今天，我們來聊聊數據如何重構世界
人們的一切網路搜索、社交、消費、閱讀行為，正在加速現實世界的虛擬化進程。智能終端、網路ID、瀏覽器cookie，數據提取的入口無處不在，人的一切社會關係與行為被完整記錄下來。互聯網平台從用戶的各項網路行為中抽象出來的標籤，是人類行為在網路世界的自然延伸。基於網路數據的採集、分析和深度挖掘，幫助人類完成了對現實世界的數據化重構。
一、現實世界的數據化再造
將現實生活中的思想、事件、物品、組織、個人「分解」成碎片化的數據信息，通過一定的標籤、模型、演算法把現實事物數據化，大數據實現對現實世界的重新構建。根據需要建立數據模型，對收集的大量的、複雜的、非結構性的數據進行處理，在沒有改變數據原本意義和性質的情況下，使用一定的規則，讓數據的內容更加「豐富」。數據的本質就是數字，經過規則的重構後，數據擁有了表意性，在一定的排列組合下，我們通過數據可以解析出預期的信息，完整描述數據主體的當前狀態、發展趨勢，為現實的決策提供幫助和建議。以企業為例，通過內外關係的數據化重構：對外，企業運用大數據將掌握的用戶數據帶入營銷方案中，以此作為未來運營策略的調整基礎，發掘潛力市場，給企業帶來更多的發展機遇；對內，統計分析內部人員的基本個人信息、考勤、績效等數據，優化企業的組織架構、人事安排、管理制度等。
二、人類行為的網路延伸
為了進一步對數據提供充足、精確、形象的解讀，通過「打標籤」對網路信息進行描述和數據化，進而分析挖掘數據背後更多的信息，人類在虛擬世界實現重生。隨著技術的進步和數據的增長，能捕捉的用戶行為大大增加。更精準、更快速地分析用戶的習慣、行為、偏好等成為可能，數據描述用戶的價值越來越受到世界的矚目。企業利用大數據對用戶的消費行為、習慣、傾向、品質、渠道多次建模，為每一個用戶構造一個精準的畫像，一方面企業能夠快速找到精準的用戶群體，另一方面也為企業找到用戶需求、消費期望等反饋信息。政府的用戶畫像可以通過對網民的性別、年齡、籍貫、網路行為（包括評論、發文等一系列）等因素進行統計分析，了解公民的社會需求和對政府的建議，為進一步完善以人為本的公共服務奠定基石。企業和政府利用用戶畫像對用戶的未來消費行為或社會意見實現預測，進行更科學、更合理、更高效的運營規劃。
三、大數據提升社會運作效率
個性化推薦廣泛應用於電子商務、社交平台、內容（閱讀、音樂、電影、視頻）分享和廣告等，後台根據自身業務的不同，選擇合適的推薦系統，提高了消費者的購物效率，也減去企業用戶調研等程序，大大節省了時間和金錢。
通過對用戶標籤的解讀，獲知用戶的興趣、關注傾向、經濟水平，可以預測用戶未來一段時間的消費行為，賣家可以進行針對性的消費引導，減少了現實中的運營成本。居民日常網購之時，購物主頁或是詳細頁周邊會出現你感興趣的商品推薦，這些是後台對你的消費行為、商品瀏覽、物品收藏等網路痕迹，進行未來消費預期分析得來的。
除了對個人的行為預測，大數據通過對輿情走勢、網路聲量、網民情緒、事件性質、關聯主體等維度分析，也可對輿情事件的走勢進行預測。確定分析的問題、數據分析的維度、要得出什麼結論，經過運算分析獲得一定時間區間內事件的走勢，研判事件的發展演化態勢。通過大數據可以有效提高決策的及時性，強化決策的科學化。
四、無處不在的數據煩惱
大數據的應用已滲透到社會的各行各業，從日常的交通出行、購物推薦到企業的策劃運營、用戶群體分析，再到政府的新政推廣預期、公共服務水平的反饋，大數據無處不在。基於對大量的、真實的網路數據，進行科學的數據建模，相對準確地把握事物的發展動態，實現對未來行為的預測，使大數據價值的突出顯示。大數據分析不同於小樣本的分析，小樣本數據分析是從一定樣本中分析得出結論，把規律應用到大樣本中。而大數據分析是從海量數據中篩選出有用的數據，挖掘數據價值，向決策者展示真實、全面的情況。但在應用中尤為重要的是用戶信息隱私安全的保護，涉及個人真實資料的敏感信息之時，應獲得當事人的許可，在未獲得授權的情況下，應立法予以制止，以保證大數據行業的正規秩序。
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