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大数据已经变成了我们这个时代的符号。我们作为个人不仅是数据的接收者，也是数据的生产者。一方面我们下载、阅读浏览，我们在消费数据；另一方面，我们又上传、撰写、参加各种活动，留下我们的很多痕迹，我们实际又在产生数据。在这样一个既是消费又是生产的环境中，人类方方面面已经和数据分不开了。著名管理学家、清华大学经济管理学院EMC讲席教授陈国青近期在人文清华讲坛发表主题演讲《大数据：颠覆的力量》，深度解读了大数据带来的冲击、挑战和机遇。
选自人文清华讲坛公众号 有删节
主讲嘉宾
陈国青
清华大学经济管理学院EMC讲席教授，学术委员会主任。2005年度受聘教育部长江学者特聘教授。
精彩观点
比如下载一个App，凭什么问我要这么多权限？我不给权限行不行？没有办法，不给就不能用。我在网上购物、浏览，我的痕迹、数据脚印，都被公司采集了，我有没有权利说你把我的这些痕迹抹掉、遗忘掉？这就是被遗忘权。
所谓被遗忘权是指数据主体有权要求数据控制者永久删除有关数据主体的个人数据，有权被互联网遗忘，除非数据的保留有合法的理由。
由大数据激发出来的新问题，对传统的法学研究产生了新的挑战，或者说带来了新的发展空间。
实际大数据的使用本身有很多令人担忧之处。虽然科技发展飞速，但是人们使用科技是带有价值取向的。
大数据搜索预测股价，为会计学提供“第四张报表”
大数据已经在冲击各行各业。比如经济金融领域。股价的预测其实一直是个难题，传统的股价预测，实际是通过一些专业的模型来估计风险、收益、评价企业，有专门的理论和方法来估计股价。但是影响股价的除了这些因素之外还有人们的“期望”，而估计“期望”是非常难的，因为“期望”既涉及外部因素环境，又涉及心理预期。
现在一个新视角是考虑公众关注，比如搜索。公众若对某些企业比较关心，可能就搜索其企业状况、新闻事件，这种搜索体现了大众对于具体企业的股票价格和价值走向的关心。这种关注和搜索与股价的走势有相当强的关联度。这和几年前谷歌通过搜索来估计流感是一样的，实际上它不是采用了所谓流行病学的专业模型，而是某段时间很多人有症状，头疼、咳嗽、吃了什么药，大家有很多信息的交换，这种交换的强度、交流的走向，恰恰可能跟流行病的流行模式非常相关。所以，我们也可以从搜索的角度来估计它和股价之间的影响和关联度。但是，要特别指出，虽然搜索和股价的走势有联系，但是光这一个因素来估计股价是不够的，还有大量的因素需要专业模型。
大数据也开始在改变会计学。传统的会计学衡量企业的状况是通过三张报表：资产负债表、现金流量表、利润表，这三张报表反映了一个企业的运营能力、偿债能力和盈利能力。虽然这三张报表是非常基础和非常重要的，但是大家突然发现，有一大类企业是高风险的，特别是一些IT企业、创业企业、新行业企业，长期负债，但是同时又有非常高的市值，人们又有非常强的忠诚度，如果用这三张报表衡量，似乎不能完全体现它的价值，也就是说，传统会计学的三张报表可能就不够用了。因此，人们在呼唤“第四张报表”的出现，业界和学界都在做研究。长周期、高负债、高不确定性企业的价值可能受到的是口碑、忠诚度、品牌、公允价值，包括无形资产的影响。这些东西我们可以称之为数据资产。
大数据带来更全景的手段，为体育界和历史学带来变革
