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另一方面，这种来自机器的观察将极大地加速社会关系的发展。数据将毫无延迟地被提交并加以分析利用，如有需要还能立刻再反馈到社会网络中去——实时反馈。比如韦伯的同事塔米·科伊姆就开发了一种被称为“会议调解器”的产品，它可以将技术仪器的实时观察再反馈到正在进行的会议当中。如果小组讨论中的某个人表现得过于消极，那么在休息的间隙他就会得到有关个人表现的数据分析并被要求做出改变。如果一位参会者几乎不和她对面的人有目光交流，那么她就会得到一封反馈邮件建议她在接下来的会议中更加投入。如果领导在所有下属面前过于强势，他就会立刻收到由算法得出的要求克制的提醒。
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这些反应快速的机器将引起一种巨大的压力。我们将遭受“深度”观察，而鉴于数据带有我们认定的“客观性”，这种观察的结果我们难以反驳，并将迫使我们快速做出改变。第一批“会议调解器”的实验表明，参与者感觉这种观察是一把双刃剑。一方面，他们感激机器提出的实用性指导；另一方面，他们将其视为一种苛求，既陌生又奇怪，同时使人恼怒。
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在前言部分，我谈到了一个“极端化”的世界，我们正身处其中。而“社会测尺”与“会议调解器”就是例子：与目前的情况相比，我们将处于极端的压力之下，将自己预设为灵活的、可变的并且可以自我优化的。这样的自我预设得之于机器，但我们对机器行为的理解非常有限。没有雇员知道，机器中是否被编入了一种代表某方利益（诸如雇主方利益）的程序，而“会议调解器”的建议到底是有帮助的还是原本就是一种没有得到许可的操控。简而言之，机器给我们的交流带来了不安。而我们必须学着忍受这种不确定性。
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谴责诸如“会议调解器”之类的机器的使用，或许是不明智的，因为如果正确应用，它们能够使我们的生活变得轻松，同时还可以缓和矛盾。但是不管怎样，我们必须学会借助这些智能机器校正我们的行为，同时忍受前所未有的精确观察。
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人们已经尝试从中看到一种越发严重的孤独，一种数字化的疏远与孤立——进而对其进行控诉。我们的确将变得无法与他人混淆，但也将因此丧失在群体中的依靠。这是一种熟悉的、用来反对现代的差异化论据，早在19世纪反对第一波个性化浪潮时就已经被运用过。但是就单体化进程而言，这样的论据却比以往更加不适用。
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数字化差异的悖论之一在于，它恰恰是一种不断深化的网络化的结果。韦伯能将每个人的独特性量化，是因为这种独特性是在人们之间无数次的互动中体现出来的。这一点适用于所有数字化性质的个体化：每个人在脸谱网上都有使他或她成为一个单体的独一无二的数据特征，但是这种特征的显现多亏了朋友圈以及朋友之间的相互联系。
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医学专家埃里克·特普尔对此写道：“这是一个令人着迷的悖论，我们今天对个性的理解要仰仗被网络化的科学——能够收集和处理的数据越多，与众不同的个体形象就越清晰。”我们并没有淹没于数据的汪洋大海，尽管这一点时而被提及。更具有实际意义的是：数据越多，我们的特征就越清晰可见；数据越丰富，单体就越多；网络化程度越高，个体化程度也就越高。
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因此单个行为只有从整体层面看才具有说服力：它是在一种充满意义的联系中进行的。单个行为往往要在相互联系的情景中被解读，否则这些数据就是苍白而无意义的。这样韦伯才能更有把握地预测一个雇员是否会离职（因为通常他的离开在很早之前就已经在交际上有所体现，因此会留下这方面的数据踪迹）。在企业竞争中，韦伯通常也能预测到哪些团队会获胜——即使之前没有看到过该团队或者没有与之进行过沟通，有数据特征就足够了。
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现在韦伯甚至能够看到成功的团队、员工与其他团队、员工的区别何在。计算机已经计算出理想状态的模型，用于比对和衡量某个团队。有4个因素会影响一个团队的成功。第一，优秀团队成员间的沟通非常适度，他们之间的交流也不全是绕过领导进行的；第二，团队成员能够像他们自己讲话时那样认真地倾听别人的意见，而且在此过程中，他们互相有眼神交流，而不像其他团队那样没有眼神交流；第三，至少有一半的团队交流是在正式会议之外进行的；第四，团队成员会在团队外部积极地搜寻新的信息，而这些信息能够再反馈到团队中去。换言之，团队中的成员有着充沛的精力，积极投入且乐于发现。这是一种相当优秀而又少见的特质。
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那么，高超的艺术就在于，如何将劣质的团队打造成优秀的团队。韦伯认为，在这个过程中，细节常常至关重要。数据的解析前所未有地使我们看清楚了这些微粒化的细节。“管理层最重要的决定，其实通常是应该将饮水机放在哪里。”韦伯解释道。这样的挑战对他来说充满了乐趣：起决定性作用的并非是大的结构变革，而是诸如饮水机这样看起来无关紧要的琐事。因为大多数的交流正是发生在饮水机旁，群体的能量正是在那里被激发出来。如果把饮水机放在杂物间，只是因为那里还有空间，工作效率就会受到影响。同样重要的还有餐厅餐桌的大小或休息时间的长短。
