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物联网走进中国家庭的路径研究

发布时间:2018-06-13 01:10:00 文章来源:未来智库    
    关键词:物联网;走进家庭;需求路径;技术路径;外部化路径
    中图分类号:F204 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2015)12-00-04
    0 引 言
    中国是世界上家庭最多的国家,快速启动家庭物联网产业既是大力发展中国物联网产业,实现新常态下创新驱动经济发展的关键,也是改变中国在世界信息产业第三次浪潮中地位的重中之重。中国能否快速启动家庭物联网产业,主要取决于两个关键因素:一是把握物联网走进中国家庭的最佳时机,争取以最佳时机启动家庭物联网产业;二是选择物联网走进中国家庭的最佳捷径,争取以最短路径启动家庭物联网产业。关于如何把握物联网走进家庭的最佳时机,已经在前面进行过详细介绍[1]。
    现在以家庭物联网模型为基础,通过对家庭智慧化需求、家庭物联网功能和家庭外部物联网化进行深刻解析,运用神经网络和结构方程方法寻找物联网走进家庭的最佳捷径。
    1 物联网走进家庭的需求路径
    1.1 模型构建
    国内外家庭物联网研究成果表明[2-12],家庭物联网主要由三个层次组成:第一层是传感网络,包括智能家电、生活用品、家居设备、家用健康设备等,这些设备或带有RFID或带有传感器,可实现对家庭用品、家居设备的状态监控以及采集家庭成员的健康数据等;第二层是传输网络,由电信家庭网关的物联网传送功能、宽带网络和家庭物联网平台的传送功能组成,实现数据的传输与计算;第三层是应用网络,主要包括家庭网关的物联网应用功能、物联网平台应用功能,以及由商场、制造商、医疗机构等组成的第三方应用功能,第三方应用主要实现对家庭物件的检测、控制、配送,提供商品的售后服务跟踪,以及及时为家庭成员提供健康服务等。
    根据家庭物联网层次结构,将以前通过效度检验的潜变量“家庭智慧化需求”的测量变量[1]分为三类:第一类是测度物联网走进家庭的需求路径的因变量,主要包括“家庭安防”、“远程医疗”、“智能家居”、“在线支付”等,分别用Y1、Y2、Y3、Y4表示;第二类是测度物联网走进家庭的需求路径的因子,是解释因变量的变量,主要包括“家庭组网”、“家庭可管理化”、“家庭联网设备”、“泛在家庭网络环境”等,分别用X1、X2、X3、X4表示;第三类是测度物联网走进家庭的需求路径的协变量,主要包括“家庭设备形态”、“家庭业务边界”、“家庭用户界面”等,分别用X5、X6、X7表示,协变量虽然在实验设计中独立存在,不为实验者所操纵,但仍然能够对因变量产生重要影响。通过分析模型中因子和协变量对因变量的影响解释物联网走进家庭的需求路径。
    1.2 研究方法
    根据物联网走进家庭的需求路径特点,可以用广义径向基神经网络对传输层、感知层对应用层的作用进行分析。径向基函数是一种前馈结构函数,主要包括三层,第一层为输入层,第二层为隐含层,第三层为输出层,数据从一个方向进入,通过输入节点、隐含层,最后进入输出节点。
    将测量家庭物联网传输层的变量“家庭组网”、“家庭可管理化”、“家庭联网设备”、“泛在家庭网络环境”作为广义径向基神经网络的因子,分别用X1、X2、X3、X4表示;将测量家庭物联网感知层的变量“家庭设备形态”、“家庭业务边界”、“家庭用户界面”作为广义径向基神经网络的协变量,分别用X5、X6、X7表示;将测量家庭物联网应用层的变量“家庭安防”、“远程医疗”、“智能家居”、“在线支付”作为广义径向基神经网络的因变量,分别用Y1、Y2、Y3、Y4表示。
