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“喂？不要！不要！”

辦公室里常能聽見這樣簡短的手機對話。你的同事在不到3秒的時間內對這個未知來電按下了結束通話的按鈕。而電話的另一頭，你都可以想象到是一個甜膩客氣至極的推銷員聲音。現如今，你以及你的同事常常會被莫名其妙的廣告推銷電話、短信所困擾，以至于智能手機上都必備一個能自動屏蔽騷擾電話和垃圾短信的小軟件。對于這類事情，其實你只要稍微細想一下就能發現至少兩個問題：一是你的姓名、手機號、家庭住址等私人信息肯定被某無良的中介、營業廳或是網站給出賣了；二是這些條目簡單的數據信息真的就能賣錢！

在這個科技高速發展的信息時代，我們的日常生活基本上都可以數字化地表示。你幾點幾分從什么位置的家出門，坐什么車花了多長時間到了工作地點。這期間，你每發一次微博和打一次電話，包括經緯度在內的精確地理位置信息都被記錄在案，而你的通話記錄在許多年之后仍可以被調閱查詢。電子設備日新月異，互聯網無孔不入，你的一舉一動都產生了大量的數據。雖然，現在大數據的概念被熱炒，但大數據本身并不是技術，而是一種可以催生出技術的時代現象。記錄和管理這些數據成為信息時代的突出特征，我們稱之為“大數據時代”的降臨也并不過分。雖然你自己可能意識不到，也不懂玄妙的科技內核，但是這些龐大的、看似平常而又瑣碎的數據其實已經形成了一種寶貴的資源。大數據可以帶來驚人的財富，因此它也成為了人們爭相搶奪的目標。若想把握未來，就一定不能放棄這個沒有硝煙的新戰場。

大數據有多大？

近10年來，世界上電子數據增長的規模和速度是異常驚人的。美國國家安全局自2001年，也就是9·11事件發生前7個月始，就一直在不分類別地搜集和保存所有美國公民的詳細電話通訊記錄，5年內這一數量就多達1.9萬億條。由于涉嫌侵犯公民的隱私，這一情況直到2006年被《今日美國》披露后受到了廣泛的質疑。現如今，數據量的增長更是指數級的。2009年，美國政府產生的數據達848PB（848×106GB），并且僅美國的醫療數據就達150EB（150×109GB）。2011年全球產生的數據量已經達到了1.8ZB（1.8×1012GB），并且預計將每年翻番。

產生如此多的數據并不難理解。從二維碼的流行以及智能電子設備的普及就可以感受到，我們周遭的所有東西基本都電子化了，物聯網正在悄然搭建。可以細想一下，你身邊哪怕是最簡單的一個物件都曾在超市里有過一個一維條碼。也正是因為一維碼的數據信息存儲量不再能滿足日常生活，二維碼才開始廣泛應用的。未來，哪怕是一棟建筑、一輛汽車也都將會有二維碼，通過手機掃描這個碼，我們可以即刻在網上搜索到關于它的所有歷史信息數據。世界上將不再會有未被編碼的漏網之魚了。也可以說，一旦被遺漏，那么它就等同于不存在。

不過，巨大數據量的產生如果只是關于死物的話，那倒并沒有什么值得大驚小怪的。真正會帶來革命性改變的是關于活人的數據信息。大數據時代形成至關重要的一點就是，人類行動的數據信息終于可以被系統地、規模化地掌控了。根據公路、公交、地鐵、出租車、商場及辦公樓等建筑物里現有攝像頭的安裝數量估計，如果說一個人每天在監視器上出鏡次數過百，你應該一點也不感到新奇。特別是，我們現在的工作和生活一刻也離不開電腦和智能終端。也就是說，你的一舉一動都會產生大量的數據，并被互聯網和移動運營商記錄下來。要知道，預測人類的行為，這在以往基本上是不可能完成的任務。而在大數據時代，研究和預測人類的行為終于變為可能，這一點意義非凡。

人類的行為究竟可不可以預測？

有人會質疑，人類的行為這么復雜，影響因素那么多，所思所想與所做所為大相徑庭，表里不一、謊話連篇的人比比皆是。特別是，真實思想不可能被電子設備捕捉，僅僅依托于分析你以往的行動歷史，怎么就能預測出你之后的實際行為？

的確，長久以來，人們都普遍抱有類似的觀點，認為日食和流星雨等自然規律是可以預測的，但是所有的預測一旦涉及到歷史和社會科學問題，就只能以失敗告終。還有人認為，事情順其自然地發生就好，預測本身就沒什么意義。但事實上，預測在我們周圍無處不在。比如，天氣預報因為極大地影響人們的工作和生活而成為收視率最高的節目，工作計劃也是每年每月必做的功課；甚至，建一棟房子，修一條馬路前都需要預估容量和車流量，不然建大了是浪費，建小了會擁堵。

關于人類行為的預測，其實只需要理解一條精髓就好人都是習慣的奴隸。事實上，精確地預測出一個人下一分下一秒會做什么動作毫無必要。只需要大概預估出某人在某一天的某一個時間很可能出現在什么位置，就已經能產生巨大的作用和影響了。以你自己為例，想預測你周三下午3點的位置一點也不難，因為你在工作單位的可能性非常之高。工作日里，你起床、出門、乘坐何種交通工具，到達單位，吃飯以及回家的時間和路線基本都有章可循。稍稍研究一下你周末的出行和聚會習慣，也可以發現不少規律。甚至細想一下，你和某人約會的地點，都很可能常常是某一家咖啡館或餐廳。也許你會生病請假、出差辦事，但那都是異常情況。我們基于各人習慣進行預測的準確度確實會因人而異，但總體上講，準確度都比你想象的高。

