巨量資料引爆思維革命
在最近二十多年網際網路的發展中,與資訊有關的產業生態環境和產業鏈都發生天翻地覆的變化。當我們回顧資訊化的歷程時,最清晰、最直觀的是產品,從交換機、路由器、光纖、手機、電腦⋯⋯到網際網路、資訊等。隨後,在遞進的另外一個層面,是資訊交換、傳輸、處理、分類、分析。然而,當我們談論巨量資料的時候,我們不由自主地突然進入一個抽象的廣袤空間,這是一個無法具體描述的數字世界,無窮無盡的巨量資料世界,一個原來無序、混沌的世界,在資料處理技術面前變得合乎規律、井然有序。
1. 淺閱讀下的圖文並茂
紀伊國屋書店,坐落在東京鬧市區新宿,是日本最大的連鎖書店之一。令人驚訝的是在它的暢銷書櫥窗裡,文庫版暢銷書前10 位中,竟有3 本是漫畫書!以書店店員的說法,就是以年輕讀者為主要族群,他們更喜歡使用漫畫的語言、採用漫畫風格的插畫、寫作手法隨意、閱讀起來輕鬆的「輕小說」。幾乎在所有書店的輕小說專區,都可以看到許多學生模樣的讀者在挑選書籍。這是當前風行一時的娛樂性文學作品。
日本年輕一代已經形成自己的閱讀習慣。只有上年紀的人、上班族才會看報,年輕人主要翻看雜誌,還有「輕小說」,看書的時間很少。這是一個「讀圖時代」。
2. 「跟著感覺走」與「不求甚解」
「跟著感覺走」,一度被認為是新生一代不成熟和令人擔憂的原因,然而,考察實情並不是那麼簡單。當巨量資料撲面而來,人們已經難以通過「慢閱讀」接受快資訊,唯有一目十行而且一覽無餘的「快閱讀」能適應時代的需要。於是,Big Data 時代的「淺閱讀」和「讀圖族」應運而生。
在傳統時代,人們的閱讀方式通常是讀書,從文字獲取知識。進入資訊時代,閱讀已經出現變化,那就是多媒體的資訊傳播和閱讀。這自然引出一個結論,如果閱讀還是為了吸收知識的話,那麼最便利於吸收的方式就是最好的「閱讀」方式。而實例證明,聲圖文字並茂的電子閱讀,能夠激發人們多種感官的同時活動,能夠同時從不同方面吸收知識,化深為淺,一看就懂,比枯燥的單純文字閱讀要有效得多。既然如此,Big Data 時代的閱讀革命是不可阻攔。
在上述現象的描述中,表現一個深刻的事實:Big Data 時代不僅僅帶來資訊吸收方式的轉變,更重要的是,它是顛覆人類生存與發展方式的轉變,它使人類思維有更為方便、靈巧的載體,使思維得到持續發展。再進一步,我們將會看到,一旦出現可以保存思維運用或是動態思維的電腦,那麼,人類就進入一個自我設計、改造生命並使之永恆的時代,思維的資料化不過是它的前奏而已。
因此,巨量資料對於思維是一種警示,生活在這一時代的人類,唯有不斷發展、提升自己的思維方式,更新自己的思維成果,才能與持續的生命保持一致。
因此,終生學習,將是我們這一代的生活方式。
3.通俗文化的反思
據統計,日本的圖書銷量在1996 年至1997 年達到頂峰後,長期處於下降趨勢。圖書銷量的減少伴隨國民讀書量的減少。20 世紀90 年代後半期起,一個月內一本書也沒有看的人數比例達到50%。日本學生的讀書量顯著減少,不讀書的比例從1985 年的10% 增加到2005 年的40% 左右,每月讀4 本以上書的學生減少了20%。同樣的現象在中國也司空見慣。
然而,與此相反,「短小輕薄」的讀物卻很受歡迎。有調查顯示,近年來,圖文並茂的「輕小說」流行,提升年輕人對文字的興趣,讀書量有所增加。影視作品的原著以及根據影視作品創作的小說最近大受歡迎,影視作品「小說化」成為近來暢銷書的一個特點。
遠離文字,使很多人擔心語言理解力、情感表現力、資訊分析能力、思維能力、想像力隨之大大降低,但事實上,與此相反的情況也在發生。全新的第三代行動網際網路以期刊、報紙、圖書、音樂、視訊、動漫、軟體下載等數位化內容為核心,形成多媒體、娛樂與加值服務於一體的多元化行動新媒體平台。讀者在享受便捷的閱讀方式和多樣的閱讀內容時,各種視聽感官也被充分利用起來。在資訊技術高速發展的今天,這些新閱讀工具順應都市人忙碌的生活節奏,彌補淺閱讀的局限,同時為讀者提供形式豐富的、個性化的閱讀體驗。新媒體並不排斥舊經典,只是需要新的表現形式,從而在「淺閱讀」方式中產生「深思考」也許將是一種趨勢。
4. 利用媒體報導預言未來事件
據報導,微軟和以色列理工學院的研究人員已經開發出一個軟體,利用歷史資料進行預測。2006 年安哥拉發生乾旱,該系統據此預測安哥拉很可能發生霍亂。該系統根據對2007 年初非洲大型颶風的報導,再次對安哥拉發生霍亂做出預警。而在不到一周之後,安哥拉確實發生霍亂。
該系統在其他測試,例如對疾病、暴力事件及傷亡人數的預測中,準確率達到70% 至90%。Horvitz 表示,該系統還會改進,可以投入實用,幫助政府救援機構更早準備救援活動。這項研究還可以擴大,如果將資訊來源擴大到更多報紙,甚至是電子書的話,其應用範圍和準確率還會提高。
這一類預測工具的市場正在形成。除微軟以外,一家名為Recorded Future 的創業公司也在採用相似的方法來預測未來事件。該公司CEO Christopher Ahlberg表示,利用「硬資料」來進行預測是可行的,該公司的客戶包括政府情報部門。
本文摘自上奇出版/ 李德偉, 顧煜, 王海平, 徐立《BIG DATA淘金術:掌握大數據,就是掌握財富》
圖片來源:Stocksnap