 |
作者：維克托·邁爾-舍恩伯格
肯尼思·庫克耶
出版：浙江人民出版社 |
如果把“數(shù)據(jù)化”視為信息社會的初級階段，則名不見經(jīng)傳的英國科學家維克托·邁爾-舍恩伯格，用他別具洞見的天才新著《大數(shù)據(jù)時代》首次告訴我們：人類正在進入“數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)”的信息社會中級階段。
在此階段，信息無所不在無所不包，其無限膨脹的天文海量催生了“統(tǒng)計+分類－推理分析=決策”的計算機處理程序（有點像刷卡消費一步到位，節(jié)省了算賬找補等繁瑣環(huán)節(jié)），悄然挑戰(zhàn)“去粗取精、去偽存真、由表及里、由此及彼”的傳統(tǒng)認識論模式，冥冥之中潛移默化，對我們的生活、工作與思維，對人類“階級斗爭、生產(chǎn)斗爭、科學試驗”三大實踐活動產(chǎn)生著重大而深刻的影響。
大數(shù)據(jù)點燃大智慧
美國政府曾為定期公布消費物價指數(shù)CPI以監(jiān)控通脹率，雇用了大量人員向全美90個城市的商店、辦公室進行電話、傳真拜訪，耗資2.5億美元搜集反饋8萬種商品價格的延時信息。然而麻省理工學院兩位經(jīng)濟學家采取“大數(shù)據(jù)”方案，通過一個軟件在互聯(lián)網(wǎng)上每天搜集50萬種商品價格即時信息。2008年9月雷曼兄弟公司破產(chǎn)后，該軟件馬上發(fā)現(xiàn)了通脹轉為通縮的趨勢，而官方數(shù)據(jù)直到11月才發(fā)現(xiàn)。之后該軟件被暢銷到70多個國家。這一案例充分體現(xiàn)出“大數(shù)據(jù)”顛覆傳統(tǒng)的力量和變革思維的智慧。
“小數(shù)據(jù)”時代追求精準，竭力避免不精準信息誤導誤判。然而95％被傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫拒絕接受的非結構化（非標準）數(shù)據(jù)，在“大數(shù)據(jù)”時代的模糊化數(shù)據(jù)庫中發(fā)揮了重要的作用，因為數(shù)據(jù)越模糊越全面，才能有效避免誤導誤判。
從因果關系到相關關系的思維變革，是“大數(shù)據(jù)”顛覆傳統(tǒng)認識論模式的關鍵。電腦畢竟不是人腦，電腦永遠搞不懂氣候與機票價格之間有什么因果關系。公雞打鳴和天亮之間雖無因果關系，但古人通過公雞打鳴來預報天亮卻很少失敗。“如果數(shù)百萬條醫(yī)療記錄顯示橙汁和阿司匹林的特定組合對癌癥治療有效果，那就用不著通過一次次實驗來探索其具體的藥理機制了”。“蘋果之父”喬布斯就主動試用過一些醫(yī)療記錄有效但未經(jīng)臨床驗證的療法同癌癥抗爭。你可以嘲笑喬布斯“不講科學”，但他卻因此多活了好幾年。
從根本上說，所謂“大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)傳統(tǒng)認識論”，其實是人類把復雜的認識過程“全部打包”給了電腦，而電腦懶得分析推理驗證，只通過統(tǒng)計分類對比，交出“最終答案”就OK了。大數(shù)據(jù)大智慧的精髓在于變“少而精”為“多而全”，變“因果”為“相關”。當實地調研開始被數(shù)據(jù)采集所替代，當嚴密的實驗開始被非線性邏輯所替代，當“唯一真理”開始被多項選擇所替代，“大數(shù)據(jù)”就用事實向人類宣告：“知其然不知其所以然”，既是電腦望塵人腦的劣勢，也是電腦超越人腦的優(yōu)勢！
大數(shù)據(jù)滲透大世界
不要以為“大數(shù)據(jù)”只是科幻故事或政府與科學家的“專利”。環(huán)顧四周，“大數(shù)據(jù)”早已滲透我們生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的數(shù)據(jù)超市、數(shù)據(jù)易趣、數(shù)據(jù)交友、數(shù)據(jù)聯(lián)誼、數(shù)據(jù)作坊、數(shù)據(jù)課堂、數(shù)據(jù)IB等傳奇版本。從治安管理、交通運輸、醫(yī)療衛(wèi)生、商業(yè)貿(mào)易、批發(fā)零售、公益救援直到政治、軍事、經(jīng)濟、金融、社會、環(huán)境、文藝、體育。
UPS國際快運公司從2000年開始通過“大數(shù)據(jù)”檢測其遍布全美的6萬輛貨車車隊，統(tǒng)計出各損耗零部件的生命周期，改“備份攜帶”為提前更換，有效預防了半路拋錨造成的嚴重麻煩和巨大損失，每年節(jié)省數(shù)百萬美元。UPS還依靠“大數(shù)據(jù)”優(yōu)化行車路線（例如盡量右轉彎，避免左轉彎），2011年全公司車輛少跑4828萬公里，節(jié)省燃料300萬加侖，減少碳排放3萬公噸。
為紐約提供電力支持的愛迪生電力公司，針對每年多起電纜沙井蓋爆炸造成嚴重事故，采取“大數(shù)據(jù)”手段統(tǒng)計出106種預警先兆，預測2009年可能出事的沙井蓋并嚴加監(jiān)控。結果位列前十分之一的高危井蓋中，預測準確率達44％。
