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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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当奥巴马于2012年12月17日晚间再次出现在电视屏幕上时，他得到的是竞选总统连任成功的欢呼，而许多专家几乎未曾预料到他的胜利：这位现任总统比他的挑战者米特·罗姆尼多赢得了500万张选票，罗姆尼作为竞选总统的热门人选，甚至从未考虑过要准备一场竞选失利的演说。除此之外，与他梦幻般的首次选战相比，奥巴马在此次竞选中招募了更多的志愿者，竞选募捐资金超过10亿美元，超过任何一个候选人。
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这当中到底发生了什么？奥巴马是如何在众多观察者的严密观察下取得选战胜利的？原来奥巴马采用了一种全新的选战方式：对选民进行数字化的解析，在此之前，还没有其他的政治家这样做过。他领导了微粒化社会中的首次选战。
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为了准备这场革命性的选战，奥巴马在位于芝加哥的选战总部召集了数字化先锋：大约300名统计学家、编程人员与数据分析员，这些专家级人物之前曾供职于谷歌、脸谱网、推特和亚马逊等数字化巨头。除此之外，还有三位专业扑克玩家和一位来自哈佛大学的生物物理学家。奥巴马的数据团队在最短的时间内成为美国最大的数据团队——在整个选战期间，仅这支数据团队的花费就超过了1亿美元。
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奥巴马的数据团队中有很多怪人。比如哈珀·里德，作为“Obama for America”（美国的奥巴马）项目的技术负责人，他引人注目的大胡子不由得让人联想起威廉二世，他还打了巨大的耳洞。而他上传到脸谱网的照片同样让他名声在外，这张他在浴盆里赤身裸体的照片下还有他的评论：“别傻看啦，有什么好看的！”选战胜利之后，里德是奥巴马首批拥抱的人之一。
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接近50名数据分析员被关在一个没有窗户、灯光惨淡的空间里，这个空间被他们称为“洞穴”。“洞穴”位于奥巴马竞选总部——芝加哥湖边保德信广场的一处摩天大厦里。“洞穴”团队很快在奥巴马整个竞选团队的其他成员心中获得了神话级的地位，因为那里非常的不正式。“洞穴”团队中的很多成员穿着破洞牛仔裤和T恤，留有大胡子。像其他的革命一样，微粒革命也是由这些留有胡须的年轻人推动的。
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