反映的是“大創(chuàng)”項(xiàng)目中普遍遭遇的問(wèn)題，統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)每一種情況的信息量和信息熵是統(tǒng)籌規(guī)劃“大創(chuàng)”項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)展的有效舉措，便于從大數(shù)據(jù)方向上把握國(guó)家級(jí)、省級(jí)至院校級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目進(jìn)展，較宏觀地提升“大創(chuàng)”項(xiàng)目質(zhì)量和項(xiàng)目進(jìn)程。

1?“大創(chuàng)”項(xiàng)目學(xué)生遇到6種情況信息量確定方法

“大創(chuàng)”項(xiàng)目中學(xué)生遭遇“困窘”主要包括6種情況2。（1）心理趨向：基于項(xiàng)目成員個(gè)人及成員之間的心理波動(dòng)狀況。（2）資料丟失：合作關(guān)系和個(gè)人收集兩種情境下項(xiàng)目資源遺失情況。（3）意志下降：團(tuán)隊(duì)成員之間及與導(dǎo)師的合作意向下降，多以對(duì)項(xiàng)目失去興趣為主。（4）準(zhǔn)備不足：項(xiàng)目籌備之初、項(xiàng)目實(shí)施進(jìn)程以及項(xiàng)目收尾時(shí)均未處理好項(xiàng)目的規(guī)程和要求，導(dǎo)致項(xiàng)目某階段的成果不充分、不明顯。（5）技術(shù)認(rèn)知：對(duì)項(xiàng)目中出現(xiàn)的關(guān)鍵性問(wèn)題解決對(duì)策或某項(xiàng)專(zhuān)業(yè)技能不熟練，進(jìn)而導(dǎo)致項(xiàng)目出現(xiàn)中間環(huán)節(jié)卡頓情況。（6）資料被首發(fā)：項(xiàng)目?jī)?nèi)部資料、新技術(shù)、新手段、新思路被其他團(tuán)隊(duì)首發(fā)，項(xiàng)目新鮮度及創(chuàng)新性下降。進(jìn)而探討“大創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)遇到的6種情況攜帶的“信息量”衡量方法，采用Shannon的信息論理論——消除人們對(duì)于事物了解的不確定性。Shannon提出可以用信息熵（信息熵是用來(lái)衡量一個(gè)隨機(jī)情況變量出現(xiàn)的期望值，變量信息熵越大，出現(xiàn)的各種情況和內(nèi)容就越多，需要的表達(dá)方式和內(nèi)容也越多）來(lái)衡量單次情況反饋過(guò)程遭遇問(wèn)題的復(fù)雜程度的度量3，4，即：

事件未發(fā)生時(shí)，每個(gè)狀態(tài)出現(xiàn)的概率相等，H′（Xi）表示用以消除這個(gè)事物的不確定性所需要的信息量（從N個(gè)等級(jí)相同可能事件中選出一個(gè)事件所需要的信息度量或含量）。當(dāng)已知事件Xi已發(fā)生，則表示Xi事件所含有或所提供的信息量5，即：

2?30組“國(guó)創(chuàng)”項(xiàng)目實(shí)踐過(guò)程問(wèn)題分析

為說(shuō)明本研究?jī)?nèi)容的實(shí)踐意圖并結(jié)合所處教學(xué)團(tuán)隊(duì)偏重于設(shè)計(jì)類(lèi)教學(xué)的基礎(chǔ)工作，筆者抽取2017年、2018年在廣東省大學(xué)范圍內(nèi)成功申報(bào)并立項(xiàng)的30組國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃團(tuán)隊(duì)（設(shè)計(jì)類(lèi)，平均每組組員5人為研究樣本），并對(duì)其項(xiàng)目負(fù)責(zé)人及主要成員進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，得到大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐反饋過(guò)程中遭遇6種情況的概率值，并對(duì)其“信息量（單位：比特）”和“信息熵（單位：比特）”進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（見(jiàn)圖1）。

利用信息熵理論進(jìn)行具體計(jì)算，過(guò)程如表1所示。

1） 針對(duì)6種情況發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷，以30組“國(guó)創(chuàng)”（設(shè)計(jì)類(lèi)）項(xiàng)目負(fù)責(zé)人作為主要調(diào)查人，每一組大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)踐團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人進(jìn)行2輪問(wèn)卷調(diào)查，第1輪（如序號(hào)1）根據(jù)程度在[0，1取概率值，即程度型打分，貼合實(shí)際表達(dá);第2輪（如序號(hào)1′）在[0，1上慎重取值，保證6種情況的概率之和為1，即范圍型打分，貼合理論表達(dá)。

