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2012-9-21 18:11 上傳
里克‧斯莫蘭
新浪科技 羅亮
里克‧斯莫蘭(Rick Smolan)，這位全球著名攝影家，正忙著一件令他尤為興奮的事情，而這件事情正圍繞科技領域最熱的話題──大數據(Big Data)展開。
斯莫蘭的新項目叫做“大數據人類面孔”，他希望借助一張張來自全球各地的鮮活面孔，來闡述大數據對於人類生活的影響，並使人們認識到大數據已經給我們打開了察看世界的另外一扇窗口。
關注大數據
斯莫蘭是一名成功的攝影師，作為前《時代》、《國家地理》等美國著名雜誌的攝影師，他創造了最暢銷的《生活中的一天》系列叢書和其他許多大型攝影項目，如《America 24/7》，《24小時網絡生存空間》等。
大數據進入斯莫蘭的視野，是在一年多前。那時，斯莫蘭經常與他在 Google 、 Apple 、eBay、Facebook的朋友們展開交流，而他們都在不斷的提及一個概念──大數據。
“當時我很迷惑，就問他們什麼是大數據，他們給了我很多不同的答案。” 斯莫蘭說，雅虎新CEO瑪麗莎‧梅耶爾(Marissa Mayer)的介紹讓他印象深刻。而在如何解釋大數據這個概念上，梅耶爾實際上給斯莫蘭打了一個十分形象的比喻。
梅耶爾說，大數據實際上就像我們這個星球正在發育它自己的神經系統，每個人用自己的智能手機都可以為這個神經系統貢獻各種各樣的數據和信息，而大數據的發展也就意味著我們的星球正在逐步醒來。
梅耶爾的比喻可比現在很多IT廠商的解釋要容易理解的多。在後者的概念里，大數據通常是指爆炸性增長的海量數據，結構複雜、無序、很難處理。
也許是梅耶爾的比喻打動了斯莫蘭，讓他決定去關注這個新興概念。他說，“梅耶爾給我講了這個概念之後，我意識到大數據是一個非常令人感興趣、令人興奮的概念。”
大數據人類面孔
作為一名攝影師，圖片顯然是斯莫蘭展現大數據對人類生活影響的最好媒介。從2012年3月起，斯莫蘭和他的合作夥伴Jennifer Erwitt便發動全球各地100多位攝影師、編輯和作家來探索大數據的世界，以驗証它是否象許多業界人士所說：代表了一種從未出現過的工具，可以幫助人類面對最大的挑戰。
斯莫蘭介紹，在這本名為《大數據人類面孔》的圖書正在進行印刷，未來將會贈送給全球最有影響力的1萬名人士，包括世界領導人、財富500強CEO以及30個國家的諾貝爾獲獎者。
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2012-9-21 18:11 上傳
海象，©Chris Oosthuizen /南非比勒陀利亞大學，2012/圖片來源：大數據的人類面孔(為了揭開海洋的神秘面紗，從2007年起，澳大利亞的海洋和氣候科學家通過集成海洋觀測系統(IMOS)攜手收集和共享來自由傳感器浮子、水下自動機器人、科學監測站、遠程衛星感應和動物標籤(如上圖中海像帶有的標籤)組成的網絡的萬億字節數據。“僅僅通過將數據鎖起來不讓別人染指你是贏不了的，”IMOS計劃的總監Tim Moltmann說道。“只有通過展示數據並和其他人協作，你才會贏。”)
這本書里將會有鮮活的圖片描述大數據對於人類生活的影響，比如通過海象頭頂的觸角探索海洋，通過計算模型預測心臟病突發的概率等等。
為了讓更多的人能夠參與到這個計劃中來，斯莫蘭及其團隊還特意開發了一個“大數據人類面孔”的智能手機應用。
9月25日到10月2日，全球各地的人可以通過“大數據人類面孔”這一應用(五種語言的 iOS和 Android 版本免費下載)來“測量我們的世界”，感受生活里的大數據。
使用這款應用的人將會作為一個數據源，把自己的測量數據傳到給數據中心，這些數據可能會涉及地理位置、活動路徑、睡眠時間等。
“在這個活動的最後一天，也就是10月2日，我們會和EMC在紐約、倫敦、新加坡三個地點建立行動控制中心，到時候所有的數據都會進來。統計學家和分析人員會來分析，世界發生了什麼事情，來看一看這一週世界發生了什麼情況，世界是什麼樣子。” 斯莫蘭說。
他強調，“這種統計數字最終的重要性並不在於這些統計數字是如何精確，而在於使人們認識到大數據給我們打開了自己看世界的另外一扇窗口。”
提防大數據陰暗面
由於大數據可能會蒐集用戶的各個方面的信息，而如何保護隱私就變得異常重要。在著名作家喬治‧奧威爾的小說《1984》中，“老大哥”就時刻使用‘電控螢幕’監視所有個人行為，讓人毫無隱私可言。
那麼大數據會變成“老大哥”嗎？
10年前很多人會抵制在身上安裝監控器，但現在我們卻主動進行了“安裝”，因為我們換得了很多便利。例如，我們損失了隱私去獲得導航服務。
“我覺得此時此刻來做這樣一個項目特別重要，因為我們現在確實要認識到大數據是有黑暗面的。” 斯莫蘭透露，在《大數據人類面孔》書里有專門的一章揭露大數據的黑暗面，包括隱私的喪失、政府掌控大量公眾數據等。
不過，斯莫蘭指出，雖然大家現在都擔心隱私的喪失，但實際上隱私的風險還不如算法的風險大。
現在，醫生可能根據個人的經驗判斷病人是否需要手術。也許十年後，隨著算法的提升，醫生可能僅靠機器來判斷病人是否需要手術。但如果你問醫生為什麼需要做手術，醫生可能會說不知道，因為他是根據機器判斷你需要做手術。
斯莫蘭頗為擔憂地表示，“算法日益複雜，人們卻越來越不知道這些算法最初的原理是什麼。”
來源 香港新浪科技
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