数据走进我们的视野,文科的领域。自从经济学成为人文社科的显学以降，数学工具便一再重塑我们的思维格局，而如今的数据，指的是用户使用互联网留下的“痕迹”，仍然是量化思维的胜利。我们无力抗拒，唯有接纳。
幸好，我们还有数据分析的能力，数据获取和数据分析是两种思维路径，前者特指如何从各大网络平台留存痕迹，而后者，则是从痕迹中寻找我们希望的东西，而对于超出现有分析工具能力以外的结果，我们无力去认识。比如Excel和SPSS的能力界限就是我们的能力边界，一步雷池难越!
我们有成为数学工具的奴隶的可能，因为出于种种原因，我们很难去“理解”工具，仅仅是“应用”工具，我们没有能力去对工具做出修改，而只是沿着工具的路径去一次次重复，因此，所谓的“数据获取”只是一句空话，我们的目的是无关紧要的，工具的能力束缚我们的想象力，比如“爬虫和反爬虫”，这是一场旷日持久的斗争，久到很多人都忘了前一秒的数据的时效性其实只有一秒，海量数据的持续产生，让研究数据日益失去意义，你慢一秒，爬虫可能失效，反爬虫措施会出现，只是近似，精确度随之下降，时间，终究战胜了蠢笨的能力边界。
在以上条件的限制下，我们还有一条“出路”：数据分析。时效性依旧不能保证，但至少分析者是有限的，数据依旧是值得付出的。互联网没有改变什么，除了让我们把痕迹一点点留下来以外，分析能力依旧是大多数文科生缺乏的核心能力，发问卷、回收问卷，导入SPSS，然后就没有然后了。
未来依旧是属于有能力去掌握数学工具的人，大数据有它对应的“小数据”吗？没有，只有对应的零散数据，大数据是经过整合的“结构化”数据，绝非海量的意思，那是最为表浅的特征，而且你不可能不去产生数据。你可以不上网，但你要出门，在互联网发展到移动互联网，再至物联网的阶段，出门的摄像头，从天空到地下遍布的传感器，你已经被数据裹挟，很遗憾，这个世界就是这样的，大数据在捆绑你的生活，你无处可逃。SPSS根本上是没有深度分析这些痕迹能力的，如前所述，你需要更为深刻、更为本质的数学工具：编程语言。无论是Python，亦或R，还是Go等语言，拥有强大的“易用性”，我们需要他们，就像我们接纳激光照排技术一样。
不必恐惧，从新闻业开始，这种淘汰与新生便一直存在，从纸质承载文字，到加上图像，再到音视频，摆脱的只是过往，还有新的工具等待我们，我们是无比强调实用的学科，接纳它，数学工具以编程语言的面貌出现，已经是友好的局面了。
如果不接纳，就必须被毁灭，这个世界就是这个样子的。
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