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个人为公司工作却又要保持公正似乎违背常识，但事实上这十分常见。大型金融机构的监管部门是一个例子，许多公司的董事会也是如此，他们是对股东负责而非管理者。许多传媒公司，包括《纽约时报》、《华盛顿邮报》都会雇用外部监察人来维护公众信任。他们解决读者的问题，当他们发现存在不当行为时，也经常公开责难雇主。
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甚至，与内部算法师更类似的职业也同样存在，即负责确保企业不滥用个人信息的职业人。例如在德国，具有一定规模的公司（有10个或以上人员处理个人信息）必须任命一名数据保护代表。20世纪70年代以来，数据保护代表们逐渐形成了自己的职业道德和团体精神。他们进行定期会面，分享最好的实践经验并进行培训，他们拥有自己专门的媒体和会议，他们也成功地实现了一方面忠于雇主，另一方面忠于自己作为公证人的职责。德国的企业数据保护代表们取得了很大的成功，既充当了企业数据保护监察人，又将信息保密观念嵌入了整个企业运作过程。我们相信，算法师同样也能做到。
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管理变革4：反数据垄断大亨
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数据之于信息社会就如燃料之于工业革命，是人们进行创新的力量源泉。没有大量鲜活的数据和健全的服务市场，这些创新就实现不了。
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在这一章节，我们已经提及了管理上的三个基本转变。随着这些转变的完成，我们相信，大数据的不利影响将会得到控制。然而，随着尚未成熟的大数据产业的不断发展，另一个重要的挑战将会是如何保护极具竞争力的大数据市场。我们必须防止21世纪数据大亨的崛起，它相当于19世纪强盗大亨的现代翻版，那些强盗大亨曾垄断了美国的铁路、钢铁生产和电报网络。
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为了管理这些新兴行业，美国制定了适应性极强的反垄断条例。最初是在19世纪为铁路行业制定的，后来又被应用到了掌管商业信息的其他公司，从20世纪最初十年的国家收银机公司（National Cash Register），到20世纪60年代的IBM、70年代的施乐公司、80年代的AT＆T、90年代的微软和今天的谷歌。这些公司所开辟的技术成了经济结构中“信息基础设施”的核心组成部分，所以为了防止它们垄断，法律的支持必不可少。
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为了确保给大数据提供一个与早期技术领域情况相当的活跃的市场环境，我们应该实现数据交易，比如通过授权和协同合作的方式。但是，这就引发了一个问题：精心达到平衡的数据独有权，是否能让社会大众从中获利？虽然听起来有点挑衅的意味，但是这是否能像知识产权一样有利于社会呢？诚然，要达到这样的效果，对于决策者来说，是一个艰难的任务；而对于普通人来说，则充满了风险。技术发展变幻莫测，无从定论，大数据也无法预测自己的未来。监管人员需要既大胆又细心，而实现这两者的平衡，可以学习反垄断法的发展历史。
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反垄断法遏制了权力的滥用。然而令人惊奇的是，这些条例能从一个领域完美转移到另外一个领域，并且适用于不同类型的网络产业。这种不带任何偏袒的强有力的规章非常实用，因为它提供的是一个平等的竞争平台，一开始便没有任何优劣之分。因此，为了促进大数据平台上的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。而且，就像世界上一些大型的数据拥有者那样，政府也应该公布其数据。令人高兴的是，这一切正在发生。
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反垄断法的经验是，一旦确定了极重要的原则，管理者就要将之付诸行动，以确保保护措施的实施到位。同样，我们提出了三项策略，包括隐私保护从个人许可到数据使用者承担责任的转变，在使用预测分析时考虑个人动因以及催生大数据审计员，也就是算法师。这都将是大数据时代对信息进行有效、公正管理的基础。
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伴随着从核技术到生物工程学其他领域的发展，人类总是先创造出可能危害自身的工具，然后才着手建立保护自己、防范危险的安全机制。在这方面，大数据也和其他领域的新技术一样，带来了无法彻底解决的问题。另外，它们也不断对我们管理世界的方法提出挑战。而我们的任务是要意识到新技术的风险，促进其发展，然后斩获成果。
