《智慧社会：大数据与社会物理学》
探索，发现好想法和做出好决策
关于创新和创造力，人们总认为只有少数聪明绝顶的人才有产生伟大想法的魔力，而我们普通人只是偶尔灵光闪现。但这并不是我看到的，事实上，我发现好的想法总是来源于仔细和持续的社会探索。我所在的MIT是一个相当独特的不同思想的汇聚地。
明显的一点就是，我的许多波士顿同事都是世界上出色的研究人员。此外，这里还有一些来到 MIT、在我的企业家精神课堂上演讲，或资助我的研究的有远见的商业领袖。我也有幸在世界经济论坛上结识了不少来自世界各地的政治领袖，并与他们讨论新想法。此外，我在 MIT媒体实验室还与社会上许多初露锋芒的艺术家们互动，而且这里还有一群来自世界各地出色、聪明的学生。
他们与普通人并无太大区别，你也许会对此感到惊讶。他们中的一些人经过磨炼成为专家，但这并不是他们新想法的来源。正如史蒂夫 ·乔布斯（ Steve Jobs）所言：
创造力只不过是把事物关联在一起而已。当你问有创造力的人，他们是如何做成某件事的时候，他们会感到一丝愧疚，因为他们其实并没有做什么，他们只是明白了某些东西。一段时间之后，这对他们而言就是显而易见的了，因为他们能够把自己的经验联
系起来，合成新事物 。
善于保持创造力和洞察力的人是探索家。他们花了大量的时间来寻找新的人和不同的想法，却并不一定绞尽脑汁去发掘“好”的人或“好”的想法——他们要寻找的是具有与众不同观念和与众不同想法的人。
除了不懈地寻找新想法之外，这些探索家还做着另一件有趣的事：他们会遇到各式各样的人，而且他们习惯于向遇到的每一个人征求对于他们新近发现想法的意见，从而精选出好的想法。对获得有创意的想法而言，观点和经验的多样性是一个重要的影响因素。那些能够让许多人感到诧异或有兴趣的想法成为主角，进而被组装成关于世界的新故事，来指导行动和决策。
效的人会不断地开发和评测新故事，并将新发现的想法加入故事中，然后向遇到的每一个人讲述。恰如生土可以用来制作美丽的雕塑，久而久之他们的故事也会变得愈发引人入胜。他们终会付诸行动，把想法公之于众并接受实践的考验。对这些人而言，收获、筛选和塑造想法就如同玩乐。事实上，他们中的一些人将之称为“严肃的游戏”（serious play）。
其实，科学、艺术或管理的主要工作是相同的：塑造一个关于世界的引人入胜的故事，并接受实践的检验。在科学领域，这些故事接受的是现实世界中行为的检验；在艺术领域，接受的是对他们影响当下文化能力的检验；而在管理学领域，则是对他们在商业或接受的政府中能否成功的检验。
这种探索过程的目的在于寻找并筛选出少数好想法。然而，我们如何从中获得可以产生好决策的想法？这是否只是想法的随机组合，很少有我们个人智慧的贡献？是否存在一些对成功的探索而言至关重要的策略？
这一探索过程本质上是对一个人社会网络的搜寻，因此回答这些问题的出发点就是：研究社会互动在寻找新想法并将其用于决策过程中所扮演的角色。
对于原始人类群体的研究强化了一个观点：社会互动对于人类获取信息、决策起着核心作用。人种学家发现，几乎所有影响整个群体的决定都是在社交情景下做出的 。对于人类和动物而言，例外主要发生在诸如战争或突发事件等需要迅速做出决策的情形中 。
对于人类是如何演化到使用社会决策方式的初猜想，是从许多不同的人那里把想法汇聚起来会带来好处。基本的概念在于通过把想法汇聚起来，可以得到优于个体判断的平均化的“群体智慧”（wisdomof thecrowds）判断。这种想法的汇聚因数年前詹姆斯 ·索罗维基（James Surowiecki）所著关于“组织智慧”的书而为大众所知，并且对无记名投票选举、社交媒体上的“点赞”和“评星”以及网页上的下载计数器等都产生了启发作用 。
然而，证据表明，这种把想法汇聚起来的方法只对那些不存在社会互动的预估问题有效。换言之，这一方法假设人群中的每个人都是独立行动的。一旦存在社会互动，它就失效了：人们开始互相影响，并导致恐慌、泡沫或引爆流行。把想法汇聚起来的做法之所以对简单的预估问题有效，是因为各条信息在没有社会互动的情况下是充分独立的，所以我们能用简单的数字运算组合信息，例如取平均数或中位数作为答案。
