题外话
2016年的秋天，我恢复了读书的习惯，在此之前，我大概有三四年的时间没有沉下心去好好读书。总有一种脑袋空空的恐惧感，让我感到很焦虑很无措。
去年，我获得了我人生中第一台kindle，它拯救了我的读书焦虑症，最起码它给了我一个借口，于是我开始认认真真地读书，给自己列书单，做摘抄。但是新的困扰——读书饥渴症又来了，读书结束以后，我总感觉自己没有获得足够的养分，这本书在我这里并没有发挥它最大的作用，于是我明白了，输入和输出，同样重要。
于是今天，我来向大家推荐一本最近读完的一本好书。
《大数据时代》
Part1
《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，它的作者维克托·迈尔·舍恩格伯被誉为“大数据商业应用的第一人”，而真正提出big data——大数据的是全球知名咨询公司麦肯锡。
大数据一词看似很高大上，其实对于绝大多数拥有智能手机的人来说，作为个人的自己早已被纳入了大数据的范围之内。世界科技巨头谷歌就是大数据应用的先驱与典范，除此之外还有微软和亚马逊，但真正做得深、有逼格的还是非谷歌莫属（感兴趣的可以去问度娘，这里就不打广告了）。
过去的我们生活在一个信息十分有限的维度里，时常听邻居的八卦，看看报纸上昨天发生了什么，聊聊流传好几代的传说。但是信息爆炸突然入侵，将地球上的居民们炸了个措手不及，我们又开始生活在信息焦虑里，每天为碎片化的信息发愁，并且为未来世界的失序感到发愁。
但是我们不得不承认，一个时代里，就是永远有人将目光放在了别人永远也看不到的地方，他从海量的数据里窥得商业的变革，并且着手开始改变。
将所有航班的票价信息、路线、时间等数据记录下来，发明了一种可以预测什么时候机票票价最低的软件。
收集所有出海的轮船的记录册，将册子上记录的每一个点的风向、水流等所有信息综合在一起，发现了洋流，并且为后来的航海者提供更安全省时的路线。
Facebook根据人们的“喜爱”来给用户定制个性化页面，并且根据“喜爱”来分析用户，进行“二次挖掘。”
很多有超前意识的互联网公司，已经越来越信奉从大数据里淘金。
part2
《大数据时代》主要提出了三个思维性变革：第一、更多，不是随机样本，而是全体数据。在过去，智慧的人类受困于及其有限的数据，因此在这个框架里发明了随机抽样，在当时看来，这似乎是最完美的做法。统计学家们还为数据抽样设计了一系列的规则来保证数据足够随机，因为只要其中一环有倾向性，抽样的结果就会备受质疑。
“我们不能满足于正态分布一般中庸平凡的景象。生活中真正有趣的事情经常藏匿在细节之中，而采样分析法却无法捕捉到这些细节。”所以，大数据是指不再用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。“大”是相对意义，不是绝对意义。
第二、更杂，不是精确性，而是混杂性。测算计量学科长期痴迷于精确，仿佛只有精确才能使科学获得安全感。执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。精确性给了我们一个错觉——世界是整齐有序排列的，但是现实却是，这个世界永远复杂得你不可想象。所以大数据的简单计算比小数据的复杂计算更有效，对错误的包容会比纠正错误更有价值。
第三、更好，不是因果关系，而是相关关系。建立在相关关系分析法上基础上的预测是大数据的核心，通过找出一个关联物并监控它，我们就能预测未来。相关关系可以迅速准确地解决问题，因果关系是人类绝不肯放弃凌驾于人工智能的努力，但是从现实情况来看，因果关系的追问速度赶不上相关关系的应用速度。
Part3
所有未知皆是忧患，大数据也从来不例外。即便它还处在一个新兴阶段，但是很多人已经把它的历史地位等同于印刷术，并且开始日有所忧。
确实，我们无法忽视这些问题，早些日子读乔治·奥威尔的《1984》，书中 所有人都生活在日夜的监视之下，在极端又扭曲的空间里毫无尊严地活着。时至今日，恐怕作者自己也想不到，他当年在书中描绘的这些场景，竟然在一个民主发展成熟的当代社会，在某种程度上实现了。
人们的上网浏览痕迹，鼠标光标停在什么位置，给什么内容点了赞，在路上开车哪里的路况好，那条路上有加油站，喜欢看什么书，在社交网站发了什么内容。
人们的隐私早已无处可藏，所有你交给网络的内容，都变成了用来预测未来的海量数据里的一粟。
而预测又是大数据运用的核心，可以为我们打造一个更安全、更高效的社会，能给我们分析出一条最适合走的道路，也能预测一个人是否会犯罪，并且在事实发生之前监视他、制止他。
于是，我们违背了对民主的定义，也违背了多年来我们引以为民主曙光的“无罪推定”之论，所以科技与伦理的争锋又要开始了。
假如我们永远都要走那条最直接、最方便、最成熟的路线，那我们还需要有“选择”吗？不需要了，选择的风险远远大于预测。于是我们不再承担责任，因为我们“别无选择”，于是我们失去了作为人的重要组成部分。
“努力在可以应用、可以拓展的地方，应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方，就停下来。”这应该是所有人面对一个新领域或新观念时应有的态度。
网友评论