    根据分区变量分配个案,将指定数据集分为训练样本、检验样本,采用自动体系结构构建一个具有隐含层的网络,使用批处理方法培训网络。通过上述方法,运行出物联网走进家庭的需求路径神经网络。
    1.3 数据分析
    (1)路径分析
    物联网走进家庭的需求路径神经网络是一个三层神经网络,输入层、隐含层、输出层变量之间的关系主要体现为输入层变量与隐含层变量之间的关系,以及隐含层变量与输出层变量之间的关系两种情况。
    在输入层与隐含层之间的关系方面,输入层变量的因子“家庭组网”、“家庭可管理化”、“家庭联网设备”、“泛在家庭网络环境”与隐含层变量H (1)、 H (2)之间的关系均在0.2附近,基本呈直线关系,即隐含层变量随着因子变量的变化成正方向变化。输入层协变量“家庭设备形态”、“家庭业务边界”、“家庭用户界面”与隐含层变量H(1)呈负方向变化,与隐含层变量H(2)呈正方向变化。就因子变量内部构成而言,“家庭组网”因子中的“家庭组网=3.00”对H(1)的影响程度较大,“家庭组网”因子中的“家庭组网=4.00”对H(2)的影响程度较大;“家庭可管理化”因子中的“家庭可管理化=3.00”对H(1)的影响程度较大,“家庭可管理化”因子中的“家庭可管理化=4.00”对H(2)的影响程度较大;“泛在家庭网络环境”因子各子变量对隐含层变量H(1)、H(2)的影响差异不明显。这说明在因子变量中,得分值较高的因子变量对隐含层影响的程度相对较大。
    在隐含层与输出层之间的关系方面,隐含层变量H(1)与输出层变量“家庭安防”、“远程医疗”、“智能家居”、“在线支付”之间呈负相关关系,即隐含层变量H(1)越大,输出层变量“家庭安防”、“远程医疗”、“智能家居”、“在线支付”越小。隐含层变量H(2)与输出层变量“家庭安防”、“远程医疗”、“智能家居”、“在线支付”之间呈正相关关系,即隐含层变量H(2)越大,输出层变量“家庭安防”、“远程医疗”、“智能家居”、“在线支付”也越大。
         (2)观察预测图分析
    通过输出层变量“家庭安防”、“远程医疗”、“智能家居”、“在线支付”的观察预测图可知,输出层变量的预测值和实际值都集中在得分值较高的区域,“家庭安防”的预测值和实际值集中在“家庭安防=4.00”、“家庭安防=5.00”与4.55~4.80交叉的区域;“远程医疗”的预测值和实际值集中在“远程医疗=3.00”、“远程医疗=4.00”、“远程医疗=5.00”与3.9~4.5交叉的区域;“智能家居”的预测值和实际值集中在“智能家居=3.00”、“智能家居=4.00”、“智能家居=5.00”与3.4~4.4交叉的区域;“在线支付”的预测值和实际值集中在“在线支付=4.00”、“在线支付=5.00”与3.8~4.6交叉的区域。这说明输出变量预测值与假设是一致的。
    (3)ROC曲线分析
    以1-特异性为横坐标,以敏感性为纵坐标,将物联网走进家庭的需求路径的因子、协变量、因变量绘成ROC曲线。通过观察ROC曲线下的面积可知,各变量ROC曲线的面积均大于0.5,说明各变量对物联网走进家庭的需求路径的解释具有一定的准确性。因子、协变量、因变量相比而言,因子“家庭组网”、“家庭可管理化”、“家庭联网设备”、“泛在家庭联网环境”对物联网走进家庭的需求路径的解释效果最好,各因子ROC曲线下的面积均大于0.8;因变量“家庭安防”、“远程医疗”、“智能家居”、“在线支付”对物联网走进家庭的需求路径的解释居二,各因变量ROC曲线下的面积在0.7~0.8之间;协变量“家庭设备形态”、“家庭业务边界”、“家庭用户界面”对物联网走进家庭的需求路径的解释居三,各协变量ROC曲线下的面积在0.5~0.7之间。
