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混杂性,不是竭力避免,而是标准途径

确切地说,在许多技术和社会领域,我们更倾向于纷繁混杂。我们来看看内容分类方面的情况。几个世纪以来,人们一直用分类法和索引法来帮助自己存储和检索数据资源。这样的分级系统通常都不完善——各位读者没有忘记图书馆卡片目录给你们带来的痛苦回忆吧?在“小数据”范围内,这些方法就很有效,但一旦把数据规模增加好几个数量级,这些预设一切都各就各位的系统就会崩溃。

相片分享网站Flickr在2011年拥有来自大概1亿用户的60亿张照片。根据预先设定好的分类来标注每张照片就没有意义了。难道真会有人为他的照片取名“像希特勒一样的猫”吗?

恰恰相反,清楚的分类被更混乱却更灵活的机制所取代了。这些机制才能适应改变着的世界。当我们上传照片到Flickr网站的时候,我们会给照片添加标签。也就是说,我们会使用一组文本标签来编组和搜索这些资源。人们用自己的方式创造和使用标签,所以它是没有标准、没有预先设定的排列和分类,也没有我们必须遵守的类别的。任何人都可以输入新的标签,标签内容事实上就成为了网络资源的分类标准。标签被广泛地应用于Facebook、博客等社交网络上。因为它们的存在,互联网上的资源变得更加容易找到,特别是像图片、视频和音乐这些无法用关键词搜索的非文本类资源。[4]当然,有时人们错标的标签会导致资源编组的不准确,这会让习惯了精确性的人们很痛苦。但是,我们用来编组照片集的混乱方法给我们带来了很多好处。比如,我们拥有了更加丰富的标签内容,同时能更深更广地获得各种照片。我们可以通过合并多个搜索标签来过滤我们需要寻找的照片,这在以前是无法完成的。我们添加标签时所固带的不准确性从某种意义上说 明我们能够接受世界的纷繁复杂。这是对更加精确系统的一种对抗。这些精确的系统试图让我们接受一个世界贫乏而规整的惨象——假装世间万物都是整齐地排列的。而事实上现实是纷繁复杂的,天地间存在的事物也远远多于系统所设想的。

互联网上最火的网址都表明,它们欣赏不精确性而不会假装精确。当一个人在网站上见到一个Facebook的“喜欢”按钮时,可以看到有多少其他人也在点击。当数量不多时,会显示像“63”这种精确的数字。当数量很大时,则只会显示近似值,比方说“4000”。这并不代表系统不知道正确的数据是多少,只是当数量规模变大的时候,确切的数量已经不是那么重要了。另外,数据更新得非常快,甚至在刚刚显示出来的时候可能就已经过时了。所以,同样的原理适用于时间的显示。谷歌的Gmail邮箱会确切标注在很短时间内收到的信件,比方说“11分钟之前”。但是,对于已经收到一段时间的信件,则会标注如“两个小时之前”这种不太确切的时间信息。

2000年以来,商务智能和分析软件领域的技术供应商们一直承诺给客户“一个唯一的真理”。执行官们用这个词组并没有讽刺的意思,现在也依然有技术供应商这样说。他们说这个词组的意思就是,每个使用该公司信息技术系统的人都能利用同样的数据资源,这样市场部和营销部的人员们就不需要再在会议开始前争论,到底是谁掌握了正确的客户和销售数据了。这个想法就是说,如果他们知道的数据是一致的,那么他们的利益也会更一致。

但是,“一个唯一的真理”这种想法已经彻底被改变了。现在不但出现了一种新的认识, 即“一个唯一的真理”的存在是不可能的,而且追求这个唯一的真理是对注意力的分散。要想获得大规模数据带来的好处,混乱应该是一种标准途径,而不应该是竭力避免的。

我们甚至发现,不精确已经渗入了数据库设计这个最不能容忍错误的领域。传统的数据库引擎要求数据高度精确和准确排列。数据不是单纯地被存储,它往往被划分为包含“域”的记录,每个域都包含了特定种类和特定长度的信息。比方说,某个数值域是7个数字长,一个1000 万或者更大的数值就无法被记录。一个人想在某个记录手机号码的域中输入一串汉字是“不被允许”的。想要被允许也可以,需要改变数据库结构才可以。现在,我们依然在和电脑以及智能手机上的这些限制进行斗争,比如软件可能拒绝记录我们输入的数据。

索引是事先就设定好了的,这也就限制了人们的搜索。增加一个新的索引往往既消耗时间,又惹人讨论,因为需要改变底层的设计。传统的关系数据库是为数据稀缺的时代设计的,所以能够也需要仔细策划。在那个时代,人们遇到的问题无比清晰,所以数据库被设计用来有效地回答这些问题。

但是,这种数据存储和分析的方法越来越和现实相冲突。我们现在拥有各种各样、参差不齐的海量数据。很少有数据完全符合预先设定的数据种类。而且,我们想要数据回答的问题,也只有在我们收集和处理数据的过程中才会知道。

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