今天，我们来聊聊数据如何重构世界

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来源：网络 291680 2019-03-06

人们的一切网络搜索、社交、消费、阅读行为，正在加速现实世界的虚拟化进程。智能终端、网络ID、浏览器cookie，数据提取的入口无处不在，人的一切社会关系与行为被完整记录下来。互联网平台从用户的各项网络行为中抽象出来的标签，是人类行为在网络世界的自然延伸。基于网络数据的采集、分析和深度挖掘，帮助人类完成了对现实世界的数据化重构。 一、现实世界的数据化再造 将现实生活中的思想、事件、物品、组织、个人“分解”成碎片化的数据信息，通过一定的标签、模型、算法把现实事物数据化，大数据实现对现实世界的重新构建。根据需要建立数据模型，对收集的大量的、复杂的、非结构性的数据进行处理，在没有改变数据原本意义和性质的情况下，使用一定的规则，让数据的内容更加“丰富”。数据的本质就是数字，经过规则的重构后，数据拥有了表意性，在一定的排列组合下，我们通过数据可以解析出预期的信息，完整描述数据主体的当前状态、发展趋势，为现实的决策提供帮助和建议。以企业为例，通过内外关系的数据化重构：对外，企业运用大数据将掌握的用户数据带入营销方案中，以此作为未来运营策略的调整基础，发掘潜力市场，给企业带来更多的发展机遇；对内，统计分析内部人员的基本个人信息、考勤、绩效等数据，优化企业的组织架构、人事安排、管理制度等。 二、人类行为的网络延伸 为了进一步对数据提供充足、精确、形象的解读，通过“打标签”对网络信息进行描述和数据化，进而分析挖掘数据背后更多的信息，人类在虚拟世界实现重生。随着技术的进步和数据的增长，能捕捉的用户行为大大增加。更精准、更快速地分析用户的习惯、行为、偏好等成为可能，数据描述用户的价值越来越受到世界的瞩目。企业利用大数据对用户的消费行为、习惯、倾向、品质、渠道多次建模，为每一个用户构造一个精准的画像，一方面企业能够快速找到精准的用户群体，另一方面也为企业找到用户需求、消费期望等反馈信息。政府的用户画像可以通过对网民的性别、年龄、籍贯、网络行为（包括评论、发文等一系列）等因素进行统计分析，了解公民的社会需求和对政府的建议，为进一步完善以人为本的公共服务奠定基石。企业和政府利用用户画像对用户的未来消费行为或社会意见实现预测，进行更科学、更合理、更高效的运营规划。 三、大数据提升社会运作效率 个性化推荐广泛应用于电子商务、社交平台、内容（阅读、音乐、电影、视频）分享和广告等，后台根据自身业务的不同，选择合适的推荐系统，提高了消费者的购物效率，也减去企业用户调研等程序，大大节省了时间和金钱。通过对用户标签的解读，获知用户的兴趣、关注倾向、经济水平，可以预测用户未来一段时间的消费行为，卖家可以进行针对性的消费引导，减少了现实中的运营成本。居民日常网购之时，购物主页或是详细页周边会出现你感兴趣的商品推荐，这些是后台对你的消费行为、商品浏览、物品收藏等网络痕迹，进行未来消费预期分析得来的。除了对个人的行为预测，大数据通过对舆情走势、网络声量、网民情绪、事件性质、关联主体等维度分析，也可对舆情事件的走势进行预测。确定分析的问题、数据分析的维度、要得出什么结论，经过运算分析获得一定时间区间内事件的走势，研判事件的发展演化态势。通过大数据可以有效提高决策的及时性，强化决策的科学化。 四、无处不在的数据烦恼 大数据的应用已渗透到社会的各行各业，从日常的交通出行、购物推荐到企业的策划运营、用户群体分析，再到政府的新政推广预期、公共服务水平的反馈，大数据无处不在。基于对大量的、真实的网络数据，进行科学的数据建模，相对准确地把握事物的发展动态，实现对未来行为的预测，使大数据价值的突出显示。大数据分析不同于小样本的分析，小样本数据分析是从一定样本中分析得出结论，把规律应用到大样本中。而大数据分析是从海量数据中筛选出有用的数据，挖掘数据价值，向决策者展示真实、全面的情况。但在应用中尤为重要的是用户信息隐私安全的保护，涉及个人真实资料的敏感信息之时，应获得当事人的许可，在未获得授权的情况下，应立法予以制止，以保证大数据行业的正规秩序。

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