大数据背后蕴含数百亿金矿

　　网络高科技公司通过分析大量用户行为数据，可以精准判断用户的喜好乃至性格。然而在享受高度个性化服务的同时，不知不觉间我们也暴露了大量个人隐私。要便利还是要隐私？这真的是一个问题。

　　十年前，美国《纽约客》杂志封面文章曾经说，没人知道电脑前面打字的是一条狗;然而如今，就算是一只狗在玩电脑，也会有人知道你在网络上都干了些什么。“嘿，别转头，说的就是你。”哈佛大学的社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”我们已经迎来了一个“大数据”时代。

　　大数据到底有多大？

　　什么是大数据？记者从维基百科上看到，所谓的“大数据”(big data)指的是：”网络公司日常运营所生成和积累用户网络行为数据增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数据的获取，存储，搜索，共享，分析和可视化等方面。”

　　由于这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟知的多少G(1G=1千兆，即2的30次方字节)和T(即1千G)为单位来衡量，而是以P(1千T)，E(1百万T)或Z(10亿T)为计量单位。

　　百度对此给予了更形象的描述。光是其新首页导航每天就要从超过1.5PB的数据中进行挖掘，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。全部摞起来超过4万公里高，接近地球同步卫星轨道，平铺可以铺满海南岛。而2020年新增的数字信息成长幅度将是2009年的近45倍。如今，只需两天就能创造出自文明诞生以来到2003年所产生的数据总量。

　　喜怒哀乐皆为商机

　　事实上，华尔街有炒家利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言来判断民众情绪，再以1到50为其打分。同时根据打分的结果，来处理手中数以百万美元的股票。判断原则很简单：如果多数人表现兴奋，那就买入;如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一数据分析帮助该炒手今年第一季度获得了7%的收益率。

　　“有多少人访问你的网站，他们呆了多长时间，这些数据对任何企业来说都至关重要。”京东商城副总裁李曦告诉羊城晚报记者表示，人以类聚物以群分，购物时朋友的选择或推荐比专家观点更为可信，而数据驱动可以为用户提供最接近的匹配结果。“电商搜索引擎可以明显地透露用户的购买意图，这是巨大商机。”

　　记者了解到，在百度有一个“奇思妙想实验室”，在足够规模的用户数据和技术积累下，输入一句简单的“怎么向女友求婚”，通过“跨领域推荐”引擎技术，便能找到一套为你量身打造的方案。甚至连道具、路线、天气，乃至如何讨得她家小狗欢心的方法都考虑得一应俱全。

　　大数据蕴含数百亿金矿

　　据了解，大数据的市场规模将从2010年的32亿美元成长到2015年的169亿美元，平均年成长率近40%。IBM的CEO罗睿兰说：“数据将是下一个大的自然资源，将会区分每个行业的胜者与输家。”而这些“数据”值钱的地方主要在于时效。IBM一项调查指出，去年58%的企业已经将分析技术用于在市场或行业内创造竞争优势，实现业务价值，同比增加了21%。

　　淘宝统计，目前来自商家的80%以上数据需求是对消费者购买行为的分析，比如点击量、跨店铺点击，订单流转量甚至旺旺聊天信息的收集和分析等，都成为商家关心的数据。“我们可以得到买家的访问量、固定频率、偏好商品等浅层分析。未来将有更多，不仅能看到商家销量的高低，甚至还可以看出其原因。”天猫副总裁王文彬说。

　　腾讯网络媒体事业群总裁刘胜义则提出，由于实名制社区及电子商务应用的普及，用户的网络ID和真实身份产生了更多关联。坐拥7亿QQ用户、4亿微博用户、2亿朋友网活跃用户及突破1亿微信用户的腾讯，有海量的数据在平台上产生。如果广告主能将腾讯用户和品牌消费者相联动形成一个营销闭环，那么“大数据”的价值就真正展现出来了。

　　个人隐私无所遁形？

　　然而，一些民间机构却担心，企业和机构对这些数据无以复加地利用，可能会侵犯用户隐私。去年国内出现的大规模用户数据泄露，让网民对此也心存疑虑。

　　“用户隐私是非常敏感的话题，也是使用方法和使用程度的问题。”腾讯OMG广告产品部总经理刘曜告诉羊城晚报记者，如今人和人之间产生的流量大于文件和文件的流量，这就变得很敏感。因为人和人的任何动作都可以认为是隐私，甚至可以粗略地认为，整个互联网都是隐私的。

　　李曦则认为，用户体验需要个性化的服务，但首先要征求用户授权来采集这些数据，这是最重要的。然而，法律框架的搭建远远赶不上新技术的发展，各国对个人隐私也界定不一，为此Facebook还专门设立了首席隐私官这个职位。

　　据悉，在美国北卡州有人因雇主看了Facebook上的信息而求职失败，于是求职者对雇主起诉并打赢了官司。为此，北卡州甚至立法规定雇主不得对个人隐私进行网上监控。

　　美国《连线》杂志创始人凯文·凯利则对羊城晚报记者说：“如果需要个性化服务，就必须用透明度换取。最大化的个性化意味着最大化的透明化。如果不想透露任何信息，那就不能期待别人把自己当作有个性的个体。”