对人类而言，反馈当前想法的社会学习策略（也就是说，一种将收获想法的过程与专家评估想法的过程互相穿插的、有约束的、人为的社会互动）能产生一种即使是对小群体也有效的群体智慧效应 。但是，在动物群和人群中，这一群体智慧效应只有当个体的决策足够多样化时才有效 。收获能够带来伟大决策的想法的关键在于，从他人的成败中学习，并确保这种社会学习的机会充分多样化。
《大数据时代》
拥抱“大数据时代”
宽带资本董事长 田溯宁
从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。以此为基础，“反馈经济”（feedback economy）等新经济、新商业模式也正在开始形成。维克托·迈尔–舍恩伯格教授这本《大数据时代》，是我看到的好的大数据著作，不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都是非常具有价值的。
如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。正如维克托教授所说，大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。而发掘数据价值、征服数据海洋的“动力”就是云计算。互联网时代，尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入了一个以“PB”（1 024TB）为单位的结构与非结构数据信息的新时代。在云计算出现之前，传统的计算机是无法处理如此量大、并且不规则的“非结构数据”的。
以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段，可以便宜、有效地将这些大量、高速、多变化的终端数据存储下来，并随时进行分析与计算。大数据与云计算是一个问题的两面：一个是问题，一个是解决问题的方法。通过云计算对大数据进行分析、预测，会使得决策更为精准，释放出更多数据的隐藏价值。数据，这个21 世纪人类探索的新边疆，正在被云计算发现、征服。
《大数据时代》列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。一旦“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系”， “思维转变过来，数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务”。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
庞大的人群和应用市场，复杂性高、充满变化，使得中国成为世界上复杂的大数据国家。解决这种由大规模数据引发的问题，探索以大数据为基础的解决方案，是中国产业升级、效率提高的重要手段。数据挖掘不仅能够成为公司竞争力的来源，也将成为国家竞争力的一部分。联系到我国现代化所面临的种种问题以及教育、交通、医疗保健等各方面挑战，通过大数据这种创新方式来解决问题，创建新的产业群，实现“中国制造到中国创造”的改变，意义就更大。
“大数据”发展的障碍，在于数据的“流动性”和“可获取性”。美国政府创建了Data.gov 网站，为大数据敞开了大门；英国、印度也有“数据公开”运动。中国要赶上这样一场大数据变革，各界应该首先开始尝试公开数据、方式与方法。如同工业革命要开放物质交易、流通一样，开放、流通的数据是时代趋势的要求。《大数据时代》一书也提到了数据拥有权、隐私性保护等问题，但相比较来看，新科技可能带来的改变要远远大于其存在的问题。
本书的译者周涛教授是我国年轻有为的大数据专家。这位27 岁的天才型教授，数年来一直带领我国学术界在大数据研究上向国际一流看齐。更可贵的是，他不仅做研究，也关注着研究成果的商业化及传播。这部译著就是他这种努力的一个成果。
现代历史上的历次技术革命，中国均是学习者。而在这次云计算与大数据的新变革中，中国与世界的距离小，在很多领域甚至还有着创新与领先的可能。只要我们以开放的心态、创新的勇气拥抱“大数据时代”，就一定会抓住历史赋予中国创新的机会。