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在共享时代里，用户经常通过微博、微信朋友圈等晒一晒自己喜欢的物品吸引他人围观。这个过程中用户无意中为商家进行了广告推广，而且其效果要远胜于商家自己发布的广告。这种因为分享带来的广告“发布方”的转变正在影响着商家及广告公司的思考方式。
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在人类发展的历史上，还没有哪一个时代像今天一样：互联网构成的虚拟公共空间第一次使整个人类群体之间相互联系、共享协同。如果所有“居住”在网络虚拟空间的“居民”开始放弃传统的商业渠道，绕过传统资本价值链上所有的中间人、中间加价以及攫取的利润，那又将意味着什么？商业广告投放的“地点”还在吗？
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自有商业经济开始，广告就一直在推动社会经济发展中承担着重要的作用。工业革命的爆发带来了生产力和工资的大幅提高，确保工资能很快被用来消费就成了广告的使命。2012年，美国广告业收入达1530亿美元，而全球广告总收入为4799亿美元。IAB方面发布的关于2014年的全球移动广告收入调查报告显示，全球移动广告收入年增长65%，达到240亿欧元。生活在城市里，一个人一天有可能会看到多达5000个广告，甚至在办公楼的电梯或是坐在出租车里时，也不能免去这种干扰。这个世界上被广告侵入的地方已经太多。
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在传统媒体时代，控制广告渠道的往往是哪些实力不俗的媒体集团。但是现在的情况发生明显的变化，哪些曾经叱咤一时的杂志现在几乎都要面临破产的危险。即使像《纽约时报》这样的全球强势媒体，近几年也一度传出要转型，甚至关闭的危险。在这样的情况下，消费者对广告的接受从原来的被动转到了现在主动选择。原来我们在无聊的时间会看到户外媒体，现在在低头看手机的过程中，一天下来，路上户外广告大部分的到达率被手机夺走了。
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同时，许多人在共享经济中与他人分享已经购买的商品，从而将市场购买行为最小化，他们选择获得物品的使用权而不是所有权。在这样的情况下，广告原来带有的“劝服、激发购买”的功能将失去效力。
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一旦新的年轻人不再看重所有权，而把利用闲置资源当作一种习惯，那么广告业可开拓的市场就会不断缩小。因为共享经济社会的发展是分布式的、协作的和对等的，人们进行经济决策时，很少受到企业广告宣传的影响，而更多会受Facebook、微信朋友圈等在线社交媒体网站中交流的建议、评论、口碑等的影响。
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人们通过大众点评网、百度地图的商家评论、微信、微博等来了解其他消费者购买某种商品和服务后的积极或消极感受。现在的消费者随时带着手机。随时可以在店里挑选商品时，查看评论。在共享经济2.0时代，很多互联网用户可能都不信任广告信息，而是主要是看其他用户的产品评论，并将其作为是否购买产品的可靠信息来源，互联网上的大量信息都来自于用户本身而不是企业广告商。所以广告效率会由此大打折扣，人们更关心强关系对产品的推荐和评论，广告称为一个可有可无的参考。
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现在的家庭越来越多地拥有智能电视。与原来的电视不同，坐在电视机前的人有了自己选择喜欢看的节目的权力，可以随时终止被插播的广告。互联网用户越来越不信任那些将使用权卖给广告商的网络搜索引擎，因为在用户进行特定资源或服务搜索时，这些网站总是将合作伙伴的信息排在前面。
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如果说，原来的广告形式是一个统治者，你不愿意但是却被迫去接受。但是现在，在这样一个对等平台中，广告更像是一个闯入者，你可以赶走它而获得你想要的内容。
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共享经济2.0：个人、商业与社会的颠覆性变革 加速建立共享的个人征信体系
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个人信用作为一种基本道德准则，是指一个人遵守约定的程度，此约定可以是个体之间的约定、个体与单位之间的约定，也可以是社会公有的约定，代表着社会或他人对一个人的信赖程度。它可以帮助银行防范金融风险，推动个人消费信贷业务发展，规范社会经济秩序。实际上，市场经济是信用经济，现代文明的重要基础和标志就是诚实守信，信用是最根本的社会关系，是整个社会赖以生存和发展的基础，不讲信用，社会就无法维系。信用是一种可以利用的资源，可以用来融资、理财、配置资源等。
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在共享经济2.0时代到来之前，我们个人征信体系在很多时候都是孤立的、非完整的，甚至是虚假的。而对于政府来说，建立完整、有效的个人征信体系最大的难度在个人信用信息的收集与评估。