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正如印刷机的发明引发了社会自我管理的变革，大数据也是如此。它迫使我们借助新方式来应对长期存在的挑战，并且通过借鉴基本原理对新的隐患进行应对。不过，推进科学技术进步的同时，应确保人类自身的安全。因此，我们不能让大数据的发展超出我们可以控制的范围。
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大数据时代：生活、工作与思维的大变革 结语 正在发生的未来
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大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。
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大数据时代：生活、工作与思维的大变革 凡是过去，皆为序曲
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麦克·弗劳尔（Mike Flower）是21世纪初曼哈顿地区检察官办公室的一名律师，负责过从谋杀案到华尔街金融犯罪等各式各样的诉讼案件，后来他转到一家大型的企业律师事务所工作。在办公桌后度过了无聊的一年后，他决定离开。他想做些更有意义的事情，随即想到了去帮助重建伊拉克。在公司的一位朋友给高层打了几个电话后，弗劳尔被派去了绿色区域，也就是美军驻巴格达市中心的安全地带，成为萨达姆·侯赛因审判律师团中的一名律师。
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他主要负责后勤事务，而不是相关的法律工作。他负责将证人运送到绿色区域，其间需要安全通过无数每天都会上演的简易爆炸装置袭击（IED）。他看到了军队人员是如何将这当作数据问题来进行处理的。情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。
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在弗劳尔回到纽约两年后，他意识到这些方法其实是一个打击犯罪的有力方式——比他过去作为检察官所掌握的方式更棒。弗劳尔之后被任命为专案组成员，研究可能揭露2009年次贷丑闻罪犯的数据。这个团队做得非常出色，以至于一年后，纽约市长布隆伯格要求扩大规模。弗劳尔成了全市首个“分析主任”，他的任务就是找到最优秀的数据科学家并组建团队，利用城市尚未开发的信息库，收获一切可能的效益。
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弗劳尔为了找到合适的人而广泛撒网。“我对经验丰富的统计学家没有兴趣，我担心他们不愿意采取这种新方法来解决问题。”当他采访统计学家对金融诈骗项目的看法时，他们往往会提出晦涩难懂的数学问题。“我甚至没有想到我要使用什么样的模式。我想要可执行的洞察力，这是我所关注的。”他说。最后，弗劳尔一共挑选了5个人组成团队，他称他们为“小伙子”。除一名成员外，其他都是刚毕业一两年的经济学专业学生，而且从未在大城市生活过，但他们都很有创造力。
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他们最早处理的事件之一是“非法改建”，即将一套住房隔出很多小房间，这样就能够多容纳10倍的人。非法改建会带来巨大的火灾隐患，也是犯罪、毒品、疾病和虫害孵化的温床。乱麻一般的分机线绳会沿墙壁穿过，电炉可能会放在床单的上面，一旦发生火灾，人也许会被裹得紧紧地葬身火海。2005年，两名消防队员因营救非法改建住房的人而死亡。纽约市每年会受到约25000起非法改建的投诉，但只有200名检察员在处理这些事情。似乎没有什么好办法来区分简单的滋扰事件和严重的爆炸起火事件。但对弗劳尔和他的小伙子们来说，这看起来更像是一个可以用大量数据来解决的问题。
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他们将城市里的90万栋建筑都列在表上，然后输入来自19个不同机构的数据集。这些数据显示了建筑业主是否拖欠了应缴房产税，是否有止赎诉讼，是否有公用设施使用异常或导致服务消减的未付款项。他们还输入了建筑类型、修建时间、救护车访问次数、犯罪率和啮齿动物投诉等信息。然后，他们将这些数据与五年来的火灾严重性排名数据进行对比并得到一个模型，以此预测哪些投诉迫切需要调查。
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