大数据的一切都关乎

   「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。

 

 

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