Amazon推薦，Facebook追蹤，大數據時代的“狗仔隊”

【編者按】數據到底是什么？數據可以用來做什么？數據對人類有什么意義？也許總有一天人類會迷失在數據的海洋里。Amazon用數據實現了定制化營銷、Facebook利用用戶數據實現雙贏、Target商店通過數據分析也一直被標榜為顧客身邊的好鄰居。但大數據的運用也是要有底線的，一些濫用大數據的現象逐漸浮現，大數據巨頭們的手是不是伸得太長了！自由撰稿人Rick Delgado為我們做了詳細報道。

以下為譯文：

大數據分析對我們所有人都產生了巨大的影響。使用分析平臺（比如云中的Hadoop）可以收集、存儲和分析大量不同數據，并發現其中隱藏的聯系、相關性和見解。大數據正在發揮著越來越大的作用，現在幾乎影響到我們生活的每一個方面。每天產生的數據呈指數增長，未來大數據對人類的作用不可限量。

不過，考慮到Snowden和國安局的爭議，人們可能不再認為信息越多越好，信息太多反而引起了大家的關注，特別是對于涉及個人私隱的信息。盡管我們可以將大數據的濫用歸咎于Big Brother（美國政府），事實上有很多我們熟知和信任的企業可能已經危害到我們個人隱私，例如下面列出的三巨頭，無疑是濫用了大數據。

Amazon.com――起初只是一家圖書零售商，靠著為客戶提供種類齊全的圖書以及快速的物流，Amazon很快流行起來。亞馬遜利用算法向我們推銷同類用戶購買的產品，很快亞馬遜便主宰了電子商務領域。如今預測分析扮演了關鍵性角色，亞馬遜將以前所未有的方式使用客戶數據，實現一種叫做“預測發貨”的銷售方式。最終將實現在客戶未作出購買決定前，Amazon已經準確地選擇貨物并發送給客戶，分析客戶的個人行為使這一切成為可能。

對于消費者來說，關于大數據有一個大問題，亞馬遜“預測發貨”這一行為是不是對用戶購買商品干預的太多了？畢竟，消費者才是真正決定是否購買、何時購買商品的人，亞馬遜是不是濫用大數據了？在不久的將來，如果Amazon真的實現了這種銷售方式――通過無人機很方便地把貨物放到我們的家門口，而我們卻從來沒有訂購過，希望亞馬遜也能研究出對客戶退貨進行預測的算法，這樣它就可以迅速派無人機回來收回客戶不需要的商品。

Facebook――已經成為人與人之間聯系和交流的一種必要工具，同時也使Facebook成為了大數據“剝削者”。畢竟，其他網站也在模仿Facebook以增強社交聯系為名義鼓勵人們心甘情愿張貼各種有關他們人際關系、利益、習慣、興趣愛好等個人信息。但正如我們目前了解到的那樣，Facebook用個人信息做的事情確實有點令人感到不安。

幾年前，USA Today揭露Facebook不僅分析我們的個人介紹數據，實際上它還通過“tracking cookie”跨網站跟蹤我們。當我們創建一個Facebook帳戶時，“tracking cookie”就會被秘密地安插到我們的web瀏覽器中，這將使Facebook能知道我們在訪問哪些網站，不僅在登上Facebook的時候，退出Facebook后，我們同樣被監視。所有這些信息被出售給Facebook的廣告合作伙伴。從這次入侵我們隱私的事件可以看出Facebook確實在濫用大數據。此外，Facebook還將進軍面部識別領域――面部識別技術將使Facebook能夠更好地監視到我們的生活――而且Big Brother的參與使問題變得更加可怕。

Target――該公司在相當長時間內都在使用大數據技術，以便更好了解其客戶再想什么、需要些什么。但這位大家的“好鄰居”――Target商店一些對大數據運用得確實過分。在2012年，一個Minneapolis女孩從Target商店買了一些與妊娠有關的物品后，這一切才浮出水面。

原因是Target的激進做法，Target通過分析數據確定懷孕客戶，然后將她們定位為會購買它們嬰兒產品的客戶，該公司開始向女孩的住址發送尿布以及其他嬰兒產品優惠券。這些優惠券引起了女孩父親的注意，他打電話給Target商店詢問為什么要給他還在上高中的女兒發這樣的優惠券。長話短說，Target比這個女孩的父親更早知道女孩懷孕這件事，這顯然侵犯了女孩的隱私權。從那以后，這件事變得家喻戶曉，Target已經采取措施盡量不讓暗中“監視”客戶的事實被泄露出去，繼續向準媽媽發送妊娠相關產品的優惠券。

和所有工具一樣，大數據分析有實實在在的好處。大數據應用之一――人類基因組項目，不久將掀起一場醫療革命，提供個性化、基于特定基因的治療，挽救病人生命，這是正確使用大數據很好的例子，可以造福人類。就像上文討論的那些企業，很容易看到不正當使用大數據對于營銷者來說是多么有誘惑力，使用大數據的好處是真實而巨大的。大數據分析面臨的挑戰和所有其他技術一樣，要在正確使用技術獲得利益和不正確使用技術產生風險中間找到平衡。

原文鏈接： The Use and Abuse of Big Data and Hadoop（編譯/毛夢琪 審校/魏偉）

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