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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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到目前为止，社会科学方法还有另外一个特点：它们获取的几乎只是人们说了什么，而这些内容往往符合社会的期望。而人们的实际行为直到现在仍然难以把握。与之相反，韦伯的“社会测尺”记录的不是人们说了什么，而是人们说话的多少以及他们是怎么说的。这些“社会测尺”并不搜集人们所持的观点以及思考的内容，而是记录他们的行为（尽管我们也可以询问雇员们的意见）。传感器记录的是动态动作、行为以及由此产生的一系列相互作用。在这种新的、被高度解析的现实图像中，微粒化的主体得以显现。
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因此，“个体”这个概念不再恰当。“个体”是问卷和民意调查中的人，是统计中间值和平均值代表的人。与之相对，数字化方法创造出的，就是我所说的“单体”[2]。这样的人，不仅我们宣称他们是独特和不可混淆的，他们也能够通过量化过程自证。至于这些人是在上网时由浏览器记录他们的行为，还是戴着Fitbit慢跑穿过城市公园，又或者是在工作中受到本·韦伯的“社会测尺”的观察，其实质都是完全一样的。
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我并不想就此宣称，通过数字化的视角观察人类就比当前类比化的视角更好或者更正确。韦伯的传感器也有很多看不到的东西，它们也会扭曲，也会片面，但是它们前所未有地将人们之间的不同更多地强调了出来，它们使我们单体化了。今后我们将只能把自己作为极端差异化的单体加以理解。差异革命的含义正在于此。
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这场革命将使我们的生活变得艰难——不只是因为使得这种革命得以发生的无时无刻的监控，当然还有其他原因。一方面，我们将面对看起来“客观”的测量，这种测量的说服力在于，它们对所有人都是平等的，并且看起来不受主观臆断的影响。但实际上人们通常并不清楚事实是否果真如此，因为谁又真正理解那些传感器和程序算法的确切运行方式呢？但数据确实带着客观的冲击力前所未有地出现了，同时还要避免使人类的感知产生扭曲。
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目前显露出来的差异，不仅是微粒化的，而且也难以质疑。社会场景通常由参与者们各自不同的观察构成，一切始终带有“某种主观性”，并且在一定范围内是可商量的。然而仪器突然带着“上帝视角”闯了进来，所有的差异被无情地、坚定不移地公开。这就好像将一个可怕的陌生人请到了家里，还要任其摆布。
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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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