    (4)自变量重要性分析
    自变量分析结果表明,在驱动物联网走进家庭的需求路径自变量中,协变量“家庭设备形态”、“家庭业务边界”、“家庭用户界面”的规范重要性最高,说明协变量“家庭设备形态”、“家庭业务边界”、“家庭用户界面”是物联网走进家庭的需求路径形成和发展的关键。因子“家庭组网”、“家庭可管理化”、“家庭联网设备”、“泛在家庭联网环境”虽然单个规范重要性不是很高,但上述变量是形成输出层的直接变量,在物联网走进家庭的需求路径中缺一不可。
    2 物联网走进家庭的技术路径
    物联网能否走进家庭,直接取决于家庭智慧化需求,然而,家庭智慧化需求仅仅只是一种愿望,离开具体技术的支撑,抽象的家庭智慧化需求很难变成现实。研究物联网走进家庭的技术路径,对有序发展相关物联网技术具有重要参考价值。
    2.1 研究假设
    满足家庭智慧化需求的家庭物联网必须具备一定的功能,而各种功能必须有相应的技术作支撑。根据家庭物联网层次结构,将以前通过效度检验的潜变量“家庭物联网技术”的测量变量[1]分为三类:第一类是测度物联网走进家庭的技术路径的因变量,主要包括“家庭应用”、“销售商应用”、“制造商应用”、“医疗应用”、“政府应用”等,分别用Y1'、Y2'、Y3'、Y4'、Y5'表示;第二类是测度物联网走进家庭的技术路径的因子,主要包括“传递内网感知”、“传递外网数据”、“报告终端”,分别用X1'、X2'、X3'表示;第三类是测度物联网走进家庭的技术路径的协变量,主要包括“感知外人”、“感知电气”、“感知健康”、“感知家电”、“感知水表”、“感知外光”、“感知网络”等,分别用X4'、X5'、X6'、X7'、X8'、X9'、X10'表示。通过研究因变量、因子、协变量之间的关系探求家庭物联网传输层和感知层技术对应用层技术作用的规律。
    2.2 研究方法
    应用径向基函数建立自变量“传递内网感知”、“传递外网数据”、“报告终端”、“感知外人”、“感知电气”、“感知健康”、“感知家电”、“感知水表”、“感知外光”、“感知网络”与因变量“家庭应用”、“销售商应用”、“制造商应用”、“医疗应用”、“政府应用”之间的关系。上述自变量分别用X1'、X2'、X3'、X4'、X5'、X6'、X7'、X8'、X9'、X10'表示,因变量分别用Y1'、Y2'、Y3'、Y4'、Y5'表示。应用与物联网走进家庭的需求路径同样的方法,运行出物联网走进家庭的技术路径神经网络。
    2.3 数据分析
    2.3.1 路径分析
    物联网走进家庭的技术路径神经网络由输入层、隐含层和输出层构成,该网络各层之间的关系主要体现为输入层变量与隐含层变量之间的关系,以及隐含层变量与输出层变量之间的关系。
    在输入层与隐含层之间的关系方面,输入层变量“传递内网感知”、“传递外网数据”、“报告终端”与隐含层变量H(1)、H(2)、 H(3)、 H(4)之间路径系数大小的变化均呈正方向变化,而且变化趋势基本一致,输入层变量“感知外人”、“感知电气”、“感知健康”、“感知家电”、“感知水表”、“感知外光”、“感知网络”与隐含层变量H(1)之间的路径系数均为负值,与隐含层变量H(4)之间的路径系数均为正值,与隐含层变量H(2)、 H(3)之间的路径系数有正有负。
    就输入层变量“传递内网感知”与隐含层之间的路径系数而言,“传递内网感知=3.00”与隐含层变量H(2)之间的路径系数相对较大,为0.838。“传递内网感知=4.00”与隐含层变量H(1)、H(3)之间的路径系数相对较大,分别为0.556、0.800。“传递内网感知=5.00”与隐含层变量H(4)之间的路径系数相对较大,为0.538。