由于人類從來沒有像今天這樣如此依賴網絡和電子設備，因此，大數據時代產生如此多的電子蹤跡讓研究每個人、每個群體，甚至整個人類的習慣成為了可能。這可以帶來很美好的生活。比如，基于對你位置的實時定位和數據分享，在你進地庫時就開始著車，進門前就亮燈，坐在位置前電腦就開啟，咖啡就上桌，這些在技術上并不難實現。同樣，基于對你的蹤跡的預測，你每走一步之前都可以設計好一個陷阱等著你，你這一步踩不到，下一步也總能踩到。以前的“飛天大盜”要實地勘察幾個月甚至數年來分析某人或某機構的習慣規律以實施犯罪行為。以后，只需要一臺電腦和簡單的黑客手段就可以做到了。而GPS實時定位信息及預測僅僅是大數據時代一個很小的斷面，你可以據此推想其他方面更為美好或更為恐怖的生活狀態。

商機還是危機？競爭還是戰爭？

當你進入亞馬遜的網站時，它會“猜測”你可能會喜歡什么樣的產品，并在首頁給你推薦。當你瀏覽京東網頁上的某一產品時，類似的產品鏈接就在旁邊方便你點擊、比對。這是因為在電腦上，你什么時間瀏覽了什么網站，點擊了哪些鏈接，網上購物時買了什么樣的東西，花了多少錢，你中間點擊了哪些、什么樣、什么價格的產品，最后做出了什么樣的選擇都有跡可尋。大型電商網站會基于這些數據，分析顧客習慣并優化自己的產品結構，變更網頁，以達到促進、方便消費的目的。這是通過“數據相似性”的簡單應用就達到特別成功效果的一個典型案例。由于云技術和物聯網慢慢滲透到我們生活的方方面面，以及物流業的蓬勃發展，我們過上了更為便利的生活。也正是基于這些變化，實體商店正在電商的打壓下迅速走向衰落。

從企業層面來講，大數據已經帶來了產業的巨大改變，因此這是一個商機和危機并存的時代。比如，看著淘寶、京東實力的擴大，傳統的電器賣場蘇寧也開始走向電商轉型的道路。銀行保險業更是先一步就建立了大規模、高水平的數據中心和研究機構。理財、保險產品的設計和定價沒有客戶數據的采集和分析作依托，就是無稽之談。谷歌、微軟之類的公司之所以強大，正是因為龐大用戶數量帶來的海量用戶大數據讓他們占盡了優勢。

從國家層面來講，大數據同樣已經成為一個改變實力消長的重要環節，國與國之間的競爭在大數據時代的表現將是信息上的殘酷戰爭。這并不是危言聳聽。在過去，掌握真實材料和撰寫歷史是只有極少數人才可以享有的一種特權，研究和發現人類的行為規律很難也很不精確。而在大數據時代，無法估量的信息數據就那么冷冰冰地躺在那里，它本身雖然沒有生命，但是通過管理、篩選和分析，許多關于人類社會行為的論點會被驗證也會被推翻，許多人類行為的奧秘也會浮出水面。正如同掌握了日月星辰的規律才可以預測并加以利用一樣，未來誰能從大數據中發現并掌握人類行為的規律，才能在信息時代的嚴酷戰爭中處于優勢地位。

大數據是不是讓我們更加無助？

應該說，在科技改變生活的大數據時代，人文社會科學領域燃起了新的希望。在科學的研究方法指導下，社會調查和實踐的難度在降低，規律的發現和驗證變得可行。以往社會科學工作者們對于社會組織架構及人類行為的許多理論都是空想，以后基于大量科學、可靠的數據，就可以進行實實在在的調查研究。

大到一個國家，小到一個行業，這些數據都非常寶貴，其重要作用不可小覷。舉一個簡單的例子，我們國家是一個人口基數龐大的國家，因此病患也非常多，從醫療衛生的角度考慮，醫療、養老都是巨大的負擔。但是，如果我們從醫藥、治療的角度來講，這些病患則是一筆巨大的財富，患者生病、治療及用藥產生的大量數據為我們進行醫療研究、藥品研發提供了大量鮮活的樣本。實際上，中國也正因為患者樣本的高充足率，已經成為了國際藥品企業爭相利用的市場，而中國的不少醫生也因為“見多識廣”而成為技術嫻熟的名醫。同理，由于人口眾多，大數據也為我國社會科學領域的迅速崛起提供了前所未有的機遇，如果能把握住就能贏得未來，把握不住就會一敗涂地。

對個人而言，不少人在了解了大數據之后，都會為更美的明天而欣喜，但同時也會因不自覺地陷入了數據的囹圄而擔憂和驚惶。無時無刻不被數據的大網監視和洞察，讓人無所適從。雖然現在不少人都樂于在網絡上大搞“生活秀”，但沒有隱私地做一個透明人，終究不是所有人的愿望。有人擔心，大數據時代的到來會將人類置于無助的境地。但事實上，如同所有科技一樣，數字都是死的，關鍵在于運用它的人。大數據帶來的是天堂還是地獄也取決于掌握它的人。此外，即使大數據天網恢恢，它所捕捉的永遠是人的行為，而非思想。而對于人類而言，腦袋里裝的東西才是真正可以永恒的財富，巨型的數據機器是掠奪不走的。這就好比，從無處不在的攝像頭，你可以看到我最近經常會去某個商場和某家店逛，并精確分析列出我去的次數、時間以及停留的時長，并據此得出我是一個購物狂或時尚癖的結論。可實際上，我心里所想卻是為了去那里“偶遇”之前曾一見鐘情的一位不知名的美麗姑娘。