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你将变得更加敏感、更加不可预测以及更加玩世不恭。
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前景很美好，不是吗？
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[1]也叫贝叶斯预测模型，是运用贝叶斯统计（该统计以美国统计学家托马斯·贝叶斯之名命名）进行的一种预测，是一种以动态模型为研究对象的时间序列预测方法。——译者注
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[2]“可能的事物清单”指的是技术与社会制度的变革会产生一些新的事物，同时也会使一些事物消失。数字化变革正是如此，数字化技术会产生新的事物，同时也会让一些旧制度、旧事物瓦解消失。——译者注
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[3]德文原文是singularisiert，意思是极端差异化。作者认为这是一个新现象，应该有对应的新概念。具体可参见第一章对单体问题的详细论述。——译者注
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[4]根据作者的解释，“极端事物的世界”即数字化技术没有消除现代社会中的不平等，没有消除权力集中于少数人，而是倾向于促进不平等的深化和权力的集中。——译者注
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微粒社会：数字化时代的社会模式 第一章 差异革命
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为什么我们会具有罕见的身体和大脑
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上帝视角下我们的工作
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对于从事传统企业咨询的那些人，本·韦伯只会嗤之以鼻。“他们读读企业的组织架构信息，给企业员工做做访谈，然后就能给出精妙的建议，将一切推倒重来。”这位年轻却已经秃顶的领导人是波士顿咨询企业“社会韵律解决方案”的创始人，他接着笑道：“他们只是在黑暗中摸索而已。”
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韦伯有不同的做法。为了了解一家企业如何运作，他使用了一些灰色的小盒子。这些塑料盒子和扑克牌盒子一样大，重30克，里面装满了传感器。韦伯称它们为“社会测尺”。在它们的帮助下，韦伯能够比以前更好地量化企业的工作文化。这些小盒子每分钟最多能够提供100条有关企业雇员行为和交流的数据。同事间交谈了多久，他们相互间的距离以及他们在哪里聊天，韦伯对这些信息的记录精确到了秒。仪器也同时记录下了雇员们各自的身体姿势以及他们的活跃程度，甚至他们说话时的腔调都被记录了下来，无论是愤怒、紧张还是高兴，雇员们的情绪状态都可以被自动计算出来。
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听起来这家公司像是一座被监视的囚牢，但是韦伯的团队采取了巧妙的措施保护隐私。韦伯说，在“社会测尺”进驻的企业里，只要向员工们解释清楚，超过90%的人都会自愿参与测量，因为他们自己也可以从测量结果中受益。
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2007年，“社会测尺”研究在科隆城市银行市场营销部进行，这是在全世界展开的第一批“社会测尺”研究之一。在20天的时间里，市场营销部的雇员携带着这些装有传感器的盒子，以此量化他们之间的交流。这些数据被严格地以匿名的方式整理加工，并且只做了概要性的展示。尽管如此，一个清晰的模式还是显现了出来：部门领导主要与其中两组雇员（研发部和运营部）交谈，而把另外两组雇员（服务部和顾客维护部）晾在一边。如此一来，雇员中广泛弥漫着一种不确定的感觉，部门内的交流严重不畅，工作效率也受此拖累。在传感器收集到的数据的帮助下，部门得到重组，而稍后的测量数据显示，部门内的交流明显更为平衡，而这一点也体现在更高的工作满意度上。
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在此期间，本·韦伯的项目大有进展。他分析了数十家公司的几千名雇员，而他梦想着有朝一日会有成千上万名公司雇员携带他的“社会测尺”，这样的话，透视工作世界的X光图就会越来越精确。本·韦伯称其为“上帝视角下我们的组织”。
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在这样的视角下，暴露出来的是各式各样的差异。团队之间、公司之间、雇员之间的差异都会暴露出来。在这种数据显微镜下，呈现的是巨大的差异性。按照韦伯的说法，没有一个团队是和其他团队一样的。一个团队的内部交流很适度，另一个团队的内部交流则显示出森严的等级，还有一个团队将自己的部分成员无情地排除在外。来自“社会测尺”的数据越是准确，越是高度解析，不同团队、不同公司就越不会相互混淆。
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对不同个体来说同样如此。诸如“旁观者”或者“独行者”等模糊的类型标签将在这种无情的数据分析下毫不费力地被消解。这些标签背后通常隐藏着大相径庭的交流特征。某个怪人是从不和别人交谈呢，还是说话总是断断续续从而造成交流不畅呢？他是因驳斥其他人而不受欢迎，还是直接就被忽视了呢？对此，数据可以给出细致入微的解释。
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韦伯还发现一个许多公司都有的重要支柱——那些虽然不显眼却能够显著提高同事生产效率的雇员——直到目前完全被忽视。这些人之所以能够起到这样的作用，显然是因为他们特别善于将自己的知识传授给同事。这些企业中的“顶梁柱”是由一个在每次测量中都显得很特殊的数据信息暴露出来的，这些人是如此的富有价值，却又如此容易遭到忽视。
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在“社会测尺”的帮助下，职场中的“数字化的菲利克斯”得以显现。这些微型的仪器记录了每个人与他人不可混淆的信息——每一秒都异于他人的行为、交流以及情绪特征。它以微粒化的方式让我们领会到，没有人会和其他人相同。但这确实是革命性的吗？其实现在的我们也能感受到人与人之间的不同。每个雇员当然都知道哪些同事效率高而哪些效率低，谁会推动会议的进行、谁又总会埋怨着阻碍。我们也清楚每个人的特点和怪癖，可能比机器的感受更准确——毕竟，我们人类也能够对现实进行细致入微的观察，我们对自己周遭的情况同样洞若观火。
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事实确实如此，但我们的印象显然是不可信的。我们对情况的判断变化无常，对其的描述又显得模糊不清——而且大多数时候我们会从自身利益出发。我们当然可以感知一个人行为的独特，但是我们并不能准确地命名这种独特，并适当地将其测量归类。
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目前用来了解和分析社会及世界的通行方法也是如此。这里所指的主要是各式各样的社会调查，如民意调查研究或者焦点小组[1]。比如，在企业中受到欢迎的，是那些针对企业氛围、管理者管理质量，或者工作满意度的问卷调查。这些调查并不是错误或糟糕的，但是它们仅仅抓住了现实中的某个特定片段。更准确地说，这种方法刚好创造出了它想要抓取的东西。
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20世纪早期民意调查刚开始开展时，普通公众面临着一种他们需要学习的新情况：原来他们应该对所有事物都持有自己的看法，不管是对政府、一款新式香皂，还是对流行电影。这在当时完全不是理所当然的，正如美国最著名的民意调查专家乔治·盖洛普在1940年所写的那样：“农民、工人、仆人都必须要像企业家或是专家那样，在政治上有自己的表达。”而在此之前，没有人如此要求过这些“普通人”。民意调查让普通公众成了有观点的人，量化创造了被量化的东西。
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但是这类量化一直以来都不是非常精确的。相应地，由此“产生”的那些个体也同样是模糊的。比如，一个针对企业氛围的问卷调查必须向所有雇员提出同样的问题，否则它在统计学意义上就没有使用价值。在这里，重要的不是个体的回答，而是将个人意见汇总成一幅全景图像。同样的情形也发生在人口普查或民意问卷中：为了一项民意的最终产生，个体要被消除，不会被计算在内。
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