数字如人如水
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“也许将来我们就像被数字潮流推动着的水一样东奔西跑，因为我们的意念早就被分析透彻，这缘于我们做过的每一个选择，都被记录在案。这尤其对像这样有规律消费习惯的人来说特别有用。”这是我读完“同人于野”的“数字如潮人如水”这篇文章的感受。
原文：数字如潮人如水
欢迎来到数字时代。很可能你已经有了能够随时随地上网的手机，玩3d网络游戏，想看任何电影都能在几小时甚至几秒钟之内下载到高清版本。十五年前尼葛洛庞帝的数字化生存中描写的那个无限带宽，一千多个电视频道外加无处不在的界面友好的计算机的世界，正在慢慢变成现实。然而相对于我们正在经历的另一场静悄悄的数字革命来说，这个把数字化等同于玩电脑的境界已经过时了。
有这么一位富有的美国老太太，她的业余爱好是赌博。她经常抱着小赌怡情的态度光顾赌场，输点小钱从不放在心上。可是如果有一晚上输得太多，她也有可能会痛定思痛从此戒赌。有一个下午她总是输，当她输的钱接近900美元的时候，一个服务员笑容可掬地走了过来。“看来您今天运气不太好啊。不如就玩到这吧，我们的牛排很不错，要不您跟您先生去吃顿晚饭？算我们请客！”
这位老太太可能连手机都不会用，但是她正在经历另一种数字化生存：她本人被数字化了。这家赌场实时地知道每一位顾客的赌博记录，他们根据这位顾客的年龄，收入和住址等个人信息以及赌博习惯，可以计算该顾客的“疼痛点”：一晚上最多输多少钱下次还能再来玩。赌场一旦发现某位顾客今天输的钱接近疼痛点，免费牛排之类的节目就出场了。
其实我们每个人都正在被数字化。网上书店会根据你以往买书的记录向你推荐你可能感兴趣的书，这个算法的准确性可以超过任何专家或朋友。世界最大的在线影片租赁服务商netflix超过三分之二的dvd是通过这种关联推荐被租借的。而正因为这个推荐系统，90%的电影每个月至少会被租借一次，实现所谓的“长尾”现象。
这仅仅是冰山一角。据耶鲁大学法学院教授ianayres的supercrunchers一书介绍，每个人的各种个人信息，经常在哪个商店购物，常买哪个牌子的衣服，甚至每一次消费的记录，收到的每一张超速罚单，都正在被商业公司收集利用。根据这些信息，使用统计回归算法，商家可以知道你的很多事情。以前航空公司的原则是你飞得越多就对你越好，而现在则利用你的所有数据来计算你的“忠诚度”一次航班误点或者行李丢失事件发生之后，如果数字算法判断某个长期顾客有可能要因此从此不飞这个公司了，这位客户就会得到特别好的照顾。类似地，租车公司可能会拒绝为信用历史差的人服务，因为数据分析显示信用分数差的人更容易出车祸。而政客则可以根据你的一揽子数据判断你支持哪个党，可能捐多少钱，从而实现精确募捐。商家甚至知道连你自己都不知道的事情，比如dvd出租店可以预测你不能按时还片的可能性。
最可怕的是商家可以精确估算每一个顾客的价格敏感度，从而实现自古以来所有商店的梦想：给每个人看一个不同的定价。据说亚马逊就做过，同样一个商品，那些花钱大手大脚的顾客在网站看到的价格比精打细算的顾客看到的高。在顾客的抗议下亚马逊保证永远都不再这么做了—但商家有更好的办法，比如给对价格敏感的顾客寄减价券。
在这场数字化革命中，每个人都是一大堆数字，而数字有价。acxiom号称是“你所没听说过的最大的公司之一”它拥有几乎所有美国家庭的消费信息。根据这些记录，该公司把所有人按消费习惯分为70类，知道比如那些人爱出国旅游，哪些人喜欢呆在家里。实际上，它不但知道你现在属于哪种类型，而且可以预测你明年将会属于哪种类型。teradata则是一个专门给企业提供数据分析服务的公司，它可以根据货架上剩下商品的实时信息来预测沃尔玛是否需要立即增加库存。