大数据也在为体育界带来变革。现在我们都在积极筹备冬奥会，我们国家有少数冰雪项目水平比较高，但总体的水平不是特别高。主要的问题是长期的传统做法比较粗犷、比较经验型。冰雪项目中有一大类是姿态类项目，运动员的关节、角度、力量和跳跃的高度、旋转的速度以及动作的完成质量密切相关，现在大家已经意识到这个问题，因此有些队会用手机照一些照片、视频，但是数据粒度没有到关节这项，也没有到姿势、力量和角度上，所以数据粒度不够。第二，视角也不够，可能需要更加专业的采集设备，更加专业的还原设备来完成。比如现在简单的二维图像应该变成动态三维的还原，并且可以分解，这样就可能帮助总体的竞赛水平得到提高。
别的项目，像篮球、像NBA就做得非常好，通过收集肌肉、血液、心脏、动作、战术、团队等全景式的数据来帮助训练和比赛，因为这些因素都有可能影响整个比赛的结果。像垒球、网球的角度、落点、战术都有不同的大数据分析。可见，科技体育这几年有巨大的空间，传统的师傅带徒弟，师傅的传帮带确实非常重要，但是应该有更细粒度，更加多角度、更加全景式的手段，采用大数据技术来提升整体的竞赛水平。
历史学其实也和大数据密不可分。传统的历史记录内容都是帝王将相、英雄豪杰、国家、政治、重大的军事事件等等，很难在历史中看到平民和我们自己。一个是过去的粒度不够，第二手段也不行，存不下来。大数据环境下就可能自下而上反映历史。比如国家图书馆互联网信息战略保存项目，和新浪合作，把新浪公开的相关博客文章作为历史资料记录下来，通过自上而下与自下而上的史学观的融合，使得我们可以在更细粒度上反映历史和社会，同时也可以获得更加全面的历史画面。
用大数据“杀熟”？运用大数据要重视商业伦理
法律也和大数据相关。比如下载一个App，凭什么问我要这么多权限？我不给权限行不行？没有办法，不给就不能用。我在网上购物、浏览，我的痕迹、数据脚印，都被公司采集了，我有没有权利要求你把我的这些痕迹抹掉、遗忘掉？这就是被遗忘权。
所谓被遗忘权是指数据主体有权要求数据控制者永久删除有关数据主体的个人数据，有权被互联网遗忘，除非数据的保留有合法的理由。2018年欧盟出台了《通用数据保护条例》，强调了被遗忘权，我们国家2018年的高考Ⅱ卷一篇阅读文章的题目，也是要考生来思考、评论这个被遗忘权的问题。这也是由大数据激发出来的新问题，对传统的法学研究产生了新的挑战，或者说带来了新的发展空间。
实际大数据的使用本身有很多令人担忧之处。虽然科技发展飞速，但是人们使用科技是带有价值取向的。
比如大数据“杀熟”。在传统的营销、管理里面我们都希望了解客户的行为，更好地为他们服务。在市场的环境下我们也说，既然有人愿意用高价买，那就可能要给他提供更好的服务。但是在大数据环境下，这种处理有个度的问题。第一客户是否知道他的信息被收集，第二他是否愿意真的出高价买。作为企业来讲，又有经营哲学上的思考。企业是以盈利为中心，还是以客户为中心？当以客户为中心时，客户满意与否就变成了主要的KPI，就是主要的决策考量；如果光考虑企业的盈利，而不考虑客户，可能就不太会考虑用户的感受。实际上大数据杀熟是在商业伦理层面的问题。
如剑桥分析公司，当时的CEO说“在美国所有的数据都可以买到”。因此这家公司2018年就陷入了数据泄露和商业伦理的丑闻，最终关门了。不管怎么说，在大数据这个时代我们跟数据打交道就会碰到一系列社会问题、法律问题、道德问题，需要在企业层面、商业层面，在社会和政府层面立法立规，在个人层面、在道德的层面大家来共同努力解决这些问题。技术发展特别快，这些问题的出现也变得越来越重要，我们应该有特别强的紧迫感，来更好地面对这些问题。
转自：http://news.sina.com.cn/o/2019-07-09/doc-ihytcerm2289368.shtml
标签：letter 社会 经验 控制 简单的 动态 float 保留 理论
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