NetFlix出品的迷你劇《黑鏡》第三季節中講述過這樣的一個場景：
“在不遠的將來，我們基於和人互動所產生的社交分數，會決定我們在這個世界上的基本生活權利。劇中的成員是被抽離成一個個5分制評分的人，他們必須通過在社交網絡上表現良好，在生活中展現精緻的一面而獲得好評。
人們的打分僅僅是基於表面的印象，為了維持5分，人不得不去做許多表面上的功夫，如假裝熱情友善，擺拍出各種“歲月靜好”的社交狀態，我們看不到這些高分人士內心的陰暗和醜陋；而每一個低分者所經歷的各種曲折，則沒有人關心，他們只因為低分便被世人遺棄……”
一、數據崇拜
科幻故事往往折射人類內心恐懼與慾望。我們對數據的恐懼來源於 “數據化”作為一種表面上的技術，正在逐漸對人們的意識觀念和社會制度結構進行解構”，併成為一種被廣泛接受的新範式。
互聯網界有個新興詞——ABC，它集合了當下三大技術熱點概念的詞：人工智能AI，大數據Big Data和雲計算Cloud Computing。黑鏡中的畫面便與這裡的“BigData”息息相關。
從2012年開始，大數據的概念被學界與商界輪番地提及。也標誌著人類已經察覺，自己在不經意之間進入了充滿革新氛圍的“大數據”時代。
相比人工智能和雲計算是兩個稍微偏技術型的概念，而大數據則在更大程度上超出了技術範疇，它有著社會學的意義，也更能讓我們思考“黑鏡中所講述的場景會不會在”明天“來臨那一天，幻境成真？還是明天已經來臨？”
舉個栗子：當下數據已經成為一種常規“貨幣”，公民們用它來支付所享受到的溝通服務和安全；平臺則通過提供服務獲取數據進行商業變現。而對於這種交換，大多數人都已經習以為常了。
事實上，近幾年商界對“大數據”的崇拜達到前所未有的高度，很多企業家、學者公開宣稱：未來的生意都是數據生意。
數據之於商業從未如今天般重要：通過聚合、分析大量的消費、社交數據，繪製用戶肖像，並據此提供精準的個性化產品和服務推薦，已經成為了很多企業營銷的新模式。
不管是在剛剛過去的雙十一中，各個電商app根據用戶的歷史瀏覽數據主推相關品牌，還是刷分，打榜，控評……這些製造“好”數據的行動將明星推上流量神壇的行為。數據成為我們這個時代一個影響力巨大的神，它人的習慣和商業行為皆發生改變。
瓦爾·赫拉利在他的的演講中曾提到，也許有一天，人們在結婚之前，不再會徵詢父母的或其他人意見，而是向谷歌等企業諮詢。因為，在它們的數據庫裡擁有所有人產生的數據，通過對數據的整合、分析，可以準確預測未來的婚姻狀況，並給出合適的建議。
今天，大量的創業者和互聯公司的領導人或號稱自己公司（業務）是由數據來驅動的。市場部用它，自媒體用它，公司經營者也在用它，數據被用來當作證明某些結論的終極證據——但是要警惕數據崇拜，它可以起到輔助作用，作為制定決策時的參考因素之一，但不應該由它來引領一個公司的策略性決定。
雖然，數據技術對人類社會的影響是革命性、顛覆性的。它使人類的創造性活動達到巔峰，並能有效解決既往無法解決、也不敢想象會被解決的諸多問題。但是 “數據技術”將一切理解為數據，其中不管是人的行為產生的數據、還是人在獲取數據、清洗數據、利用數據中扮演的角色亦不例外。可問題是，人這種智慧生物並不是二進制。這就導致數據技術不可避免的有一些先天性缺陷。
二、數據真的靠譜嘛？
- 數據會撒慌
克雷•克里斯坦森(Clay Christensen)教授曾講過一個有關天堂旅遊的笑話。“這裡怎麼沒有數據呢？”這位哈佛教授問他的天堂嚮導。“因為數據撒謊，”對方回答說。克里斯坦森教授接著講，所以“每當有人說‘把數據拿給我看’時，我就會說‘下地獄去’”。
經營者需要謹防大數據中的忽悠成分。數據的樣本很多時候會說謊，要知道最準確的數據集不僅要很大，還很廣泛。大數據代表人物傑夫·哈梅巴赫
在其新書《大數據主義》中提到，歷史上90%的數據都產生於過去兩年。2014年，國際數據公司推算出全世界的數據總量有即4.4萬億兆字節。數據總量如此之大，是數碼圖片與數碼影像的興起產生的結果。現在大家用智能設備照相變得十分簡單，這樣就形成了大量的數碼圖片和影像的信息流。
樣本缺乏代表還有——倖存者偏差。我們可以用一個具體的案例來解釋：二戰時軍方對戰機損毀的原因進行分析得出機翼受員是造成飛機損壞的最重要原因，然後展開行動改進機翼以求減少飛機的損毀，但收效並不明顯，為什麼？真正的原因是由於數據抽樣不正確：受損分機簡單可以分為兩類，一類是受損後仍可以返航的；另一類是受損後無法返航的；而用來做統計的分析來自於第一類數據，即能夠返航的飛機，而嚴重受損無法返航的卻未被計算在內，有缺陷的數據源便是說謊”的原因。