2） 計(jì)算信息量。以“心理趨向”情況第1組“國(guó)創(chuàng)”在第1輪程度型打分為例，其概率值為0.300，則按照信息量公式可得：

3） 計(jì)算信息熵。信息熵反映該組整體信息量的復(fù)雜程度，以第2組“國(guó)創(chuàng)”在第2輪范圍型打分為例，則按照信息熵公式可得：

4） “0”號(hào)代表極端理想情況，即發(fā)生每一種情況的概率相等（均為1/6），非實(shí)際大學(xué)生團(tuán)隊(duì)，僅作為衡量水準(zhǔn)數(shù)據(jù)應(yīng)用;信息熵?cái)?shù)值并非該組該輪下6項(xiàng)信息量數(shù)值平均值，應(yīng)嚴(yán)格按照公式計(jì)算得出。

通過(guò)比較，30組“國(guó)創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)6種情況發(fā)生的相等概率（1/6）下的信息量均為2.585，以此值作為參考平均值，觀察各個(gè)“國(guó)創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)6種情況的信息量和信息熵變化波動(dòng)，判斷其團(tuán)隊(duì)隱含因素問(wèn)題容量和事件處理復(fù)雜程度。（1）橫向分析各團(tuán)隊(duì)，貼合真實(shí)想法的程度型打分情境下，團(tuán)隊(duì)信息熵超過(guò)“3”的有第1、8、16、18、29組，說(shuō)明其團(tuán)隊(duì)中遭遇各情況的普遍概率更高，團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)和團(tuán)隊(duì)建設(shè)更趨向于復(fù)雜，其中概率值達(dá)到0.500的包括“準(zhǔn)備不足”情況下的第1、8、29組和“技術(shù)認(rèn)知”情況下的第8組，說(shuō)明在團(tuán)隊(duì)建設(shè)趨于復(fù)雜情境下這兩種情況更需要引起重視，而第8組兩種情況均超過(guò)0.500，需要學(xué)校及導(dǎo)師更多的幫助和協(xié)調(diào);貼合理論表達(dá)的范圍型打分情境下，團(tuán)隊(duì)信息熵最高的5個(gè)團(tuán)隊(duì)有第6、8、9、14、15組，說(shuō)明在相對(duì)穩(wěn)定的條件下，團(tuán)隊(duì)出現(xiàn)遭遇情況更加均衡的情境下，該5組團(tuán)隊(duì)解決問(wèn)題的方面和手段需要更謹(jǐn)慎，原則上需要對(duì)該5組團(tuán)隊(duì)建設(shè)保持高度的自醒和控制，盡量提前做好團(tuán)隊(duì)問(wèn)題防范，該5組團(tuán)隊(duì)每一種情況發(fā)生概率均未超過(guò)0.250，相較于其他團(tuán)隊(duì)出現(xiàn)高概率情況（0.300）而言更趨于均衡，亦說(shuō)明該5組團(tuán)隊(duì)出現(xiàn)情況更均衡，問(wèn)題較其他團(tuán)隊(duì)多，而其他團(tuán)隊(duì)的建設(shè)情況則說(shuō)明某一情況高概率，其他情況保持較低概率，問(wèn)題處理更加清晰明朗并易“對(duì)癥下藥”。（2）縱向分析各團(tuán)隊(duì)，對(duì)30組“國(guó)創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)遭遇6種情況在實(shí)際情境和理論情境下信息量和信息熵標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行計(jì)算分析（表2）。

