平日裡，此類“大數據殺熟”的新聞並不少見，但相比起今天要給大家介紹的而言，利用大數據來殺熟可以算是十分溫和而且有點小兒科的了。
大數據這個詞，我知道大家都不陌生，但如果真要我們說清楚大數據的應用及其對我們生活的影響，估計許多人都很難說出個所以然。
那該如何形象地描述大數據對我們的影響呢？
有別於傳統技術科普，今天我們換種方式用一個基於數據採集的用戶畫像案例，來嘗試解釋下我們的一生是如何被數據拆解的：
- 文字部分為通過數據描繪的人物畫像，括號內為獲取這些數據的方式。
- 老家來自四川的二虎，今年28歲。（通過身份證號拆解，社交賬號註冊信息）
- 現在在上海一家國企上班。（通過短信讀取公積金信息，或者支付寶綁定公積金，或者通過社交賬號填寫的公司職業信息）
- 本科學歷，工科生。（通過身份證號調用學信網接口）
- 剛買了房，也買了車，都是貸款的（銀行APP數據，支付寶綁定行駛證或通過APP查違章，每月短信還款提醒）。
- 住在XX小區XX房，上班地點在XX區XX大廈，雖然有車但還是每天是坐地鐵通勤（快遞收貨地址，WIFI連接地鐵熱點，手機LBS活躍圈）。
- 收入一般般（短信讀取銀行到賬短信）。
- 談了戀愛，但沒結婚（社交賬號註冊信息及聊天記錄，通訊錄，通話詳單），已經同居（購買大量女性生活用品）。
- 女朋友叫小花（聊天記錄，通訊錄），在另一傢俬企上班（基於二虎除家裡以外的收貨地址，關聯一些女性物品交易記錄）。
- 平時的消費愛好是電子產品（支付類APP瀏覽和付款記錄），以及看球賽和電影（直播APP、瀏覽器記錄、大眾美團類APP消費記錄）。
- 不喜歡做飯，愛點外賣（頻繁使用外賣APP，開了一年的會員）。
- 偶爾也去旅遊（車票、酒店預定記錄，異地網紅店消費記錄）。
- 朋友很多（好友數，日常活躍好友數，通話記錄與通訊錄的交集），但朋友們的消費水平也一般般（朋友的app消費記錄）。
- 快要結婚了（網上搜索大量與結婚有關的信息，下載了婚禮類APP）。
- 最近也可能要當父親了（查看嬰兒用品，網上搜索很多育兒書籍、知乎查看育兒回答）。
- 最近手頭有點緊（下載了一些借款APP，信用卡和支付寶花唄開始申請最低還款額）。
- 等等等等等等等（各類手機的app及使用記錄）……
大數據下的我們，本質上其實都是在“裸奔”
如果一個需要推產品的公司，拿到了這些數據，就可以非常精準地在小明人生的各個階段，都恰到好處、潤物細無聲地精準推送廣告，但凡有點商業嗅覺的人光看到這些畫像描述就已經在構思營銷方案了。
有了這些數據，無論是保險經還是其他銷售，在推廣產品的時候就能更有針對性、更加胸有成竹，因為當你能精準描繪客戶畫像的時候，你甚至比他最親近的人還了解他。
而且，這還只是二虎一個人的數據，如果再加上小紅的數據，二虎朋友的數據，二虎爸媽的數據，最終就會成為一張關係網。
例如當小花在搜索孕婦裝的時候，其實就可以給二虎推薦奶粉和嬰幼兒保險了，再給二虎的爸媽推薦點嬰幼兒小衣服了；
例如二虎在快過生日的時候，其實就可以給小花推薦數碼產品了；
同理，小花快過生日了，就可以給二虎推薦那款被小花在小紅書收藏並重復瀏覽了上百次的包包了；
例如二虎爸媽在網上一直百度搜索腰椎不舒服怎麼辦的時候，就可以給二虎推薦多功能按摩椅了……
而這樣的推送越精準，對我們的干擾就越小，對我們生活的滲透就會越來越深，而我們的感知度反而會越來越低，自戀的人類還會覺得自己的習慣和行為都是自發的，不會相信自己其實早就受到了數據的影響。
大數據下的我們，本質上其實都是在“裸奔”，而且許多時候還渾然不知。
也難怪馬雲會說：未來的核心資源是數據，不是石油。
這不，石油越來越便宜，跌得已經快比水便宜了，而數據卻越來越值錢。
但上面提到的基於個人的數據，一家公司是不可能全部掌握的，需要多個app共同採集數據，把數據拼湊起來才能足夠精準地描繪一個人，才能讓數據發揮最大的作用。
所以我們可以看到各類app的手伸得越來越長，不斷地要求著更多的看似與其毫不相干的權限；
我們也能理解為什麼我們看似沒什麼價值的個人隱私數據經常會被洩露並且還可以賣錢，而且價格不菲；
我們也能明白了為什麼才剛買了房子不久，就能收到中介的電話問你房子要不要賣出去或者租出去；
同時，我們還看到阿里和騰訊此類的大公司不斷擴充自己的產業領域，不斷收購其他app，戰線遍佈線上及線下，因為未來，數據就是資源，數據就是最大的競爭力……
如戲一般的人生，我們都只是一顆棋子
隨著技術的發展，這種基於數據的關聯必將多如漫天繁星。
而星空下是我們平凡的人生，如戲一般的人生，劇本不在我們手中。
我們都只是一顆棋子。
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