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然而所有数据都表明，存在一种推动企业发展的神奇力量：个人间的联系。面对面的交谈往往发生在餐厅里、走廊上、咖啡机旁，对此很多经理并不喜欢，他们认为多一些工作少一些闲聊才能提高工作效率。但韦伯能够向他们证明相反的观点：更多的闲聊比更多的工作更重要。
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比如他在一家大型银行的客服中心就发现了这一点。在那里，雇员们没有共同的休息间歇，因为要一直有人应答电话。利用搜集到的数据，韦伯促使银行让各个小组有了15分钟的共同休息时间。仅仅从应答电话的数量来看，工作效率就已经有了大幅的提升，而员工的工作满意度也同样有了提高。当这一做法在这家银行的所有客服中心被实施之后，这个每天一次的休息间歇为银行带来了每年超过千万美元的额外利润。
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在一家信息技术企业，韦伯有了另外一个发现。在这家拥有54名雇员的企业中，每位雇员在与某4位同事中的任何一位进行交流之后，工作效率总会有特别明显的提高。虽然那4位雇员本身并不是特别有效率，但他们能够帮助其他人提高效率，而他们对公司的贡献从未得到相应的承认。
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“数据告诉我们如何才能创造一种企业文化，为人们提供支持和更好的工作环境。”韦伯热情洋溢地说道。与其进行规模庞大的结构变革，企业不如尝试小的改变，然后观察员工的情绪和工作效率有没有改变。如果没有，那就尽管尝试其他的办法，直到奏效为止。企业将像自身产生的数据一样具有可塑性。数据的粒度将塑造微粒化的行为。
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做出这些改变的目的始终是：“我们要增加随机交流的机会，并为更多的自发交流创造条件。”真是这样吗？那些（本应）使我们变得可以被预测的数据，最终竟然增加了偶然性与突发性？
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最理想的情况下，数据会使我们更加清楚并更加精确地定义自己的需要，我们究竟需要什么来让自己感到舒适。数据同时将揭示我们自身，并使得生活环境尽可能确切地适应我们的需求成为可能。这就是微粒社会的终极理想。
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而在最糟糕的情况下，这种精确观察将会改变所有自发的细微活动和行为方式。拉斯韦加斯的一家赌场利用摄像机监控赌台主持人与女侍者的微笑频率，并在他们笑得不够多时予以警告。连锁超市特易购为其工人佩戴臂带，以此监控他们装载货物的效率。邮政服务商通过GPS（全球定位系统）监控其邮车司机的行车路线。在上述这些案例中，也会产生单体化的数据特征，只不过它们在这里被用于监控各个员工并约束其不受管理层欢迎的行为。
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本·韦伯发现，在经过最初的犹豫之后，特别看重“社会测尺”的常常是普通雇员，因为他们突然发现能够利用数据支撑他们对管理层的不满。领导们也会被看得清清楚楚，因为数据会揭示他们的工作能力。数字化的解析不一定只有利于掌权者。但是有必要采取预防措施，公平分配这种掌控的权利。
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但是所有人，不管是领导还是下属，都将面对新的评价标准，这些标准将比以往更加精确和无情。精确的数字将探明我们有多大的价值，我们在推动一家企业的发展上发挥了多大的作用，以及我们究竟做了什么使生产效率得到了提高。我们将面临一种“超精英体制”的威胁，在这种体制之下，每一次表达、每一项行动都将会就其产生的经济价值被加以研究。收入差距的扩大现在已经不仅仅发生在社会上层与下层之间，而且发生在工薪阶层内部。那些做着相同工作的雇员，原本微小的薪水差距正在扩大，原因之一显然在于对每个人工作效率越发精确的把握。这一趋势在未来将会继续强化。粒度的法则也将在这个领域发挥作用：我们测量得越精确，不平等就越发明显。不仅对于我们的工作来说是如此，对于我们的民主来说也是一样。
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[1]焦点小组，是由美国社会学家罗伯特·K. 默顿发明的一种调查方法。主要是由经过训练的主持人组织的、由诸多成员参与的小组讨论，目的在于在开放的交流中获取对某一个问题的深入认识。——译者注
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[2]在本书中，单体即指因数字化技术测量而体现出极端差异与独特性的个体。相应地，文章后面提到的单体化，即是这种数字化技术使得其所测量的对象极端差异化。——译者注
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微粒社会：数字化时代的社会模式 奥巴马团队的秘密武器
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当巴拉克·奥巴马在2012年宣布再次参选美国总统时，没有几个大选研究专家认为他有望获胜。奥巴马在2010年国会中期选举中获得的支持率非常低，超过1/5的支持者转而支持他人。而民调也显示，大量的选民不停地重复一个词：失望。没有第二个人像他那样曾经激起了民众的希望，现在却让他们处于极度的失望之中。此外，自从“二战”之后，除了罗纳德·里根总统，还没有一任总统能在失业率超过6%的情况下再次当选。而在奥巴马的第一届总统任期内，失业率通常都在接近8%的水平。
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