数据新政，大数据驱动大未来
随着互联网的发展，大数据已经成为生产力，有人预言：个人数据是互联网时代的新石油、数字世界的新货币。数据是一把双刃剑，隐私的保护和促进社会互动都至关重要。
作者提出“数据新政”的关键动机在于，数据共享时的价值更大、因为它们能告诉我们公共卫生、交通和政府等系统可以有多大的改进空间，长期来看，数据新政的一个关键目标应该是促进更大的想法流。但遗憾的是，我们大量的个人数据都存在于私人企业中而无法获得。
同时，为了获取数据和使用数据，在政治上唯一可行的办法就是把关于公民自身数据的控制权交给公民本人。同时政府在保护个人隐私上需要作出贡献。比如确保用户拥有个人数据的所有权；拥有数据的控制权和发布权等。
2007年，作者向世界经济论坛提交了一份“数据新政”，并促进形成了2012年美国的《消费者隐私权力法案》以及欧盟的《个人数据保护》法案的出台。但是数据控制和保护的战斗仍然在持续。
随着近些年物联网的发展，有传感器得到的个人数据，以及形成了海量的用户数据，这些绝大部分数据并没有得到很好的保护。
小结：
1：“数据新政”的核心是必须能够同时提供监管标准和经济激励以引导数据所有者共享数据，并同时服务于个体和整个社会的利益。
2：社会物理学使我们可以通过使用大数据和可视化技术近乎实时地观察政策的运行。这种更大程度的透明能够帮助公众更有目的性地控制政策的调整和修正。
3：如果我们能有一门关于社会的数学化的、预测性的科学，它既包含个体差异也包含个体之间的关系，那么就有可能极大地改变政府官员、企业管理者和公民的思考和行为方式。
智慧社会的建立，用人性的洞察设计更人性的社会
根据1776年经济学之父亚当·斯密发表的《国富论》，人都是自私自利的，然而这种自私自利是形成自然市场的有效机制。之后几百年，人们逐渐把这种市场思维应用于社会的各个方面，认为人都是出于自私和自制的，但是作者并不这么认为。
人类并不只是自私、自制的个体，我们在对外界事物是否能真的有自控能力，很大程度上是由于他人互动所生成的社会规范决定的。简单说，社会是有竞争和合作共同推动前行的，人们相互合作并建立了社会规范。如银行家们建立了共同的政策和标准，以规范大家的行为，政治家们创造了共享的传统和方法，以交换金钱利益和公民利益，并共同取悦媒体。
另外，团队的合作也促进了规范带来建立，他们有共同的目标、价值观、甚至着装要求，团队成员建立了一种整体的文化和生活方式，比如合唱团、体育团队等。
同时，每个人也可以同时属于不同的阶层和团队。每个人都有非常多样化的个体特征和需求。因此作者认为按照每个个体的行为来解释社会的整体规范的建立和形成是不准确的。当一群人具有较强的互动又相互彼此视为同伴时，他们才能建立起高度相似的规范。
传统的市场理论的假设是一个市场中存在着许多的买家和卖家，有需求就有供应。但每个个体的信息是不平等的，普通个体和市场交易员和对信息敏感度毫秒级的计算机交易员之间的信息拥有量是完全不一样的。因为每个人对市场的反应是不一样的。人们更喜欢可信的、个性化的关系，而非市场反应。在一个高度连接的社会里，如果一个买家或者买家出了问题，就会产生连锁反应。从而损害与之有关的所有买家和卖家。作者认为，我们应该把经济看成一个具有特定交换关系的复杂网络。交换优于市场的核心是信任。交换网络遇到外部冲击时，交换网络中的关系也很快稳定，而稳定会带来信任，即我们会期望一个持续的有价值的关系。这与传统的市场机制不同，在传统的市场机制中，买家因为市场价格的波动，可能每天面对不同的卖家。在交换网络中，买家和卖家可以更为容易地建立信任，从而使社会在面对大的压力时富有弹性。市场调节机制和信任都是约束人们行为的重要力量。而且作者认为，一个拥有公平、稳定的社会，需要寻找人们之间的交换网络，而不是市场竞争策略。
即便在今天信息时代，我们的习惯在很大程度上还是依赖于少数可信的人的经常性互动产生，数据表明，我们今天每个人可信耐的人数比之前并没有什么变化。这种小的、相对稳定的、可信耐同伴网络仍然主导者我们的饮食、消费、娱乐和政治行为。同时这种小的交换网络的形成影响着社会和企业的生产率和创意的产生。
对于正在涌现的超链接社会，作者提出了3条准则：社会效率、运行效率、弹性。
小结：
1：交换网络优于市场的核心原因在于信任。交换网络中的关系会很快稳定（我们会一再找那些给我们最佳交易的人）；而稳定性会带来信任，即我们会期望有一个持续的有价值的关系。
2：尽管我们拥有现代数字媒体和现代交通，新行为在社会中的传播仍然是由局部的人际交流主导的。因此，尽管具有高得多的探索水平，我们仍然生活在一个交换社会。
3：通过创建一个为个人数据提供深度和背景的公共数据公地，可以在使个人数据更有用的同时实现社会效率的目标以及信息和想法的合理流动。
4：为了维持整个社会的鲁棒性，我们需要一组不同的、具有竞争性的社会系统，并且每个系统都有自己的做事方式，及在需要时迅速展开这些系统的方法。我们为了最佳想法流而校正系统时所实现的正是这类鲁棒性。
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