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毫不令人意外，谷歌运营着一个世界范围内最完善的人力资源筛选系统，这个系统能够从每年250万份申请中筛选出几百名完美的申请者。谷歌甚至还计算出，一名出色的工程师将比一名普通的工程师为公司多创造最高达300倍的价值。相应地，公司也需要进行大量投入，以确保这些“顶尖玩家”拥有良好的状态。位于加利福尼亚州山景城的谷歌总部拥有难以想象的餐厅、宽敞的运动场和办公室，这些场地总是在不断翻新，以测试它们怎样才能最大限度地激发雇员的合作和创新意愿。
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积极进取、渴望自我实现、不断进行自我提升，这些新型数字精英身上具有的特点，正是目标选择过程的结果。与之相适应的管理机制看起来友好而且十分人性化，但在分配工作时又显得冷酷无情。因此，谷歌、脸谱网、苹果公司的雇员所具有的特点将会引领潮流：未来的雇员将是受过良好教育的、工作积极性很高的、自主的、坚定不移的、不惧挑战也不安于现状的人。微粒化的职场中的顶尖精英将是由紧张的、高教育水平的、极端高效率以及独立的雇员组成。
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一些观察家据此推断，未来将属于女性。因为女性能够更好地适应崭新而美丽的硅谷世界，无论是底层的服务工作还是顶层的服务工作，团队合作能力都将受到青睐。早在20世纪90年代，萨迪·普兰特就在其著作《0+1》中为女性的光明未来欢呼：“控制论就是女性化。”亚历山大·加洛韦则认为，那种普遍的——因此不具有性别标记的——计算机代码将可能引起“男权与父权制的覆灭”。
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过去几十年，女性在就业市场上的地位相对于男性已经有了显著的改善这一事实至少证实了这种观点。如今的女性常常会得到更好的教育，而且被认为更加可靠、更富有协作性、能够更加顺从地完成工作。对此，什么是陈词滥调而什么不是，很难说清楚。毕竟绝大多数的数字化创业公司是由男性创立的，而且即使在数字化世界中，顶级职位仍然像过去一样紧紧地掌握在男性手中。
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比这种对陈词滥调的乏味总结更有意思的是这种想法：微粒化的职场中存在多大程度的性别特殊性，即由女士担任理发师、护士以及售货员，由男士担任机械师、厨师以及画师。被数字化和自动化的职业越多，性别差异的影响看起来就越小。
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原有的性别划分的前提是，社会被划分成一个公共的、非道德的、男性的领域和一个私人的、道德的、女性的领域。按照这种划分，在其中一个领域中，由男性主导经济、政治和战争，男人的行为举止虽然糟糕，但负责着创新和进步；而在另外一个领域，女性主导爱情、道德和家庭，她们降低了现代性的破坏性，却为此被迫放弃了教育和商业意识。人们因此相信，社会一方面是一个由非道德的系统如经济、法律、政治和科学组成的世界，另一方面也是一个由爱情、家庭和宗教组成的内部系统的世界。一些事实说明，这种逻辑将在粒度时代土崩瓦解——这将有利于形成更加精细的结构化网络。在微粒化的关系之下，男性与女性的简单性别差异还能带来哪些影响呢？
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令人期待的是，这种单纯的性别划分已被证实过于粗略，个体性格特征的单体化混合将会受到重视。这也意味着，因“男性”和“女性”划分而来的社会压力将会减轻，而性别作为类别将会丧失价值。
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目前得出最终的结论还为时尚早，毕竟从历史上看二元的性别划分以及与之相连的偏见被证明是十足顽固的。但正是因为这种性别划分的意义总是被改变，它现在要被再次改变了——但转变的方向将无关紧要。这种微粒化的随机应变将会导致一些不可预测性，甚至在性别问题上也是如此。脸谱网上用来判断性别的56种类别划分，或许就是对此问题进行回答的先声。这种不可预测性对于我们来说可能来得正是时候。恰好在这样的时代，我们日益被看透。
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[1]普拉特·惠特尼集团是美国最大的航空发动机制造公司之一，也是世界主要的航空燃气涡轮发动机制造商之一，总部位于美国康涅狄格州东哈特福德。——译者注
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微粒社会：数字化时代的社会模式 第三章 控制革命
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我们将如何使自己可以被预测
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性、毒品和大众音乐
