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《大数据时代》版权信息

本书纸版由浙江人民出版社于2012年12月出版
作者授权湛庐文化（Cheers Publishing）作中国大陆（地区）电子版发行（限简体中文）
版权所有·侵权必究
书名：大数据时代：生活、工作与思维的大变革
著者：（英）维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶
字数：215000
电子书定价：24.99美元

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《大数据时代》目录

推荐序一 拥抱“大数据时代”
推荐序二 实实在在大数据
译者序 在路上·晃晃悠悠
引言 一场生活、工作与思维的大变革
大数据，变革公共卫生
大数据，变革商业
大数据，变革思维
大数据，开启重大的时代转型
预测，大数据的核心
大数据，大挑战
第一部分 大数据时代的思维变革
01 更多：不是随机样本，而是全体数据
让数据“发声”
小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息
全数据模式，样本=总体
02 更杂：不是精确性，而是混杂性
允许不精确
大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
纷繁的数据越多越好
混杂性，不是竭力避免，而是标准途径
新的数据库设计的诞生
03 更好：不是因果关系，而是相关关系
关联物，预测的关键
“是什么”，而不是“为什么”
改变，从操作方式开始
大数据，改变人类探索世界的方法
第二部分 大数据时代的商业变革
04 数据化：一切皆可“量化”
数据，从最不可能的地方提取出来
数据化，不是数字化
量化一切，数据化的核心
当文字变成数据
当方位变成数据
当沟通变成数据
世间万物的数据化
05 价值：“取之不尽，用之不竭”的数据创新
数据创新1：数据的再利用
数据创新2：重组数据
数据创新3：可扩展数据
数据创新4：数据的折旧值
数据创新5：数据废气
数据创新6：开放数据
给数据估值
06 角色定位：数据、技术与思维的三足鼎立
大数据价值链的3大构成
大数据掌控公司
大数据技术公司
大数据思维公司和个人
全新的数据中间商
专家的消亡与数据科学家的崛起
大数据，决定企业竞争力
第三部分 大数据时代的管理变革
07 风险：让数据主宰一切的隐忧
无处不在的“第三只眼”
我们的隐私被二次利用了
预测与惩罚，不是因为“所做”，而是因为“将做”
数据独裁
挣脱大数据的困境
08 掌控：责任与自由并举的信息管理
管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任
管理变革2：个人动因VS预测分析
管理变革3：击碎黑盒子，大数据算法师的崛起
管理变革4：反数据垄断大亨
结语 正在发生的未来

大数据洞察
除了管理上的转变，即从个人许可到数据使用者承担相应责任的转变，我们也需要发明并
推行新技术方式来促进隐私保护。一个创新途径就是“差别隐私”：故意将数据模糊处理，促使
对大数据库的查询不能显示精确的结果，而只有相近的结果。这就使得挖出特定个人与特定数
据点的联系变得难以实现并且耗费巨大。
信息模糊处理听起来似乎破坏了其解读价值，但是也并不一定，至少这是一个折中的好办
法。例如，技术政策专家特别提到Facebook将用户信息向潜在广告客户公布就是依靠差别隐
私：只能得出大概数量，所以它们不会暴露个人身份。查询亚特兰大州对Ashtanaga瑜伽感兴趣
的亚洲女性，会得出诸如“400左右”这样的结果而非一个定值。因此，利用这个信息排查到个人
是不可能的。
个人隐私保护从个人许可到数据使用者承担责任的转变是一个本质上的重大变革。我们必
须将类似范围内的变革应用到大数据预测中去，以维护人类的自由和责任。
管理变革2：个人动因VS预测分析
在法庭上，个人对自己的行为负有责任。一番公正的审讯之后，审判员会做出公平公正的
判决。然而，在大数据时代，关于公正的概念需要重新定义以维护个人动因的想法：人们选
择自我行为的自由意志。简单地说，就是个人可以并应该为他们的行为而非倾向负责。
在大数据时代之前，这是明显而基本的自由权利。事实上，明确到不需要进行说明。毕
竟，我们的法律体系就是这样运作的：通过评判人们过去的行为使之为其行为承担责任。然
而，有了大数据，我们就能预测人的行为，有时还能十分准确。这诱使我们依据预测的行为而
非实际行为对人们进行评定。
大数据洞察
身处大数据时代，我们必须拓宽对公正的理解，必须把对个人动因的保护纳入进来，就像
目前我们为程序公正所做的努力一样。如若不然，公正的信念就可能被完全破坏。
通过保证个人动因，我们可以确保政府对我们行为的评判是基于真实行为而非单纯依靠大
数据分析。从而，政府只能依法对我们过去的真实行为进行追究，而不可以追究大数据预测到
的我们的未来行为；或者，在政府评判我们过去的行为时，也应该防止单纯依赖大数据的分
析。例如，在对两家涉嫌操纵价格的公司进行调查时，我们完全可以借助大数据分析先作出大
概判定，然后监管机构再以传统手段立案和进行调查。不过，当然不能只因为大数据分析预测
它们可能犯罪，就判定其有罪。
相似的原理应当运用到政府领域之外，比如公司在进行关乎我们个人利益的重大决策时
——雇用与解雇，同意按揭或者拒发信用卡。如果他们单纯依据大数据预测作出这些决策，特
定的防护措施就必须到位。
●第一，公开原则。因为这将直接影响到个人，所以必须公开用来进行预测分析的数据和算
法系统。
●第二，公正原则。具备由第三方专家公证的可靠、有效的算法系统。
●第三，可反驳原则。明确提出个人可以对其预测进行反驳的具体方式（这类似于科学研究
中披露任何可能影响研究结果的因素的传统）。
●最重要的是，要确保个人动因能防范“数据独裁”的危害——我们赋予数据本不具备的意义
和价值。
保护个人责任也同样重要。