这些公司获得个人数据的一个渠道是政府和容易得到的公开信息，比如婚姻状况，车辆和房产注册，当然还包括信用记录。更重要的数字来源则是直接从零售商买。消费者在亚马逊和沃尔玛的所有记录都被当成一种重要资源出售给了acxiom这样的数据集成公司。另一方面，零售商对各种数字的收集则达到了惊人的程度：比如说超市会精确记录一个品牌的牙膏在货架的摆放位置，因为摆放位置可能会影响到牙膏的销量，而牙膏放在第几层最好卖这个知识是有人愿意花钱买的。
除了获得已有的数据之外，商业公司还可以在原本没有数据的地方“采集”数据，这就是随机试验方法。比如说有个公司想搞个促销活动，有两种可供选择的促销手段无法定夺。这个公司可以随机地选择一小部分顾客分为两组，把两种促销手段分别作为广告寄给这两个组。这样一来，被当成小白鼠的这些顾客对广告的反映，可以告诉公司哪种手段值得推广到所有顾客。有了随机测试这个办法，商业公司在采取新策略的时候会变得更加大胆，从而有一些意想不到的成功。
在网上书店买过几本书，书店就会经常向你推荐类似的书。刚刚找到一份好工作，高档消费品的广告就寄到家里来了。走进一家从没去过的餐馆，服务员居然知道你喜欢哪种啤酒。这种生活看上去相当不错—可是事情还有另一面。书店知道你对喜欢的书根本不在乎多花10%的钱。服装店知道没必要让你这种顾客知道最近正在打折。餐馆服务员知道什么啤酒能让你多喝几瓶。
如果一个人在什么时间买了一双价值多少钱的鞋这样的信息可以直接影响她将来消费要面临的价格水平，那么买鞋算不算需要保护的个人隐私？如果人脸识别技术成熟以后，我们随便上趟街都会被记录在案，那么这个记录是否应该允许被商业公司拥有？
但是消费者也可以利用数字反击。2008年，微软收购了farecast公司，这个公司干的事儿是帮助消费者对各个航空公司进行数字分析。它使用一大堆数字指标，实时地监测机票价格，然后预测票价的走向。我们都知道买机票并不是越早买越便宜，但是什么时候最便宜？farecast知道。实际上，它甚至可以卖给你一个价格保险，如果到时候机票价格没降下来，它承担损失。去年，farecast已经被集成在bing之中。
在这个新数字时代，人是一堆数字。我们到底是数字的主人，还是数字的奴隶？也许第一步是要知道数字的重要性。如果你不想被数字玩，你最好学会玩数字。
“也许将来我们就像被数字潮流推动着的水一样东奔西跑，因为我们的意念早就被分析透彻，这缘于我们做过的每一个选择，都被记录在案。这尤其对像这样有规律消费习惯的人来说特别有用。”这是我读完“同人于野”的“数字如潮人如水”这篇文章的感受。
原文：数字如潮人如水
欢迎来到数字时代。很可能你已经有了能够随时随地上网的手机，玩3d网络游戏，想看任何电影都能在几小时甚至几秒钟之内下载到高清版本。十五年前尼葛洛庞帝的数字化生存中描写的那个无限带宽，一千多个电视频道外加无处不在的界面友好的计算机的世界，正在慢慢变成现实。然而相对于我们正在经历的另一场静悄悄的数字革命来说，这个把数字化等同于玩电脑的境界已经过时了。
有这么一位富有的美国老太太，她的业余爱好是赌博。她经常抱着小赌怡情的态度光顾赌场，输点小钱从不放在心上。可是如果有一晚上输得太多，她也有可能会痛定思痛从此戒赌。有一个下午她总是输，当她输的钱接近900美元的时候，一个服务员笑容可掬地走了过来。“看来您今天运气不太好啊。不如就玩到这吧，我们的牛排很不错，要不您跟您先生去吃顿晚饭？算我们请客！”
这位老太太可能连手机都不会用，但是她正在经历另一种数字化生存：她本人被数字化了。这家赌场实时地知道每一位顾客的赌博记录，他们根据这位顾客的年龄，收入和住址等个人信息以及赌博习惯，可以计算该顾客的“疼痛点”：一晚上最多输多少钱下次还能再来玩。赌场一旦发现某位顾客今天输的钱接近疼痛点，免费牛排之类的节目就出场了。
其实我们每个人都正在被数字化。网上书店会根据你以往买书的记录向你推荐你可能感兴趣的书，这个算法的准确性可以超过任何专家或朋友。世界最大的在线影片租赁服务商netflix超过三分之二的dvd是通过这种关联推荐被租借的。而正因为这个推荐系统，90%的电影每个月至少会被租借一次，实现所谓的“长尾”现象。
