大数据的一切都关乎「人」

  并非冷冰冰的技术,大数据的一切都关乎「人」

  「我现在不用可穿戴设备,因为目前市面上的可穿戴设备都不符合我的标准。」——当主持人向阿莱克斯·彭特兰(Alex Pentland)——这位被 The Verge 称为「可穿戴设备之教父」(The Godfather of Wearables)——是否使用可穿戴设备时,如是答道。

  这是彭特兰教授受">百度百家 The Big Talk 之邀谈到的观点。这让我想起来 2010 年凯文·凯利跟我提的他使用的科技产品,他说:「我不用手机,而且直到一周之前,如果不是因为来中国的话,(他指着桌上一台崭新的 Macbook Air 说)我也没用过笔记本电脑」。阿莱克斯·彭特兰是麻省理工学院人类动力实验室主任,可穿戴设备先驱,被《福布斯》杂志评为全球七大权威大数据专家之一,曾协助创立并指导麻省理工媒体实验室。你很难想象,彭特兰作为 Google Glass 发明人的老师,完全不用可穿戴设备。

  如果仔细观察和体验一下当今市面上流行的可穿戴设备,它其实根本不是用户想用的。比如手环,它告诉你每天走了多少步,消耗了几百大卡的热量,然后呢?然后你自己看着办吧。对当前可穿戴设备的普遍现象,彭特兰教授说,「大数据最主要是关于人的一项技术,它并不是射频识别(RFID)、传感器之类的普通人看不懂的玩意儿。」

  对一位用户而言,用手环监测 ta 一天走了一万步,没有太大的意义。有意义的是,这一万步对一位用户的健康意味着什么。如果扩散到整个用户群以及更长年限的话,我们希望知道,连续一年每天走一万步对与个人来讲意味着什么;而这对一位体重 100 公斤、身高 163cm 的 45 岁中年男性,又意味着什么?如果 ta 完成一年每天走一万步的任务的地点是在北京三环周边,与在大理完成这个任务,对 ta 的健康又分别意味着什么?目前的可穿戴设备,还远远不能将这背后的价值传递给用户。当然,背后的一部分原因是,当前的可穿戴设备还远远无法收集足够多的数据,更无法将个人的数据分析及判断,给用户更具有针对性的建议和指导。

  在医疗和城市交通等领域,大数据的应用更为广泛和有效一些。比如医院,是人流集中且病菌聚集度非常高的地方,而事实证明,很多病菌在医院里已有具有一定抗药性,并且容易滋生和传播。因为每天需要接触大量的患者,医护人员自身的清洁性就非常重要。为了督促医护人员保持卫生,IBM 曾研发出一种医疗用的监测技术,可以将医护人员胸前的徽章中植入特定的芯片,利用芯片监测佩戴者是否定期洗手消毒。

  这套医用监测系统的原理并不复杂。首先需要在医院的不同角落配载芯片,每当有医护人员进入办公室或病房时,医护人员身上佩戴的徽章中集成的传感器芯片会自动将医护人员的清洁信息发到服务器。如果没有定期洗手,中央服务器会给医护人员胸前的徽章发出警告,提醒佩戴者定期洗手。

  而在交通领域,当你在百度地图搜索从北太平庄到 798 的路线时,可以根据地图上的颜色反馈(比如红色为严重拥堵,黄色轻度拥堵,绿色为畅通)来告诉司机是走三环还是四环能更快到达 798。据说目前百度地图已经可以预测群体雏形行为,并提前两周预测某个城市的人数大概规模。如果这部分数据结合交通部的其它大数据后,就可以预测出群体出行的态势。对于普通用户来说,对其可能出行的时间,出行路线,出行方式等安排提供帮助。

  如果说大数据是关于人的一项技术,那么安全和隐私是无法回避的一个问题。在彭特兰教授看来,我们得建立一个「信任网络」,「信任网络」建立的标准包括四个方面:通知(Notification)、知情同意(Informed Consent)、审核(Auditing)、撤回(Retraction)。对于企业来说,需要通知并且得到用户的同意之后,才可以来使用它。用户对使用自己数据的方式非常明确,并且未来当企业通过其它方式来使用用户数据的时候,需要以某种方式来告知用户。审核则意味着政府或其它第三方组织需要对企业使用用户数据的方式进行监督。而撤回则代表着用户可以事后对自己已经承诺提供的数据进行撤回,用户对自己的数据应该拥有完全的控制权。

  在彭特兰教授眼里,它并不是冷冰冰的技术,就好像他并不爱用只告诉你今天走了多少步的智能手环一样。大数据的一切都关乎人,与每个人有关。

  ---配图---

  1994,Google Glass 的雏形,这个项目诞生于 Pentland Project。没错,就是以 Alex Pentland 教授的名字命名的。

时间: 2024-10-25 16:05:20

大数据的一切都关乎「人」的相关文章

食品零售企业大数据之道:用「画像」留住吃货们的胃

当下零售行业核心关键词早已不是电子商务,而是全渠道营销.渠道多元化意味着企业营销多通路,当然也需要强大的中后台做大数据支撑,以便快速整合和分发订单.物流.资金流.否则前端触点订单越多,尾大不掉隐患几率就越大,这对传统零售业来说,无疑是难以承受之痛. 渠道整合是零售行业的核心命题之一,当下各品牌商纷纷主动或被迫进行渠道整合,希望线下实体店.自营网店.移动端等不同渠道提供O2O一站式体验,迎合消费者的变化和商业的变化,借助大数据,为每位用户"画像",进而增强用户粘性. 根据用户多重消费行为

