流行文化中的大數據應用

談論大數據時，業界的氣氛充滿活力。 談論大數據應用所發揮的力量，就像我們的祖先談論希臘的神諭——預言未來的神奇生物一樣，充滿敬畏。 或中亞的精靈，強大的構造供您使用，實現願望。 即使在那些有技術背景的人中，大數據的小細節對大多數人來說也是模糊的。 HDFS、MapReduce 等技術概念本質上很難掌握，即使您使用它們也是如此。

然而，大數據背後的更大理念似乎對大多數人來說都很清楚——存在著海量的信息，我們在這些信息的基礎上進行某種形式的分析，然後利用這些信息來洞察人類行為。 “更多的數據等於更多的推理”的想法是一個很好理解的想法。

今天，大數據是一個特定的技術術語，意味著使用某種技術。 隨著大數據的使用在各行各業變得越來越普遍，我們必然會在流行文化中看到更多對它的引用。 然而，就其基本形式而言，我們已經了解我們文化中的大數據有一段時間了。

人們現在如何看待大數據？

大數據應用無處不在，人們大多被大數據在商業事務中的實用價值所推銷。 但也有另一面。 對一個不了解大數據技術細節的人說大數據，談話很可能會轉向反烏托邦未來的願景，人們被公司和政府的陰謀控制和束縛，最終成為殺手機器人。 人們聲稱他們感覺就像數據點，他們的所有信息都由少數公司支配，可以自由地用來改變你的意願並填補他們的金庫。

儘管我們所有人都使用一些大數據框架或其他框架，但對大數據用例的看法存在分歧。 我們經常聽到科學家宣稱流行文化對大數據不是很友好。 這有一定的道理——所有形式的流行文化，無論是電影、電視節目還是書籍，都為大數據世界中人類的未來描繪了一幅相當嚴峻的畫面，這是有充分理由的！ 小說作家通常會承擔責任，扮演其他無法想像的場景，以警告人類他們的活動。 最能說明未來的跡象經常出現在好的藝術中。

反烏托邦作品

在任何關於描述大數據陷阱的現代作品的討論中，大多數人首先想到的是喬治奧威爾的《十九八十四》。 通過老大哥的思想，這本書給了我們一種永遠注視的眼睛的模板，緊緊地控制著人們的行動、思想和情緒。 當人們試圖表達對大數據的恐懼時， 1984 年仍然是最常見的類比。 下一個最受歡迎的是終結者，其中軍工 AI 被提供來自美國軍方各個方面的數據。 這個人工智能獲得了感知，並立即決定人類必須死去，引起幾代人的恐懼。 事實上，圍繞涉及大數據和人工智能的監管和政策工作的社區很清楚他們喜歡稱之為終結者綜合症的詛咒。 當所有對話都不可避免地變成終結者參考時，你怎麼可能就大數據進行有意義的對話？

科幻小說在 50 年代和 60 年代經歷了一個黃金時代，當時最暢銷的書籍都對科學的未來充滿了樂觀。 然而，美國作家菲利普·K·迪克廣泛探索了科學進步的陰暗面。 他的故事在突出技術發展的微妙影響方面堪稱典範。 在斯皮爾伯格改編的菲利普·迪克短篇小說《少數派報告》中，三個“前齒輪”模仿大數據分析，在犯罪發生之前預測犯罪，希望結束所有犯罪。 但是，一個與前齒輪不同的預測——“少數派預測”——開始破壞這個系統。 這部電影很好地評論了用於廣義預測的系統如何不可避免地傷害少數群體。 確保大數據的好處惠及世界各地的所有人是整個人類的責任。

這種反烏托邦的當代例子有嗎？ 無所不知的機器——以及後來的迭代，撒瑪利亞人——在電視節目“感興趣的人”中執行大數據分析，表面上是為了清除恐怖分子並將他們的計劃扼殺在萌芽狀態，但實際上是在關注美國的全部人口。

如果沒有該類型最近最受歡迎的示例，即令人驚嘆的 Netflix 節目Black Mirror，此列表是不完整的。 其中許多情節講述了需要人工驗證的故事，並展示瞭如何輕鬆訪問由大量數據驅動的大量驗證會導致整個社會結構發生變化。

通過所有這些將人類置於危險之中的大數據表現形式，創造性思維解決了監管、監督和民主化大數據訪問的作用。

對大數據未來的樂觀態度

幸運的是，世界末日場景並不是與大數據相關的小說的唯一最終目標。 Issac Asimov 是 20 世紀中期科幻小說黃金時代的基石，他撰寫了標誌性的“基金會”系列。 該系列的前提是心理史學，這是一個試圖根據人類歷史細節預測人類行為的領域。 在這本書中，心理史學的發明者哈里·塞爾登（Hari Seldon）構想了一些定理來確定心理史學何時有效：

• • 接受審查的人群不知道心理史科學的存在。

• • 處理的時間段在 3 代左右。
  • 要使統計概率具有心理歷史有效性，人口必須達到數十億。

看一眼這些定理，你就會看到阿西莫夫寫於 50 年代的預測是如何在今天變成現實的。 大規模預測人類行為是谷歌和 Facebook 等公司核心業務的一部分。

為什麼藝術關注大數據的反烏托邦可能性？
簡而言之，反烏托邦令人興奮。 每個人都喜歡災難。 毫無疑問，大數據使開展業務、發現見解和建立社區變得更加容易。 但這些現象永遠不會像悲劇那樣引人注目。 儘管每個人都知道更多的信息會帶來更多的見解，但大眾對這個想法的陷阱更感興趣。 在諾蘭的標誌性電影《黑闇騎士》中，蝙蝠俠創建了一個系統，將城市中的每部電話都變成了監聽設備。 最後，據透露，他允許他信任的技術中尉盧修斯福克斯摧毀整個系統。 通過這一舉動，蝙蝠俠重新確立了自己作為一個討人喜歡的角色的地位——沒有人希望看到一個人能夠控制這種程度。

並不是人們天生就不信任技術； 他們只是不信任製造和控制技術的人。 技術可以從更多信息中進行更多推斷，而您的推斷完全取決於技術使用者的行為。 Facebook 就是一個很好的例子。 儘管我們大多數人不會拒絕 Facebook 的工作，但許多人認為該公司會記錄我們的聲音作為他們廣告的數據輸入。 Facebook 的情況清楚地表明，人們對數據收集方法存在深深的不信任。 您可以看到對 Aadhar 數據庫的類似反應。 在對安全性的重大擔憂中，人們對圍繞唯一 ID 項目的基礎設施越來越不信任。

世界政治正處於恐懼在全球範圍內再次被武器化的階段。 這些源於大數據的黯淡未來願景只會加劇這種全球恐懼崇拜。

我們可以做什麼？
不管世界各地對大數據表達了怎樣的擔憂，有一件事是肯定的——我們已經生活在大數據時代。 我們無法逃脫它； 它已經在我們身邊。 組織在業務的各個方面都使用它。 幾乎所有行業都發現了大數據的一些應用。 在這個現實的範圍內，世界上沒有由無知驅動的恐懼。

人類一直害怕未知。 流行文化雖然像好的藝術一樣模仿生活，但通過創造有形的壞演員來反映這種恐懼。 這種恐懼的解毒劑與歷代以來幫助我們克服恐懼的方法相同——教育。 了解大數據將使您更多地了解大數據的監管和問責機制、制衡機制。

結論

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