最近在读一本书「痛点」，另一个名字为
Small Data.
The tiny clues that uncover huge trends.
或者可以直接称呼它为「小数据」
在这个大数据至上的社会，间断或者不完整的小数据渐渐被认为是旧时代导致偏见的根源。移动消费背后的数据支持，已经让我忘记连小区里超市里货架的颜色；外卖软件的评分已经模糊了我的口味喜好。
似乎一些都可以被规律解决，一切都可以从运算里得到答案。
光看「Small data」提出这种名字，似乎有一点讨巧的味道，作者是希望通过这本小数据来解答那些大数据结论背后的逻辑，以及那些看似大数据接近不了的困惑。
正如书中所述
当管理者不知道怎么处理大数据时，所有人都开始寻找大数据时代后的东西—小数据。
全书分为八个章节，每个章节都会聊到一种文化或几种相似文化下的社会面貌，俄罗斯与沙特的女性生活，印度的婆媳关系，美国与中东的电影院等等。
在作者看来即使地理上差了十万八千里，相同社会环境下的人们所展现的一切细节都是有关联的。
一切被大数据忽略的小角落，都有大故事值得被发现。
书中有一章节就印度传统家庭里的婆媳关系进行了分析，其中一个调查很有意思。作者分别采访婆婆与媳妇什么是“新鲜的颜色？”，并以此来了解婆媳矛盾的根本。
相信大部分受过现代教育以及都市文明洗礼过的我们，答案都会和印度年轻媳妇的选择一样，“绿色”。毕竟在沙拉与水果不断侵占餐桌的今天，很少再有都市人将鲜红多汁的肉作为健康与新鲜的标准，
但婆婆们可不这么认为，那些稍驼着背戴着小眼镜，外貌比实际年龄还大10岁的五六十岁的老人，她们穿着一般都是深紫、橙黄和荧光黄的醒目长裙与上衣，家中自己的房间也被黄红蓝绿装饰的色彩斑斓，就连做饭火炉旁的佐料盒搭配顺序，也是将最鲜艳的粉料排在头盒。
在他们眼中，「新鲜」一词就等同于「鲜艳」
YouTube上有一个非常有意思的频道【Village Food Factory】，主要内容都是一个印度老爷爷或老奶奶，做乡村食物，从洗菜洗肉到最后出锅，有时全程一言不发，最多只是微笑露脸。
不论什么食材，鹌鹑、鸡肉还是牛肉，那位老爷爷的佐料几乎都是火红的chilli或者鲜亮橙色的咖喱，要么就是奶白的类似蛋黄酱的听不懂名字酱料。
所以每次出锅的食物，透过屏幕都是满满的咖喱味。这个频道有意思的原因，除了这种展现印度村民原始的烹饪方式外，还有一点就是，这个老爷爷每次做饭的量都很大，而且还会与流浪汉分享，感兴趣的可以自己搜搜看：）
作者最后发现，在老太太和媳妇心中关于「健康」的答案差异巨大。
印度老太太穿的颜色，和她做饭时调味料的颜色一样，从视觉与感觉上都是那么“直接”，都是那么“最新鲜”。
当然这种几乎被大多数人简单理解为“老年人喜艳”的答案，背后会引发一连串的家庭关系，以及对待小孩日常乃至教育的巨大矛盾。书中有详细介绍，这里就不必多费口舌了。
也许平板电脑能获取你日常的游戏数据，但是无法读懂俄罗斯家庭厨房里的冰箱贴，从而更加无法读懂战斗名族国家里女性的地位是何其重要。恐怕继续依照潮流发展下去的乐高公司终会走不下去的一天，也许你也能体会到麦当劳并不是那么的统一化的产品风格。
读到最后，我体会到，大数据只是帮助我们画好所需的范围，就像西游记里悟空给师徒几人在平地上画的「保护圈」，并且叮咛道“只要不出圈，妖魔鬼怪就近不了身”而小数据却恰恰代表了当妖风肆起时，师傅与其余徒弟摇摆的心，以及出圈的动机。
不论那猴子画多少个圈，用多少大数据结论告诉师傅“不出圈，即安全”。师徒们下一次依然还是会遵循内心的声音，冒着风险再次走出安全的范围。
小数据，便是我们内心的声音，有时无法被主流观念解释，但时常又有去做的冲动，最终却连我们自己也很难解释得通。
最后看着封面仔细琢磨，觉着书名应该稍微改动效果会更好
Small Data. The Tiny Clues That Uncover Huge Minds.