針對(duì)表2進(jìn)一步分析可得，6種遭遇下對(duì)30組“國(guó)創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)信息量的標(biāo)準(zhǔn)差差異分析，縱向分析下，實(shí)際情境標(biāo)準(zhǔn)差相較理論情境標(biāo)準(zhǔn)差高的情況有心理趨向、意志下降、準(zhǔn)備不足、資料被首發(fā)，說(shuō)明此4種情況偏向于大學(xué)生真實(shí)的心理想法，這4種情況出現(xiàn)平均頻次和信息量波動(dòng)幅度更大，表示團(tuán)隊(duì)對(duì)于這4種情況的處理能力相對(duì)較差;而理論情境標(biāo)準(zhǔn)差相較而言高的情況有資料丟失和技術(shù)認(rèn)知，說(shuō)明此2種情況在大學(xué)生視角下分歧較大，針對(duì)這2種情況的對(duì)策和方法措施意見(jiàn)不一致，需要關(guān)注這2種情況在更大數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的團(tuán)隊(duì)建設(shè)問(wèn)題。

另一角度，橫向分析下實(shí)際情境標(biāo)準(zhǔn)差中，從高到低依次是：資料被首發(fā)>準(zhǔn)備不足>技術(shù)認(rèn)知>意志下降>資料丟失>心理趨向，不難看出，“國(guó)創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)對(duì)于“資料被首發(fā)”情況意見(jiàn)分歧最大，而對(duì)于“心理趨向”情況意見(jiàn)較為認(rèn)同，出現(xiàn)此順序排列的主要原因有：（1）順序前兩種情況皆與團(tuán)隊(duì)前期準(zhǔn)備有關(guān)，分歧在于團(tuán)隊(duì)對(duì)是否需要完善的前期運(yùn)作各持己見(jiàn)，顯然部分團(tuán)隊(duì)并未真正意識(shí)到前期準(zhǔn)備的重要性，針對(duì)項(xiàng)目涉及的國(guó)內(nèi)外概況、論文、專(zhuān)利、著名學(xué)者科研動(dòng)態(tài)等內(nèi)容并未做統(tǒng)計(jì)分析處理;（2）“資料丟失”具有較一致的意見(jiàn)，說(shuō)明此情況出現(xiàn)具有偶然性，人為影響不大;（3）“心理趨向”標(biāo)準(zhǔn)差最低，即波動(dòng)程度最低，表明此情況的普遍存在和普遍認(rèn)同，是長(zhǎng)期需要引起關(guān)注和防范引導(dǎo)的“長(zhǎng)線工程”。理論情境標(biāo)準(zhǔn)差中，從高到低依次是：技術(shù)認(rèn)知>準(zhǔn)備不足>資料丟失>意志下降>資料被首發(fā)>心理趨向，在相對(duì)穩(wěn)定的分析環(huán)境中，理性分析對(duì)于“技術(shù)認(rèn)知”呈現(xiàn)意見(jiàn)分歧較大的情況。但對(duì)于心理認(rèn)知的出現(xiàn)頻次，大學(xué)生團(tuán)隊(duì)的態(tài)度普遍良好，對(duì)此的理解分析對(duì)策是：（1）當(dāng)權(quán)衡概率總值為“1”的時(shí)候，6種情況的概率分配使學(xué)生負(fù)責(zé)人變得謹(jǐn)慎，因此，理論情境數(shù)據(jù)更具有說(shuō)服力和嚴(yán)謹(jǐn)性，其匡正了學(xué)生匹配概率值時(shí)過(guò)多的個(gè)人情感以致趨向考慮團(tuán)隊(duì)的真實(shí)情形;（2）“技術(shù)認(rèn)知”是順次最高的選項(xiàng)，對(duì)此的分析是相當(dāng)一部分“國(guó)創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)對(duì)于其真正掌握的技術(shù)并不熟悉，亦無(wú)法權(quán)衡是自我學(xué)習(xí)還是追隨導(dǎo)師的步伐，使其對(duì)自身團(tuán)隊(duì)的技術(shù)理解不夠從而產(chǎn)生困惑，此項(xiàng)波動(dòng)情況最為劇烈，也是表明在刨除個(gè)人情感趨于站在團(tuán)隊(duì)角度考慮問(wèn)題時(shí)，“技術(shù)”方面依舊是大學(xué)生在方方面面賴(lài)以生存的重要關(guān)鍵技能，強(qiáng)化“國(guó)創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)的技術(shù)本領(lǐng)需要占據(jù)絕對(duì)主要地位;（3）“資料被首發(fā)”和“心理趨向”兩種情況的偏低波動(dòng)走向表達(dá)了“國(guó)創(chuàng)”團(tuán)隊(duì)具有對(duì)團(tuán)隊(duì)資料和自身修養(yǎng)的信心，是值得肯定并長(zhǎng)期建設(shè)的方面。