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但是，共享经济模式可以形成自动消费系统、第三方评价、买卖双方的互评等，为上述的难点提供的便利。以阿里小贷为例，它记录了全国上千万的小微企业的现金流、成长状况、信用记录、交易状况、销售增长、仓储周转、投诉纠纷情况等百余项指标信息，通过将这些数据与阿里巴巴、淘宝网、支付宝底层数据打通，并引入了一些外部数据，与海关、税务、电力等方面的数据加以匹配，借助大数据分析技术，形成贷款评分和独特的风控标准。。
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以往的评价机制，往往是消费者单方面的评价。这种评价有时候不顾客观事实，甚至出现恶意评价的情况。例如，某人在住一个酒店的时候心情不好，或者某个服务员不小心惹怒他，他也许就会否定这个酒店的其他方面，给酒店非常低的评价。消费者可以这样做的原因在于他可以不受约束。而以Uber和Airbnb形成的相互评价体系建立起了一个相互信任的机制，而不是单方面的、非客观的、带有明显感情色彩的意见。
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以前在单向评价机制下，乘客以为可以随意非客观评价司机而不承担任何后果，但是现在如果他们这样做，那Uber等车的时间会越来越长甚至干脆叫不到车。原因可能是Uber司机给你的行为评了低分，其他的Uber司机因为这个评价不愿意载你。
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对租客评分是共享经济正常运转的有力保障。很多人愿意把闲置资源租给别人，但这些车主房主一方面希望对租客有更多的了解，从而建立起更多信任，另一方面也希望能够对租客进行评价。Uber乘客故意损坏车上设施、在车上吸毒、让司机一直等待、说错误的上车地点等，会被Uber司机打低分。同时，Uber对评分又采取保护机制，司机和乘客并不知道具体是谁给自己评了多少分。
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本书第三章提到波斯顿大学研究团队比较了TripAdvisor和Ainbnb上评分的差异。《纽约时报》对此进一步提供了例证。在美国旅游点评网站TripAdvisor上的Tropica酒店，它收到了很多差评。有的顾客抱怨说“有虫子！”，有的说它“价格超贵、质量超低”。将近40个评论中，有18个“超级糟糕（terrible）”的差评。但TripAdvisor上，酒店不能给顾客评分。
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在Airbnb上房主可以给房客评分。这大概是45位顾客给Tropica酒店平均4星评价的原因。虽然租客会提到枕头上有头发、有些吵、有些热，但他们的评价里基调总是偏正面，会赞扬床铺舒服、很干净等。一方面这得益于Airbnb致力于打造和谐氛围，租客更觉得有做客的感觉，对一些不方便变得更加容忍；另一方面，正如波斯顿大学研究团队所讨论的，双向评分机制能更好地维系住平衡的分数。单向评分有可能导致一面倒的差评，引发羊群效应和分数雪崩。双向评分也会让每个人越来越公开透明。
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对于很多共享经济的企业来说，其累计的消费评价大数据在征信领域作用重大。国内外不少企业正在从事大数据征信的研发、实验以及实践工作。但国内金融行业中成功运用大数据做风控的企业，只有阿里小贷等少数几家。他们能够通过累计的海量交易信息及资金流水，在几秒内完成对商家的授信。
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相对而言，美国征信市场较为成熟。个人征信的数据先由美国三大征信局益百利（Experian）、爱克菲（Equifax）美国环联（TransUnion）进行处理，然后再由FICO Score和Vantage Score等评分机构进行信用评级，最后应用到实际的金融环境之中，该市场已形成一条成熟的核心产业链。
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美国信用局协会（CDIA）还制定了用于个人征信业务的统一标准数据报告格式和标准数据采集格式，在将美国征信数据的标准推广至其他国家，以促进征信体系的全球化发展。除金融相关数据外，电商、电信业、零售业的数据也正在纳入征信体系。
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另外，美国通过立法和行业共识，其数据征信体系也形成了相对统一的标准。以“个人征信”为例，其内涵由“5C1S”定义：品德（Character）、能力（Capability）、资本（Capital）、条件（Condition）、担保品（Collatera）、稳定性（Stability）。同时，信用的边界也得到了明确的刻画，即对于用来量化信用的数据基础形成了共识。
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由于我国利用大数据进行征信还处于初级阶段，央行授权开展个人征信业务的8家征信机构也没有形成成熟的产业闭环。
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