    就输入层变量“传递外网数据”与隐含层之间的路径系数而言,“传递外网数据=3.00”与隐含层变量H(1)、H(2)之间的路径系数相对较大,分别为0.667、0.541。“传递外网数据=4.00”与隐含层变量H(3)、H(4)之间的路径系数相对较大,分别为0.680、0.500。
         3.3 数据分析
    3.3.1 模型拟合度分析
    通过用Amos软件对样本数据进行模拟,运行出物联网走进家庭的外部化路径结构方程模型。修正后模型自身检验结果表明,x2/df为2.652,GFI为0.921,RMSA为0.011,TLI、CFI、IFI均大于0.9,AIC为106.027,ECVI为1.233,模型拟合指数总体较好,均达到了拟合指数要求的标准,这说明所构建的物联网走进家庭的外部化路径结构方程模型拟合较好。
    3.3.2 路径分析
    通过运行物联网走进家庭的外部化路径成长模型,生成潜变量“家庭外部物联网化”到各测量变量 “家庭与医院”、“家庭与学校”、“家庭与政府”、“家庭与警局”、“家庭与消防”、“家庭与产品提供商”、“家庭与服务提供商”、“家庭与供水企业”、“家庭与供电企业”、“家庭与供气企业”、“家庭与银行”之间的路径系数。“家庭外部物联网化”到各测量变量之间的路径系数表明,在假设H1所属的路径系数中,“家庭外部物联网化”到“家庭与供气企业”、“家庭与供水企业”、“家庭与产品供应商”之间的路径系数大于1,分别为1.314、1.062、1.062,此部分的H1占H1总量的50%;而“家庭外部物联网化”到“家庭与银行”、“家庭与供电企业”、“家庭与服务提供商”之间的路径系数小于1,分别为0.698、0.185、0.742,此部分的H1占H1总量的50%。在H2所属的路径系数中,“家庭外部物联网化”到“家庭与警局”、“家庭与政府”、“家庭与学校”之间的路径系数大于1,分别为1.240、1.507、1.135,此部分的H2占H2总量的60%;“家庭外部物联网化”到“家庭与消防”、“家庭与医院”之间的路径系数小于1,此部分的H2占H2总量的40%。上面分析结果表明,物联网走进家庭的外部化路径,有的假设得到仿真结果的支持,有的假设得不到支持。同物联网走进家庭的需求路径和技术路径相比,物联网走进家庭的外部化路径具有多样性,其具体形式相对更加复杂,不同地区通过外部化促进物联网走进家庭,应结合本地区经济、文化等特点进行具体分析,并做出详细安排。
    4 结 语
    物联网走进家庭的路径主要包括需求路径、技术路径和外部化路径等。需求路径和技术路径是物联网走进家庭的内部化路径,促进物联网走进家庭的动力主要源自家庭内部。在物联网走进家庭的需求路径中,感知层的“家庭设备形态”、“家庭业务边界”、“家庭用户界面”起关键作用,传输层的“家庭组网”、“家庭可管理化”、“家庭联网设备”、“泛在家庭网络环境”起直接作用。在物联网走进家庭的技术路径中,感知层的“感知外人”、“感知电气”、“感知健康”、“感知家电”、“感知水表”、“感知外光”、“感知网络”等感知技术起关键作用,传输层的“传递内网感知”、“传递外网数据”、“报告终端”等技术起直接作用。家庭感知需求和感知技术的结合是早期促进物联网走进家庭需要做的重点工作。物联网走进家庭的外部化路径具有多样性,其具体形式更加复杂,各个地区需要走差异化道路。
    参考文献
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