这仅仅是冰山一角。据耶鲁大学法学院教授ianayres的supercrunchers一书介绍，每个人的各种个人信息，经常在哪个商店购物，常买哪个牌子的衣服，甚至每一次消费的记录，收到的每一张超速罚单，都正在被商业公司收集利用。根据这些信息，使用统计回归算法，商家可以知道你的很多事情。以前航空公司的原则是你飞得越多就对你越好，而现在则利用你的所有数据来计算你的“忠诚度”一次航班误点或者行李丢失事件发生之后，如果数字算法判断某个长期顾客有可能要因此从此不飞这个公司了，这位客户就会得到特别好的照顾。类似地，租车公司可能会拒绝为信用历史差的人服务，因为数据分析显示信用分数差的人更容易出车祸。而政客则可以根据你的一揽子数据判断你支持哪个党，可能捐多少钱，从而实现精确募捐。商家甚至知道连你自己都不知道的事情，比如dvd出租店可以预测你不能按时还片的可能性。
最可怕的是商家可以精确估算每一个顾客的价格敏感度，从而实现自古以来所有商店的梦想：给每个人看一个不同的定价。据说亚马逊就做过，同样一个商品，那些花钱大手大脚的顾客在网站看到的价格比精打细算的顾客看到的高。在顾客的抗议下亚马逊保证永远都不再这么做了—但商家有更好的办法，比如给对价格敏感的顾客寄减价券。
在这场数字化革命中，每个人都是一大堆数字，而数字有价。acxiom号称是“你所没听说过的最大的公司之一”它拥有几乎所有美国家庭的消费信息。根据这些记录，该公司把所有人按消费习惯分为70类，知道比如那些人爱出国旅游，哪些人喜欢呆在家里。实际上，它不但知道你现在属于哪种类型，而且可以预测你明年将会属于哪种类型。teradata则是一个专门给企业提供数据分析服务的公司，它可以根据货架上剩下商品的实时信息来预测沃尔玛是否需要立即增加库存。
这些公司获得个人数据的一个渠道是政府和容易得到的公开信息，比如婚姻状况，车辆和房产注册，当然还包括信用记录。更重要的数字来源则是直接从零售商买。消费者在亚马逊和沃尔玛的所有记录都被当成一种重要资源出售给了acxiom这样的数据集成公司。另一方面，零售商对各种数字的收集则达到了惊人的程度：比如说超市会精确记录一个品牌的牙膏在货架的摆放位置，因为摆放位置可能会影响到牙膏的销量，而牙膏放在第几层最好卖这个知识是有人愿意花钱买的。
除了获得已有的数据之外，商业公司还可以在原本没有数据的地方“采集”数据，这就是随机试验方法。比如说有个公司想搞个促销活动，有两种可供选择的促销手段无法定夺。这个公司可以随机地选择一小部分顾客分为两组，把两种促销手段分别作为广告寄给这两个组。这样一来，被当成小白鼠的这些顾客对广告的反映，可以告诉公司哪种手段值得推广到所有顾客。有了随机测试这个办法，商业公司在采取新策略的时候会变得更加大胆，从而有一些意想不到的成功。
在网上书店买过几本书，书店就会经常向你推荐类似的书。刚刚找到一份好工作，高档消费品的广告就寄到家里来了。走进一家从没去过的餐馆，服务员居然知道你喜欢哪种啤酒。这种生活看上去相当不错—可是事情还有另一面。书店知道你对喜欢的书根本不在乎多花10%的钱。服装店知道没必要让你这种顾客知道最近正在打折。餐馆服务员知道什么啤酒能让你多喝几瓶。
如果一个人在什么时间买了一双价值多少钱的鞋这样的信息可以直接影响她将来消费要面临的价格水平，那么买鞋算不算需要保护的个人隐私？如果人脸识别技术成熟以后，我们随便上趟街都会被记录在案，那么这个记录是否应该允许被商业公司拥有？
但是消费者也可以利用数字反击。2008年，微软收购了farecast公司，这个公司干的事儿是帮助消费者对各个航空公司进行数字分析。它使用一大堆数字指标，实时地监测机票价格，然后预测票价的走向。我们都知道买机票并不是越早买越便宜，但是什么时候最便宜？farecast知道。实际上，它甚至可以卖给你一个价格保险，如果到时候机票价格没降下来，它承担损失。去年，farecast已经被集成在bing之中。
在这个新数字时代，人是一堆数字。我们到底是数字的主人，还是数字的奴隶？也许第一步是要知道数字的重要性。如果你不想被数字玩，你最好学会玩数字。