誰比你更了解自己

張薇

默默是一家知名IT公司的HR經理。前兩天的一件事情，讓這位叱咤職場10年的精英在面試現場差點亂了分寸。

一位剛畢業的大學生來應聘公司數據分析師的職位，這位學習應用統計的文靜小伙子從上萬份簡歷中脫穎而出，又和其他49名幸運兒一起通過了第一輪的筆試。筆試結束后，作為HR負責人，默默召集這些職場新人們開了一個簡單的說明會，提示了筆試后第一輪面試的注意事項。“我叫默默，大家有什么問題，可以問我。”默默不知道，就是這句話，讓自己開啟了一場不為人知的歷險。

5個工作日后，第一輪面試開始，HR部門是主考官。那位小伙子走進房間，拿出了一個文件夾，說：“雖然我沒有相關工作經驗，但是這份報告可以證明，數據分析師的職位很適合我。”默默接過文件夾，倒吸一口涼氣，封面上赫然寫著“默默女士的2.0洞察報告”。報告不厚，只有十幾頁，可是關于默默的興趣愛好、常去的地方、最關注的人（經常@的人），親密圈子（互相關注的博友），包括經常談論的話題，以及網絡口頭禪等等，一一用數據、圖表展現無遺。

默默肯定是呆了幾秒鐘，內心翻江倒海，難以形容。因為，這份報告描繪出的自己，既熟悉又陌生。

難道我最愛吃的是麻辣香鍋，3月內提及這個詞匯10次？難道我如此渴望得到某個人的回應？3個月內@了他12次？難道，一個素未謀面的小伙子，比自己更加了解自己？

默默的經歷，也許以后將會在無數個普通網民身上上演。

和迄今為止都很盛行的星座算命不同，社會化媒體的個人軌跡不是前瞻性的，是日復一日累積的推演，也是最真實自我的記錄和展現。

很多時候，這些隱藏在電腦背后的龐大數據就像一個麻亂的大線團，只需要找到那個線頭一拎，就能清晰再現一個個的網絡人格，就能再現一個個連你都不知道的自己。

據統計，互聯網上的信息總量正以每年50%的增速不斷膨脹，其中90%的信息來自近三年，包括每個月Facebook上分享的30億條內容，每天12TB的Twitter信息。在中國，新浪微博、騰訊微博每天也在由數億用戶創造大量的數據，新浪微博發送峰值時每分鐘就能產生73萬條數據。這些社會化媒體的數據中，近80%是由個人用戶產生的。這些龐大、繁多、復雜的數據，在多種算法模型的演繹下，就能產生超出人類頭腦和感知的洞察結果。

比較近的一個例子是，英劇《黑鏡》第二季中，女主角在痛失男友后，加入了一個高科技的測試項目。該項目利用其男友在Facebook、Twitter等社交網絡上留下的大量數據，重建了一個模擬人格的AI（即人工智能）。這個“復活”了的男朋友，模仿逝者生前的語調、語氣，以及思維模式，和女主角聊天，最后甚至變成了一個具有行動能力的機器人。

而整個過程，全賴于這位男友在社交網絡上留下的大量個人信息和行為軌跡。利用大數據的方式，科研人員對這些個人數據進行分析，獲得模型、發現規律、統計比較，最終實現了“預測”——如果他活著，會怎么做。

作為大數據最有名的例子，一位美國17歲少女懷孕的事情傳播到了世界各地。某日，美國一名男子向一家零售連鎖超市投訴，稱給他17歲的女兒發嬰兒尿片和童車的優惠券。一個月后，這個憤怒的父親打來電話道歉，因為嬰兒用品促銷廣告并不是誤發，他的女兒的確懷孕了。

原本屬于個人私事的信息，通過某些購物機構數據庫的整合和計算，產生了巨大的商業價值，同時也造成了上述家庭啼笑皆非的經歷。

近日《紐約時報》網絡版撰文稱，人類即將迎來大數據時代，在大數據的發展過程中，隱私問題不容忽視。

美國一家著名的醫療機構利用大數據的方式，已經積累了900萬名病人的超級大數據庫。

利用這份數據庫，新的患者能迅速找到和自己接近的病患用藥方案，老的病患可以追蹤病情并提高醫療質量。顯然，大數據將推動醫療科學進入黃金時代，但也有醫生擔心，各界對隱私的關注，很有可能會推遲這一時代的到來。

無論如何，人類已經無法阻擋大數據滾滾前進的步伐。

我想，再過幾年，也許大家都不再癡迷于星座大師的運程預測，而是找家大數據機構出份個人洞察報告，跟著命運賜予的一個一個預兆，一點一點去了解那個不熟悉的自己。

（作者為新媒體觀察員，大數據分析師））