文/王小琉
“有價值的數據，不是無用的信息爆炸，而是有價值的慢數據，可以預測個性化信息的數據。”這或許是2014年百度聯盟峰會李彥宏發(fā)出的最擲地有聲的大數據言論，當然，還有他提及的新企業(yè)級軟件建言。
在此之前，大數據的火讓外界一度將其捧上了云端，李彥宏的思路或許給外界仰視的目光至俯視的疑慮：在大數據的概念火完之后，如何讓大數據先流動起來才具有普世意義。這座“金礦”的挖掘注定是一場革命性顛覆，而顛覆永遠會是個慢動作。
末端對于入口的反哺究竟有多大？
大數據的普世意義究竟在哪里?預測。在《大數據時代》一書中，作者維克托·邁爾·舍恩伯格表達的主旨其實就是這兩個字。
既然李彥宏在此次大數據論述中拿智能硬件來舉例，那么筆者也想就此領域結合大數據談下個人拙見。
“硬+軟+云”一直是智能硬件的標配，很明顯，從這個產業(yè)鏈來看，大數據處于末端云中的位置，硬件則發(fā)揮了入口和采集器的功能，通過硬件入口互聯網世界被重新強化，作為本體的“我”連接外部的人、流程、數據和事物，并將信息上升至云端，卸載、儲存……當大數據被有序抽取、激活后，隨后帶來的便是這樣一個成果——作為本體的“我”連接外部精準與匹配的人、流程、數據和事物。
請注意幾個詞匯：預測、精準、匹配。并且，排名有先后。
像現在滿大街泛濫的健康領域的智能設備，很多都期待未來達到類似EHR(Electronic Health Records，電子健康檔案)和EMR(Electronic Medical Records，電子病歷)的模式，從醫(yī)院管理的角度講分布式存儲和分布式計算有助于處理復雜的事物流程、實現醫(yī)療行業(yè)的信息化。而從患者體驗的角度來講，數據的提純可以做到預測或預判，就像開處方一樣給用戶提供真正個性化定制分析方案。
但是，健康和醫(yī)療的概念相差甚遠。更現實的是，被拽上天的大數據面臨著冷酷的窘境。
然而，大數據或許叫錯了
“大數據可能叫錯了。”有業(yè)者曾認為，真正有意思的是數據變得在線了，尤其是互聯網時代，任何東西在線遠遠比“大”更反映本質。在李彥宏口中，大數據的“大”又被另外兩個字所代替：一個是開篇所講的“慢”，另一個是李彥宏在此次百度聯盟大會上所提的“新”。
這兩個字也直擊了大數據的痛點。無價值、重復性的數據不斷生產與卸載，形成類似于信息噪點式的“數據垃圾場”。反而，有價值的信息依然被屏蔽在入口之外。
有價值的新數據、慢數據都去哪兒了?早在今年的全國“兩會”上，李彥宏在會后回答記者問時便提及了兩點答案：一、政府部門有很多數據現在沒有上網，認為沒用;二、即使上網了，人們還沒有建立這樣的使用習慣。
學者劉瑜曾在同名著作中闡述了一個關于“觀念水位”的概念：“政治制度的變革緣于公眾政治觀念的變化，而政治觀念的變化又根植于人們生活觀念的變化。水漲起來，船自然浮起來。”國內目前正是缺乏對于大數據的這樣一個“觀念水位”。中國社會還沒有建立起類似實證主義的使用體系。
比如大數據之所以能在美國上升為國家層面，原因是這個國家的確是有“用數據說話”的理念底蘊的。拿大家熟悉的傳播學領域為例，早在上世紀中葉，傳播學大家——拉扎斯菲爾德就知道如何用定量方法去研究傳播效果的問題?；仡^想想，中國可以么?至少在相關人文學科上，還沒形成依靠數據說話、實證主義研究的大氛圍，這個看看本、碩學生的畢業(yè)論文就大概有個了然。
還面臨哪些坎兒？
國內因缺乏政府機構的意識，也缺乏公民的推動。導致在對數據的應用上還處于極度不自信階段。另外，還有這樣幾個戕害大數據進化的問題存在：
“要想找到有價值的數據，技術是有價值的，但在這里并不是最關鍵的。最關鍵的是什么呢?最關鍵的是domain knowledge(領域知識)、你的experience(經驗)、以及跨領域的思考能力。”李彥宏如是言。
這和羅振宇一直強調的“跨界”型人才思想不謀而合。在這個傳統工業(yè)社會向信息社會無聲息過渡的階段，兩種社會形態(tài)圈子的人界限十分清晰，這對于講究物(代表傳統工業(yè)社會)聯網(代表信息社會)的大數據進化將很要命。
李彥宏稱大數據未來需求的是慢數據，在筆者盤點了上述諸多問題后，具有顛覆性創(chuàng)造意義的大數據，其應用與操作也必將是一個慢動作。除了霸權利益、系統頑疾，顛覆性科技事物還需要攻破例如文化倫理、秩序規(guī)范等更艱難的防線。
慢慢來，比較快。即便將來有人硬要拿鐵塊壓住船，依然會無法阻擋未來社會對大數據波瀾壯闊式的“觀念水位”。
