掉进一张数据的网

    QQ在线查找选项下,有一个“好友推荐”,有时拗不过点开看看,大部分人还真是认识的,问题是QQ怎么知道我们认识?淘宝首页的商品图片总能准确抓住你的喜好,你曾搜索过的物品,没几天就赫然出现在推送给你的首页上。微信可以精准定义,根据每个人需求推送不同的朋友圈广告,锲合你的喜好和消费能力或作出消费人群的预判,培养未来消费群体。

    为什么现在网页界面或软件推送每个人都不同,俨然成了个性定制?网络为什么越来越“懂”我们了呢?因为我们被“大数据”了。

    大数据的定义非常复杂枯燥,借用罗胖在一期讲大数据的节目中,通俗一点的归纳:大数据就是多维信息交叉验证形成对事实的判断。节目中还讲到以下几个因为大数据带来改变的事例。

    贷款的信用判别是一项在传统社会中要用极高成本去完成的事情,但运用大数据的情况下,一个人的生活水平、收入状况,购买物品的付款方式,信用记录甚至这个人人品诚信,都能毫不费力的呈现,这使网络金融对核对个人信用的成本降到一个非常低的水平,这也是互联网金融风生水起的一个原因。

    现在的网络金融贷款程序非常方便,填写简单的表格姓名、住址、电话、公司、工资卡卡号这几项。银行仅凭有稳定工资和基本信用记录就能把大额款项贷出去吗?当然不是这样的,他可以通过你的家庭住址判断你所在小区的生活水平和房价来估值你的贷款能力。

    那么你会想,万一填的地址是假的呢?这也是行不通的。大数据时代个人被监控的信息太多了,找到一个人的微博并不是难事,而最常发微博的地点便是家里和公司。通过微博定位,就能辨认住址的真伪。这也就是多维信息的交叉形成对事实的判断的一个例子,通过交叉复用,确定最精确的信息。另外还有经常通过网络约车的地点,手机定位的地点,水电通讯费清单地址等等都能交叉判断你信息的准确性。

    每次手机下载软件,都会弹出一个授权框:是否同意XX软件获取你的位置信息、通讯录、微信等等。其实我们没有选择,只能同意。但是我们的个人隐私、喜好和操作习惯,就是通过这些软件的授权,汇入到巨大的数据库中。大数据正以不可抵挡的态势侵入我们的生活。

    Prada在供客人试穿的衣服里装上芯片,在试衣间的感测仪记录下每件衣服被试穿的数据。对比分析试衣数据和销售数据,就能找出乍一看很好看但试穿后却卖不出去的商品,加以改进后能扩大销售数量。大数据运用到商业中依然卓有成效。

    那么大数据与电子游戏之间是不是也有这样的联系呢?作为一名英雄联盟的菜鸟玩家,发现大数据对于分析游戏玩家的操作习惯上有非常大的实用性。最简单的分析人人都会做,比如一个人的战绩一直低迷,连跪十局,战绩坑爹,突然间他就开始连胜并且每局准是MVP,不用细想都知道这肯定是找代练了。

    那如果是更细致的分析,就要用到大数据。比如你对线一个锐雯,通过分析他以前所有玩锐雯的场次,了解他的操作习惯和连招顺序,他是喜欢打线上还是喜欢游走,是偏爱qw还是ew起手连招,习惯用什么方式耗血,都会以数据的形式呈现在眼前,那么思考应对策略会不会容易很多呢?但这样或许比较像用了作弊软件,容易产生道德风险,那么可以从另一个方面思考。如果一个总是往莫甘娜Q上撞的人有天突然万Q不中了,那么他就有可能使用了作弊软件,这也可以运用到外挂的排查。

    操作习惯很难更改,通过对几百场比赛的数据分析就能确定一个人玩游戏的习惯,从而判断玩家的身份。

    前段时间火热的“阿怡代打事件”,就是从操作习惯上看出端倪。刘佳怡是一位高人气英雄联盟女主播,一度被看作斗鱼LOL区的“一姐”,早年就打出“女玩家上王者”的金字招牌。2016年5月曝光,年薪千万的知名游戏女主播阿怡被爆直播时并未亲自打游戏,而是请专人代打,再自己同步解说游戏画面。王思聪在微博直指阿怡的代打行为,并指出其中的利益链条。代打被观众质疑,是因为发现主播露手与不露手直播时,打开商店的操作方式不一样。许多场代打显示的数据是,阿怡习惯熟练的用键盘开启商店,但在露手直播中,她开启商店却使用鼠标。刘佳怡对于质疑予以否认。但正因为发现了这些数据差异,才得以调查揭露真相。6月9日阿怡发微博承认“确实存在部分代打行为”,英雄联盟官方也对她作出封号处理,这件事情才画上句号。

    大数据就是一张巨大无比的网,这张网上布满了眼睛,它们正在透过无数层表象,洞察世界,直抵真相。未来,社会化的大数据越来越密切地和人关联起来,它将怎样影响和改变我们的生活,我们现在的脑洞还不足以预测。但是无论这个世界怎么改变,无论生活存在多少诱惑,我们都不应该放弃做最本真的自己。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,445评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,889评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,047评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,760评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,745评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,638评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,011评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,669评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,923评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,655评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,740评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,406评论 4 320
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,995评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,961评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,197评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,023评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,483评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容