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在一系列最枯燥的研究中，有时隐藏着最令人费解的认识。2013年，4位来自比利时、智利和美国的研究人员想弄清楚，我们日常的数据踪迹有多危险。识别我们到底有多么容易或者多么困难？
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他们拥有一个特别的数据来源：来自1.5亿名用户的手机定位数据，记录时间超过15个月。这些数据当然都是经过匿名处理的，因此研究人员无法获悉手机拥有者的情况，当然他们也不必知道。虽然数据是匿名的，但是他们仍然能够以最大的确定性识别每一个人，而且只会用到相当少的来自手机的定位数据：只要有4条随机挑选的关于一天内一个人在何处逗留的信息，研究人员就有95%的把握能够将他识别出来。如果知道一个人的逗留地点，比如早晨8点、中午12点、下午5点和6点他在哪里，就有把握将这个人和所有其他人区别开来。
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科学家们对这样的结果感到极其震惊。基于少量的数据进行识别这种事并不新鲜，早在1918年埃德蒙·洛卡尔就发现，基于12个点的信息就可以清楚确定一个人的指纹。现在只要4条信息就可以了吗？
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如果能够通过这些数据中的一个确定个人身份的话，匿名就没用了。如今，这轻而易举。在苹果应用商店里下载的近250亿个应用程序中的1/3都附带有地址数据；仅仅在美国，每天通过智能手机完成的带有一项地址标记的付款就有大约650亿次。一个简单的连接就可以完成所有操作。这只是故事的一个方面，即我们隐私领域的终结。
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另一个方面或许更加令人震惊，因为它触及了我们对自我的理解。这项研究的核心表明：我们可以如此简单地被认识，因为我们过着可期待、可预料的生活。我们通常在同样的房子里醒来，把孩子送到同样的学校，每天走着同样的路去上班，而上班的地方正是我们数年，或许半辈子都在那里生活的地方，我们去同样的健身俱乐部，在为数不多的我们喜欢的餐馆吃饭，或者在晚上和为数不多的朋友聚会。
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换句话说，我们是相当粗粒化的。我们生活的组成部分不多，而且其中相同的部分还总是联系在一起。从地理上看尤其如此：80%的德国人生活在距离其出生地不超过30公里的地方，而超过90%的人在其一生中的绝大部分时间里生活在距其出生地不超过100公里的地方。
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即使是以整个世界为家的人，仍然会按照一种可识别的模式运动：世界上最好的厨师之一，阿兰·迪卡斯每周的行程就是分别去往他位于巴黎、纽约和东京的三星餐馆，除此之外还会规律地前往毛里求斯和拉斯韦加斯等地的另外大约20家分店——似乎没有人比他更容易被识别了。或者就像手机研究项目中的一位研究者所冷静表达的那样：我们的特征是“时间和空间的高度常规性”。
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连在一起的不仅仅是地点，我们的喜好、爱好以及政治偏好，我们喜欢的音乐和书籍全都连在了一起。柏林一家纪念品商店售卖的T恤衫略带嘲弄却准确地表达出了生活的这种可期待性：“性、毒品和大众音乐。”可是事实恰恰不是这样的。那些在大城市拥有房产的人，那些戴着金属鼻环的人，那些听朋克音乐的人，那些在不同的网络论坛写作的人，他们中很少有人会投票给德国基社盟[1]——这就是一种陈词滥调。但是机器对此并不感兴趣。它们不会评价，它们只是一项一项地汇总计算——它们看到的结果是：我们可被计算的生活。
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即使是我们自己，也不再谈论这些陈词滥调，转而关注自己的身份。只是因为我们得以存在的这些因素以一种可期待的、可被理解的方式联系了起来，我们就形成了一种印象，一种生活经历连贯的印象，这种连贯性承载着我们，我们将为获得这种连贯性而奋斗。
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在微粒社会，这种连贯性将不复存在。一旦粗粒化的生活遭遇数字化传感器和数据的微粒性，我们的身份就将被迅速破解。然而数字化同样存在不可避免的困境。本章开始提到的那项手机研究中的150万人是在一个具有6 500根移动天线的区域内活动，这些天线将这片区域高度解析，使得该区域中的每一个人的活动都可以被识别。如果这种解析度降低的话，身份识别也将更加困难。人们可以通过一个足球场的例子轻易地明白这个道理：假如人们将一个足球场分成50个小块，同时记录每一位运动员在每一个时间点位于何处，这样就能清楚地追踪每一位运动员的运动路径。但是一旦人们把这种划分取消，把整个运动场视作一个单独的空间，除了能知道所有22位球员在大约90分钟的时间里停留在这个空间中之外，就无法获知关于这些运动员的其他信息了。这时，个体再次消失在大众之中。
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