- 數據鴻溝
1995年，美國商業部電信與信息局（NTIA）發佈了一份名為《被互聯網遺忘的角落---一項有關美國城鄉信息窮人的調查報告》，報告中提到的“數字鴻溝”這個概念。
數字鴻溝是指人們在數字化生存過程中利用媒介的機會與能力上存在的差異。社會中的某些個人或群體會因為貧窮、數字媒體使用技能的不足等原因而無法成為數據的貢獻者，從“而被忽視或未被充分的代表（overlooked orunderrepresented）“。而平臺則會基於數據做出歧視性的決策，這裡面最經典案例莫過於“五環外的拼多多”。
拼多多剛出現的時候，被很多人笑稱五環外的APP，有人調侃“拼多多，拼得多，騙的多，假的多”。然而近三年拼多多的發展成績遠超一些發展10年的電商企業，令不少人大跌眼鏡。
這背後有一個重要的原因就是數字鴻溝：儘管電商已經發展了十幾年，但是，以紅米為代表的低價智能手機普及，快速地讓三到六線用戶上了網，農村互聯網的滲透率提升。2017年，36%的農村人口已經成為了網民。這是拼多多的基本盤！
而在此之前，廣大農村和城市遠郊地區的消費者們完全沒有經歷過這場變更。他們的數據是接近空白的，創業者聽不到他們的聲音，他們成了被忽視被歧視的市場和人群。
- 數據是否保持”中立“ 不變”
人們常常說數據不會說謊，但是數據的背後是人和平臺。就像那句俗語 “有用的知識”本身就不是中立的，它天然就隱含了利益主體。數據背後的人在創造數據的過程中，以及平臺獲取在這個過程中，我們怎麼能保證網站收集到的數據是人們實際行為和自然情緒？比如說人有出於社交需求的偽裝。而網站本身則代表一定的利益方，這就很難保證數據的生產到獲取是中立的。
比起中立，人這個變量是個更大的問題。要知道一個統計數據只是在這個不停改變的大環境裡的一粒塵埃。人會變，態度和行為方式會變，品味會變，經濟形勢會變，人心、體型、彼此關係以及關注的事物都會變。根據物理學中的“觀察者效應”理論，僅僅是“觀察”的這個行為，也可能改變被觀察的對象。
數據“中立”和變量“問題，在金融投資領域的應用尤為明顯。2011年，高盛集團前任寬客、物理學家伊曼紐爾·德曼在《失靈：為什麼看起來可靠的模型最終都會失效》一書中分析了在金融領域採用數學模型的危險性：“在物理學研究領域，我們面對的是上帝，上帝制定了一條條規則之後，一般不會朝令夕改。但是在金融領域，我們面對的是上帝創造的人，他們估計金融資產價值的依據就是自己的直覺。”人在投資中是經常會變化的，這是研究與人相關的學科時必須要特別注意的
反思：數據中的“大”字確實重要，但是遠沒有很多人想象的那麼重要。正如海洋裡的水也非常多，但是我們無法直接飲用。因此，我們需要意識到，用大數據來做長期的戰略、做全局的考慮，其中的內生缺陷性。
到結尾，筆者更想要強調是數據紛繁龐雜之下，決策者任何時候都應該提醒自己的初衷“是為了什麼做的決策”，不然被一些概念繞暈，丟了本心。老子在《道德經》裡就說過：“其出彌遠，其知彌少”。說的是如果不先行了解自然界運行法則的，即使到處遊蕩，到處見識，滿目盡是人間瑣事，反而會使自己受到矇蔽。這樣，向外探索得越遠，對事物真相的瞭解就愈少。
同樣，對於創業者而言，不要人云亦云，對於大數據這樣的新興技術需要回歸到他們本源中去探究，從數據樣本、數據獲取這個些基本的角度去探究，會有不一樣的看法和思考。
Auerbach, D. (2015). We Can’t Control WhatBig Data Knows About Us. Big Data Can’t Control It Either. [online] SlateMagazine. Available at:
《The JoylessWorld of Data-Driven Startups》
《DATA-ISM: TheRevolution Transforming Decision Making, Consumer Behavior, and AlmostEverything Else》
《數據化，數據主義和數據監控：在科學範式和意識觀念之間的大數據》
《失靈：為什麼看起來可靠的模型最終都會失效》
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