大数据与情感分析：言多必得与言多必失

SmogFarm从事的是基于大数据的情绪分析，衡量、跟踪、聚合数百万人的情绪，然后做出全球第一份衡量群众心理的定量指标—地球脉搏。为什么要这么做？因为数据就是未来，情感是笔大买卖，选举、调查结果、流行新闻故事乃至于股市都会受到“群众”情绪的影响。

言多必得

相比之下，KredStreet则找到了另一个似乎更容易变现的垂直商业模式并已开始进行不公开测试：社会化股票交易员排名（The Social Stock Trader Rankings）。The Social Stock Trader Rankings对StockTwits的数据进行情绪分析，对Twitter数据流进行采样，以便确定交易员总体看涨还是看跌。它还会将当前的股市表现与交易员过去的涨跌判断进行比对，进而依据交易员的准确率对其进行评分和排名。

这个排名系统的创意的确好。因为这里一切都是靠实力和结果说话，无名之辈只要预测准确率高也能把夸夸其谈的知名人士压倒。实际上，这一思路完全可以推广到许多领域，比方说倡导声音有力则不需名气的舆论网络初创企业State的做法。说实话，这套东西有时候的确比文凭和砖家管用。

当然SmogFarm/KredStreet之流所从事的情绪分析，以及Summly从事的自然语言处理，还有Palantir从事的数据挖掘等尚处在早期阶段，还很不成熟。但请你设想一下5年之后。如果他们的大数据、高能量探照灯打在Facebook timeline这样的东西上，会有多少东西被他们洞悉？

几年前，EFF（电子前沿基金会）发现，哪怕是像浏览器设置这么简单的东西都会让你的匿名性下降到无法想象的地步。上一周，一项新研究又发现人的移动轨迹具有高度的独特性，按照这份研究的说法，从各人匿名提供的手机方位数据中只需抽取四个时空点就能识别出该用户，识别率高达95%。好的软件能够从这些看似稀疏、空白的数据中挖掘出甚多宝物。

言多必失

随着语言和图像处理软件的不断进化，一旦被运用到Facebook timeline这样的东西上，就有可能产生出你意想不到的效果。你所说的话、发出去的图、玩过的游戏等，都会逐渐勾勒出你本人的一幅准确得令人恐怖的肖像，那些东西可能是你从来都不曾想公开的隐私。

更糟的是这件事有可能容易得出奇。老板可能根本就不需要通读你的Facebook timeline，只需将档案分析软件往你的头像一点，半分钟之后，你的工作习惯、神经衰弱、人生受挫、情绪不稳、对老板的态度等悉数就被推断出来—你的照片、评论、喜欢、顶等，这些信息从个体上看虽然毫无意义，但是拼凑起来就能形成你的拼图。

这是一笔大买卖。前不久，IBM开发的新型安全工具就能够运用大数据来识别安全威胁和不满员工。Facebook之流显然也指望此类大数据应用为其定向广告挖掘出大金矿。

但是这会受到用户的反制。我们可以设想，一旦这样的工具成熟起来，大家在网上的表现一定不会再像以前那样直率，会变得更加小心翼翼。或者甚至只看不说。这样的网络到头来也许只有两种结果：死气沉沉、人人自危，或者只谈风月、口是心非。

扎克伯格定律认为互联网用户共享的信息每年都会翻番。但是一旦大家都意识到言多必失时这条规律还能不能延续？

工具无所谓好坏，言多必得还是言多必失，要看用者做不做恶，对于用户和商家来说结果只有两个：双赢或双输，善用则情感成为好买卖，滥用则数据没有未来。