美國里士滿市警察當局憑經(jīng)驗認定槍擊事件往往導致犯罪高峰期，“大數(shù)據(jù)”證明這種高峰期往往出現(xiàn)在槍擊事件后2周左右。孟菲斯市2006年啟動“大數(shù)據(jù)”系統(tǒng)鎖定了更容易發(fā)生犯罪的地點和更容易抓捕罪犯的時間，使重大犯罪發(fā)生率下降26％。
沃爾瑪2004年依靠“大數(shù)據(jù)”發(fā)現(xiàn)了颶風前夕銷量增加的各類商品，進而每逢預報便及時設立颶風用品專區(qū)，并將手電筒、早餐零食蛋撻等擺放于專區(qū)附近，明顯增加了“順便購買”的銷量。
至于“大數(shù)據(jù)”的經(jīng)濟價值，僅需略舉數(shù)例：2006年微軟以1.1億美元購買了埃齊奧尼的Farecast公司，2008年谷歌以7億美元購買了為Farecast提供數(shù)據(jù)的ITA
Software公司。同年在冰島成立的DataMarket網(wǎng)站干脆專靠搜集提供聯(lián)合國、世界銀行、歐盟統(tǒng)計局等權威機構的免費信息來獲利生存，包括倒賣各類研究機構公開發(fā)布的研究數(shù)據(jù)——只要找到買主，往往愿出高價！
大數(shù)據(jù)創(chuàng)造大金融
金融領域當然是“大數(shù)據(jù)”的主戰(zhàn)場之一。程序化交易也許是現(xiàn)今最主要的“大數(shù)據(jù)”新式武器。美國股市每天成交量高達70億股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在數(shù)學模型和算法之上的計算機程序自動完成。日新月異的程序化交易只能運用海量數(shù)據(jù)來預測收益、降低風險。幾乎所有銀行、券商、保險、期貨、QFII和投資公司都開發(fā)了自己的程序化交易工具。誰的武器更先進？競爭到最后恐怕還是比誰搜集處理的數(shù)據(jù)更海量。
一家投資基金通過統(tǒng)計大商場周邊停車場及路口交通擁擠狀況，來預測商場經(jīng)營及當?shù)亟?jīng)濟狀況，進而預測相關股價走勢，最后居然拿數(shù)據(jù)統(tǒng)計資料換得了該商場的部分股權。
不少對沖基金通過搜集統(tǒng)計社交網(wǎng)站推特上的市場心情等信息來預測股市的表現(xiàn)。倫敦和加利福尼亞的兩家對沖基金，利用“大數(shù)據(jù)”形成119份表情圖和18864項獨立的指數(shù)，向許多客戶推銷股市每分鐘的“動態(tài)表情”：樂觀、憂郁、鎮(zhèn)靜、驚恐、呆滯、害怕、生氣、激憤等，以幫助和帶動投資決策。
在金融機構競相拉客理財?shù)慕裉欤绻芗皶r搜集處理海量的微博、微信、短信，自然也能從茫茫人海中及時發(fā)現(xiàn)怦然心動打算開戶的，或一氣之下打算“跳槽”的投資者。
當然，如果投資者都能通過“大數(shù)據(jù)”直接決策，將“刷卡消費”拓展成“刷卡投資”，那藏龍臥虎的分析師群體和爭雄斗妍的研究報告未來還有市場嗎？
大數(shù)據(jù)暗藏大隱患
像所有新生事物一樣，大數(shù)據(jù)也是一把雙刃劍。宏觀上看，“大數(shù)據(jù)”在各個不同的領域將人類虛擬分割為“數(shù)據(jù)化”與“被數(shù)據(jù)化”兩大陣營。持續(xù)發(fā)酵的“棱鏡門”事件披露了美國政府長期監(jiān)控全世界的“最高機密”，但美國總統(tǒng)、國會和政府都認定這種監(jiān)控“天經(jīng)地義”，是“維護國家核心利益”。雖然社會早已建立起龐大的法律法規(guī)體系來保障個人信息安全，但在“大數(shù)據(jù)”時代，這些體系正蛻變?yōu)楣倘艚饻梢噪S意繞過的“馬其諾防線”。
“大數(shù)據(jù)”導致個人信息被交易、個人隱私被外泄還不算，更大的危險在于“個人行為被預測”。正如作者預言——“這些能預測我們可能生病、拖欠還款甚至犯罪的算法程序，會讓我們無法購買保險、無法貸款，甚至在犯罪實施前就預先被逮捕”——也許你認為這對全社會來說無疑是好事。可是如果預測系統(tǒng)不完善、軟硬件出差錯、數(shù)據(jù)搜集處理不當、臨時數(shù)據(jù)未經(jīng)檢驗、黑客攻擊、有人惡意或善意開玩笑制造假信息……導致你、你的家庭、你的親朋好友、你的所在單位甚至你的祖國被冤枉被制裁，你還能無動于衷嗎？
微觀上看，即使是出于正當目的采集的“大數(shù)據(jù)”，仍可能在“擴展開發(fā)”過程中產(chǎn)生無法想象的副作用。例如谷歌的街景拍攝和GPS數(shù)據(jù)為衛(wèi)星定位和自動駕駛儀提供了關鍵的支持，但同時因其有助于黑幫盜賊便捷挑選有利目標而引發(fā)了多國民眾的強烈抗議。當谷歌對圖像背景上的業(yè)主房屋、花園等目標進行模糊化處理后，反而引起盜賊更加注意。
無論你驚奇還是恐懼，歡迎還是躲避，關注還是漠視，理解還是拒絕，“大數(shù)據(jù)”都在加快步伐向我們走來。我們只有順勢而為，趨利避害，才不至于被這個充滿機遇和挑戰(zhàn)的新時代提前淘汰。