关于大数据时代的质量信息，描述不正确的是大数据时代的质量信息不需要经过筛选和验证。
在大数据时代，信息爆炸和信息传播的速度加快，但并不意味着所有的信息都是准确和可信的。描述不正确的是认为大数据时代的质量信息不需要经过筛选和验证。事实上，大数据时代的信息质量问题成为了一个重要的挑战，需要进行筛选、验证和评估，以确保信息的准确性、可信度和可用性。
1、数据源的不确定性：大数据时代的数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、在线平台等多种渠道，而这些数据源的可靠性和真实性并不总是可信的。需要进行数据源的筛选和验证，排除虚假、失实或潜在误导性的信息。
2、数据质量的不确定性：海量的数据可能存在着错误、噪音和不完整的问题。大数据需要进行数据清洗、去重、修复等处理，以提高数据的质量和准确性，确保其在分析和决策中的可信度。
3、数据偏见和误导：大数据时代的信息可能受到特定群体、偏见或利益驱动的影响，存在着信息的选择性呈现和解读的问题。因此，需要进行信息的验证和辨别，防止被误导或误解。
4、算法和模型的可靠性：大数据分析依赖于复杂的算法和模型，然而这些算法和模型的开发和应用可能存在着偏差、局限性或误差。因此，需要对算法和模型进行评估和验证，确保其在分析和预测中的可靠性和有效性。
因此大数据时代的质量信息不是自动准确可信的，需要经过筛选、验证和评估的过程。描述不正确的是认为大数据时代的质量信息不需要经过筛选和验证。只有通过合理的数据管理和分析手段，才能最大限度地利用大数据的价值。
大数据时代的特征
1、数据源的不确定性：大数据时代的数据来源广泛，包括社交媒体、传感器、在线平台等多种渠道，而这些数据源的可靠性和真实性并不总是可信的。需要进行数据源的筛选和验证，排除虚假、失实或潜在误导性的信息。
2、数据质量的不确定性：海量的数据可能存在着错误、噪音和不完整的问题。大数据需要进行数据清洗、去重、修复等处理，以提高数据的质量和准确性，确保其在分析和决策中的可信度。
3、数据偏见和误导：大数据时代的信息可能受到特定群体、偏见或利益驱动的影响，存在着信息的选择性呈现和解读的问题。因此，需要进行信息的验证和辨别，防止被误导或误解。
4、算法和模型的可靠性：大数据分析依赖于复杂的算法和模型，然而这些算法和模型的开发和应用可能存在着偏差、局限性或误差。因此，需要对算法和模型进行评估和验证，确保其在分析和预测中的可靠性和有效性。