如果所有人的信息本来都已经在数据库里，那么有意识地避免某些信息就是此地无银三百两。……另一条技术途径在大部分情况下也不可行，那就是匿名化。……在小数据时代这样确实可行，但是随着数据量和种类的增多，大数据促进了数据内容的交叉检验。198
……因为公司没有意识到匿名化对大数据的无效性。而出现这种无效性则是由两个因素引起的，一是我们收集到的数据越来越多，二是我们会结合越来越多不同来源的数据。200
谷歌和Facebook的理念则是人就是社会关系、网上互动和内容搜索的加和。所以，为了全面调查一个人，调查员需要得到关于这个人的最广泛的信息，不仅是他们认识的人，还包括这些人又认识哪些人等。……不过，虽然企业和政府拥有的这种采集个人信息的能力，
让我们感到很困扰，但也还是没有大数据所引起的另一个新问题让我们更恐慌，那就是用预测来判断我们。201
预测与惩罚，不是因为“所做”，而是因为“将做”——人们不是因为所做而受到惩罚，而是因为将做，即使他们事实上并没有犯罪。……例如，里士满市的警察一直觉得在枪击事件之后会出现一个犯罪高峰期，大数据证明了这种想法，但也发现了一个漏洞，即高峰期不是紧随枪击事件而来的，而是两个星期之后才会出现。202
大数据通过给予我们关于个人自身更详尽的数据信息，帮我们规避了“画像”的缺陷——直接将群体特征强加于个人。205
基于未来可能行为之上的惩罚是对公平正义的亵渎，因为公平正义的基础是人只有做了某事才需要对它负责。……社会关于个人责任的基本信条是，人为其选择的行为承担责任。205
也许，大数据预测可以为我们打造一个更安全、更高效的社会，但是却否定了我们之所以为人的重要组成部分——自有选择的能力和行为责任自负。大数据成为了集体选择的工具，但也放弃了我们的自由意志。
大数据的不利影响并不是大数据本身的缺陷，而是我们滥用大数据预测所导致的结果。大数据预测是建立在相关性基础上的。让人们为还未实施的未来行为买单是带来不利影响的主要原因，因为我们把个人罪责判定建立在大数据预测的基础上是不合理的。207
麻烦的是，人们习惯性地从因果关系的视角来理解世界。因此，大数据总数被滥用于因果分析，而且我们往往非常乐观地认为，只要有了大数据预测的帮助，我们进行个人罪责判定就会更高效。207
大数据大大地威胁到了我们的隐私和自由，这都是大数据带来的新威胁。但是与此同时，它也加剧了一个旧威胁：过于依赖数据，而数据远远没有我们所想的那么可靠。208
美国军方在越战时对数据的使用、滥用和误用给我们提了个醒，在由“小数据”时代向大数据时代转变的过程中，我们对信息的一些局限性必须高度的重视。数据的质量可能会很差；可能是不客观的；可能存在分析错误或者具有误导性；更糟糕的是，数据可能根本达不到量化它的目的。
我们比想象中更容易受到数据的统治——让数据以良莠参半的方式统治我们。其威胁就是，我们可能会完全受限于我们的分析结果，即使这个结果理应受到质疑。或者说，我们会形成一种对数据的执迷，因而仅仅为了收集数据而收集数据，或者赋予数据根本无权得到的信任。210
与数据为伴的人可以用一句话概括这些问题，“错误的前提导致错误的结论。”有时候，是因为用来分析的数据质量不佳；但在大部分情况下，是因为我们误用了数据分析结果。大数据要么会让这些问题高频出现，要么会加剧这些问题导致的不良后果。211
其实，卓越的才华并不依赖于数据。史蒂夫·乔布斯多年持续不断地改善Mac笔记本，依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的就不是数据，而是直觉——他依赖于他的第六感。当记者问及乔布斯苹果推出iPad之前做了多少市场调研时，他那个著名的回答是这样的：“没做！消费者没义务去了解自己想要什么。”212
只要得到了合理的利用，而不单纯只是为了“数据”而“数据”，大数据就会变成强大的武器。213
谷歌流感趋势的核心思想是这些检索词条和流感爆发相关，但是这也可能只是医疗护工在办公室听到了有人打喷嚏，然后上网查询如何防止自身感染，而不是因为他们自己真的生病了。214
必须杜绝对数据的过分依赖，以防我们重蹈伊卡洛斯的覆辙。215
伊卡洛斯，希腊神话人物，是希腊神话中戴达罗斯的儿子。与戴达罗斯使用蜡和羽毛造的双翼逃离克里特岛时，因过于自信，飞的太高，双翼上的蜡遭太阳炙热烤融化而跌落水中丧生，被埋葬在一个海岛上。
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