三一:在互联网风口 智能制造、大数据和物联网都不能

随着工业4.0概念的兴起,越来越多的人开始认识到智能制造.大数据和物联网这几个名词.然而,就像十年前我们对云计算的认知一样,对于智能制造这些新名词仍旧云里雾里.有人对大数据很是不屑,并调侃大数据就是大忽悠;也有人认为物联网之流离自己太遥远,不可触碰.三一:在互联网风口 智能制造.大数据和物联网都不能少 其实,三一的挖掘机早就从各个层面开始布局,让智能制造.大数据和物联网渗入客户,就让小编带大家一一了解吧. 一.智能制造的产品和理念 很多人对智能制造的的认知还停留在集成方面,即将工作的自动化和生产

QQ大数据:逃离北上广深后27%的人想回去

文章讲的是QQ大数据:逃离北上广深后27%的人想回去,11月27日,由中央电视台财经频道.国家统计局.中国邮政集团公司.北京大学国家发展研究院联合主办的"中国经济生活大调查2015-2016"启动大会,在国家体育场文化中心新闻发布厅举行.拥有8.60亿月活跃用户的腾讯QQ大数据,成为<中国经济生活大调查>的合作平台,腾讯即通产品部副总经理冼业成受邀出席,并在现场发布了"QQ大数据之逃离北上广深"案例,为大家揭秘用户"逃离"北上广深的情

现有的大数据公司,都是如何赚钱的呢?

现有的大数据公司,都是如何赚钱的呢? 1.广告/营销.这一类主要集中在第三方大数据营销公司里.典型的企业包括缔元信.时趣这样的公司.他们主要的业务就是帮助大数据分析能力较弱的公司来做大数据分析,优化广告和营销的路径,使市场投入的非常产生更大的价值. 2.直接卖数据的公司.典型的企业有数据堂. 3.做工具或者服务.目前的移动统计工具就是这一类.还有做Hadoop套件的也是这一类公司. 4.卖报告或解决方案的.做大数据解决方案的公司就太多太多了,典型的公司为IBM.至于数据报告方面,这里就不细表了,

不想玩大数据的厨子都不是冒险家

湘鄂情抛弃餐饮主业,角逐大数据,号称要用互联网思维改造广电,上演了年度商业界最看不懂的转型.关于创始人孟凯,有人说他飞蛾扑火,有人说他病急乱投医,但他的回复是:你说我傻逼,其实不知道我有多牛逼. 湘鄂情董事长孟凯的面前齐刷刷摆着四部手机. "昨天约了一个事,因为部长不在,要推迟到周末,到时候约好时间我告诉你." "我怀疑这孙子是不是昨天出门就出事了,事情能办,你跟他说." 微信.短信.电话,坐在我们面前的孟凯在不同手机的不同应用之间频繁切换,以至于已经很难有整块时间

王坚:云计算和大数据,你们都理解错了

王坚,阿里巴巴最富争议性的人物之一,爱者极爱,恨者极恨. 5月12日,我和MTC的朋友,在杭州发起并主持了一场关于云计算的沙龙,虾米的思践聊了云音乐,快的打车陈伟星聊了云时代的产品设计,短趣网王强宇聊了云时代的创业,当然少不了王坚聊一聊他对云计算的看法. 当天,青龙老贼发了一段王坚的部分观点,遭遇了他开通微信公众号以来最强烈的退粉,也激起了圈内人的各种讨论,这就是王坚的"影响力". 我把王坚的分享做了个第一人称详细版的梳理,里面涉及了阿里云的定位.对大数据的反思.对APP创新的不看好,

百度大数据:人人都能拥有的商业策略顾问

3721.html">2014年4月3日,中央电视台新闻频道的<新闻直播间>栏目也照例开始对清明期间民众的出行.活动趋势进行聚焦--不过这一期的<新闻直播间>可有点不同,节目的直播现场搬到了百度大厦,而以往节目中那些有点枯燥的"有关部门数据",也换成了一张实时的百度热力图.在一张王府井周边热力图中,不同颜色直观的勾勒出了商圈内不同区域人气的细微差别:而在对八宝山革命公墓的热力监控回放中,随着大屏幕中不同区域颜色的变化,整个公墓区域不同时间段人群活

Gartner:2015年度大数据相关岗位达到440万人

根据Gartner对未来的预测,2015年度全球与大数据相关的工作岗位将达到440万人.大部分的美国公司都开始争先恐后地寻找到自己在大数据之中的角色,与此同时也发现合适的人才已经越来越难以找到了. 数据科学家独有的技能和与大数据最紧密的关系,使得他们被称为21世纪最为性感的工种. 大数据科学院需要在统计.预测建模.业务决策.系统整合和编程等方面都具有良好的知识功底.他们需要的是,以非技术人员的方式来传递他们所理解的数据,并帮助企业做出决策,如何影响投资回报率.如何控制风险和客户服务等.

公司的大数据业务为什么都基于Hadoop方案

选择Hadoop的原因主要有以下三点:1.降低成本;2.生态圈成熟;3.可以http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/7432.html">解决问题. 一.可以帮助我们解决什么问题 现在不管是在国内外的大公司,对于大数据都是非常的渴望,会想尽所有的办法搜集一切的数据,由于现代信息的不对称从而导致不断的数据变化,大量的信息是可以通过数据分析获取. 数据的来源有非常多的途径,大数据的格式也将会越来越复杂,时间的推移产生的数据也会越来越大.所以在数据的存储上