綜上所述，實(shí)際情境偏向于大學(xué)生個(gè)人真實(shí)想法和認(rèn)知，而理論情境側(cè)重于團(tuán)隊(duì)建設(shè)考慮，亦反映實(shí)際情境中“資料被首發(fā)”是表現(xiàn)大學(xué)生個(gè)人想法依舊占據(jù)主導(dǎo)，不愿查詢(xún)資料的普遍情形;理論情境中“技術(shù)認(rèn)知”的高波動(dòng)下“技術(shù)”作用的地位不容撼動(dòng)，需要引導(dǎo)學(xué)生高度重視并實(shí)現(xiàn)自我深入學(xué)習(xí);“準(zhǔn)備不足”在兩種情境下排名均較靠前，也是傳遞準(zhǔn)備工作是形成并完善最終團(tuán)隊(duì)成果的優(yōu)良品質(zhì)，是團(tuán)隊(duì)形成成果的“潤(rùn)滑劑”;“意志下降”排名穩(wěn)定且靠后，透露出大學(xué)生參加“大創(chuàng)”乃至“國(guó)創(chuàng)”的積極性和熱情度較高;“心理趨向”則被團(tuán)隊(duì)普遍認(rèn)同，時(shí)刻警惕問(wèn)題出現(xiàn)并需要彼此長(zhǎng)期相互協(xié)調(diào)溝通，防止內(nèi)部出現(xiàn)“罅隙”。最后，兩種情境下對(duì)于信息熵的離散程度前者明顯高于后者，符合大學(xué)生認(rèn)知廣泛、接受新鮮事物能力強(qiáng)、個(gè)人價(jià)值觀突出的特點(diǎn)，因此，關(guān)注大學(xué)生本體情況時(shí)應(yīng)以實(shí)際情境的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析為主，進(jìn)行團(tuán)隊(duì)建設(shè)和驗(yàn)收?qǐng)F(tuán)隊(duì)進(jìn)展時(shí)則應(yīng)以理論情境依據(jù)為宜。

3?結(jié)束語(yǔ)

基于信息熵理論中對(duì)于事件不確定性概論的探討，提出將該理論與大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)過(guò)程聯(lián)系起來(lái)，形成討論大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)進(jìn)程優(yōu)化的深入思考，這種“聯(lián)動(dòng)”本質(zhì)上也可以歸納為團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新精神的一種外象表達(dá)。在對(duì)教育模式的發(fā)展、大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)建設(shè)以及大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)過(guò)程中的優(yōu)良取材方法、取材方式、遭遇意外情況和挫折的分析中，發(fā)現(xiàn)分析其每一種遭遇意外情況是一種行而有效的解決問(wèn)題對(duì)策，它可以單獨(dú)作為一種創(chuàng)新方法、手段、思維，亦可以形成一套獨(dú)具特色的教育體系，并在團(tuán)隊(duì)建設(shè)過(guò)程中搜集挫折和問(wèn)題的信息量和分析信息熵的表達(dá)結(jié)果，進(jìn)而協(xié)助更為廣泛、受眾群體范圍更大的大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活動(dòng)，優(yōu)化完善創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育體系，為開(kāi)放教育環(huán)境下輸送更多投身“萬(wàn)眾創(chuàng)新”的青年創(chuàng)新人才。

參考文獻(xiàn)

[1]?董卓寧，孟憲博.新時(shí)代高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育范式探析J.自然辯證法研究，2018，34（3）：125-128.

[2]?宋傅天.大學(xué)生參與“雙創(chuàng)”的現(xiàn)狀、問(wèn)題與建議J.宏觀經(jīng)濟(jì)管理，2018（1）：67-71.

[3]?張恒，馮德俊，朱軍，等.遙感影像信息量與空間分辨率的關(guān)系研究J.應(yīng)用光學(xué)，2014，35（3）：409-413.

[4]?李國(guó)佳，楊喜亮.基于知網(wǎng)義原信息量的詞語(yǔ)相似度計(jì)算方法J.軟件導(dǎo)刊，2015，14（6）：142-144.

[5]?李文清，孫新，張常有，等.一種本體概念的語(yǔ)義相似度計(jì)算方法J.自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2012，38（2）：229-235.