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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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但是研究者们发现，现在只要很少的数据就能重新将湮灭于大众的个体找出来。即使没有4条数据而只有2条地址数据，他们也能够确定超过一半的参与者的身份。因此，数据搜集者能够如此轻易地拥有数据从而窥探我们的隐私领域，就不足为奇了。
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如果一个人的每一个决策都是随机做出的话，那他将是完全不可识别的，同时也是不可预测的。一个顽皮的孩子每时每刻的行动都不确定，人们无法预计他接下来会干什么。一个不合群的人也可能这样，因为他绝不会考虑周围人对他的期望。
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由于组成我们生活的因素是紧密联系在一起的，因此观察者可以通过其中很少的一部分推断出剩余部分。比如脸谱网可以通过公开的点“赞”数量以88%的准确率判断一个用户的性取向，而且有75%的把握推测用户是否购买过毒品。这种点击行为会像心理学中的一种标准测试一样，以相同的精确度甚至将基本的性格特点比如性取向等暴露出来。脸谱网不久前向一位用户推送了一条关于医生的广告，这位医生是专门给有同性恋倾向的人做“出柜”辅导的——脸谱网之所以向这位用户推送这条广告，是有原因的，这位用户甚至压根儿就没有向任何人谈到过他计划好的“出柜”——是他的为数不多的、看起来与此并不相关的点击把他暴露了。
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这并不是通常所说的数据量问题。只要4条数据就足以识别某个人，而不多的点“赞”数量也足以推测一个人的性格特征——大数据并不总是必要的，小数据往往就足够了，甚至仅仅一个有特点的点击就够了。一所名校的某个被认为聪明的学生通过某个匿名网络发布了一个炸弹警报，以此阻止一场考试。人们很快就抓住了他，因为他是在嫌疑时间段内唯一一个使用过这个网络的人。在这个案例中，人们只用到了1条数据。
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数据总是存在于某种情景中，但仅仅是数据量上的某种限制并不能产生影响。德国当前的数据保护法也存在这样的误区：它所要求的是将数据量减少到最低限度，而且强调的是个人数据和非个人数据之间的区别。但是这种区别在很多个人信息可以通过匿名的、非个人化的信息被推断出来的时代是无效的。数据不是决定性的，把数据转化成知识才是决定性的。而且现在很少量的数据就可以转化为知识。
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在过去很长一段时间，我们都在试图将自己与他人区别开来，现在微粒化的数字化技术教会了我们一个更好的方法。美国印第安纳大学的计算机科学家约翰·伯伦认为：“我们曾一直认为，个体是不可预测的。”现在我们断定：正是我们的独特性使得我们可以被识别。
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自启蒙运动以来，即过去不到250年以来，我们一直在“自由”的名义下标榜我们自己独有的不可预测性。我们曾经可以随时变成另外的样子。我们可以，但是我们并没有这样做。我们一直将自由用于确定一个特定的生活计划，而不是不断地改变自己。只要我们的运动场还只是一个单独的小空间，我们就会沉醉于这种不可预测的幻觉中。但这只是低度解析的一种效果，运动场被划分得越是细密，我们被预测的程度就越高。
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[1]德国基社盟是德国基督教社会联盟党的简称，是德国基督教民主联盟党的姊妹党，只在拜仁州活动，目前为德国执政党。——译者注
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微粒社会：数字化时代的社会模式 从最大限度地利用到最大限度地解析
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