这次疫情期间，产生了很多的“文学作品”，姑且叫“文学作品”，泛指一切跟疫情有关的文字创作，比如博客、微博、日志等，很多是通过自媒体发布的，正面的、负面的都有。但这些不是本文要讨论的重点。
阅读这些“文学作品”，我们会发现：越是阅读的数量越多，越是感觉难以把握事实。一方面关注着主流媒体的报道，一方面却又特别留意小圈子的“转发”。每个人都在从一大堆泛滥的信息中去寻找真实有用的信息。阅读量大的文章未必是最有价值文章，影响力大的媒体（包括自媒体）发布的内容未必都经得住时间的检验,不少的内容很快出现“反转”。所以，得让子弹先飞一会儿。
其实，在媒体上特别是自媒体、新媒体上所发生的一切，从大数据的角度来说，一点也不奇怪。实际上，数据（内容）的产生本身带有局限性、片面性，因为这跟数据获取的方式、渠道有关，而且，跟数据传播者的意图有关，跟数据分析者想要表达的观点有关。数据未必就反映了事实的全部。所以，其实，对读者来说，要想获得“疫情文学”背后的真实，需要我们自己具备一定的“数据洞察”的能力。
数据洞察，是指从数据当中通过挖掘、建模、分析等，形成对业务开展具有实际指导意义的预测或判断，以利于做出决策。数据洞察的要义，在于要推动做出正确的决策，而不仅仅是停留在分析层面。
基于数据洞察的文学创作，有一个典型案例，就是《纸牌屋》。Netflix首先收集观众搜索的内容、评价和反馈，结合该剧的收视率等数据，进行选角和剧情设定，从而迎合观众的期望。
其一，Netflix会采集观众每日的观影数据，如时长、在选择影片上花费的时间、回看和停止时间，通过这些数据形成观众喜好。其二，建模预测观众未来最希望欣赏的电影，按观众的喜好设定角色和剧情。其三，观众只要登录Netflix网站，其每一次点击、播放、暂停甚至看了几分钟就关闭视频，都会被作为数据进入后台分析。Netflix之所以采用一次性播放13集《纸牌屋》，就是因为从数据中分析出，不少观众不喜欢在固定时间一集集地等着看，而是在有时间的时候一次看完……Netflix原本是一家会员订阅制的流媒体播放平台，《纸牌屋》给Netflix开创了全新的盈利模式。
最简单的例子，一些网络连载小说，在创作的时候，作者会根据读者的评价或期望来写作。再比如，如果你浏览了某购物网站的某款商品，接下来你就可能在很多网页中看到类似商品的推介广告，因为你的采购意图已经被数据“洞察”过了。所以，我们在看一些社会新闻的时候，如果在新闻内容后面，看到有正反两方面的评论还算正常，如果只看到一边倒的评论甚至明显超出常识和底线的评论，其实是“水军”在意图引领“风向”。在数据时代，人的从众心理更容易被数据“带坏”。
所以，有些时候，你看到的正是想让你看到的，或者说正是你想看到的，这背后实际上是“数据洞察”的结果。不过，中间的数据分析的过程，你没法看到。
俗话说，群众的眼睛是雪亮的，其实在数据时代，眼睛“看见”的未必就是事实，洞察数据背后的事实或者意图，远比“看见”更重要。
发表于：
2020-03-31 22:53 阅读(673)
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