反馈经济

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反馈经济（Feedback Economy）

　　反馈经济和移动互联网、云计算与大数据有关，是能把移动设备获知的各种数据时时的传输到云中去，通过大数据池进行比较分析计算，反馈到你的手机终端或其他设备上。最终目的是引发某种行为的纠正。这个闭环的形成对个人的行为乃至整个经济与社会有着丰富意义。硅谷的创业者们把利用这种技术建立创业公司，称之为有“反馈经济”的企业。

　　军事战略家John Boyd在研究如何打胜仗时，创建了一种换装模型OODA,即观察（observe），定向（orient），决策（decide）和行动（act）。他认为获胜需要两件事，更好地收集和分析信息，并能够对这些信息采取快速的行动。今天，这一模型几乎适用于所有事情。

　　日常生活中我们很容易被廉价、过剩的信息淹没。Clay Johnson认为人们需要“信息节食”，有意识地选择和浪费一些信息。同时，过去的20年，人类大部分的互动由物理接触向数据交换转变，当交互实现了数字化，速度更快，互动性更强，更容易被复制。大众传播可以做到和人际传播一样快，甚至更快，数字化意味着OODA模型的加速运转。

　　“反馈经济”是“信息经济”的进一步发展。与智能手机捆绑每一个人，既是传感器，又是一个终端，在日常决策、工作生活中需要更好的方式观察、定向，并作出快速的决策和行动，把所学所得的只是、经验、技能反馈到日后的行为中。我们正在进入“反馈经济”时代。

　　用数据代替一切

　　软件正在影响着整个世界。一些垂直市场，包括出版、音乐、房地产和银行曾设立很高的行业准入门槛。因消除了中间商，森严的壁垒也随之被打破了。最后一架电影放映机于2011年结束了其使命，从相机至放映机都采用数字化制作电影。即便联邦快递（FederalExpress）已融入全球供应链，而邮局却举步维艰，原因在于没人写信。

　　那些用反馈系统来武装自己的公司能以较低的成本创建更快更好的东西，从而将成为其所在行业的主宰。那些未能效仿的企业则快走到了生命尽头，很快便成为仅供研究的案例并成为一段活生生的轶事。大数据、新界面和普适计算给我们的生活与工作方式带来结构性的调整。

　　“反馈经济”时代到来

　　大数据、持续的优化和一切以数据为中心不仅简单地提高企业经营效率，而且还能作好准备迎接更大型、更重要的改变。他们预示着反馈经济的到来。

　　用一个例子来说明。2013年初，三个斯坦福（Standford）大学的学生针对我们很多人都有的脊椎病的防治创立一个公司。脊椎病的形成与我们的坐姿有关。问题是我们经常意识不到坐姿有问题。 他们创造的解决方案是：制做一个传感器放在皮带上，此传感器可时时监测我们的坐姿，并通过移动网络，传输到“云中心”去。“云中心”的服务器不断积累数据，通过经验数据的比较分析，评估你的坐姿并计算出多长时间需要调整，然后将调整的信号发到你的手机上。不仅如此，它还可以将你坐姿状态数据直接发给好友。你有很多朋友也带这样的设备，交友录上（社交网络），大家共同知道彼此的状态，进行分享、反馈和纠正。

　　这个小例子是说明利用移动互联网、云计算及大数据，来帮助你完成一个行为的纠正或调整。由小见大，这几种看似分离的要素合到一起之后，一种新的经济形态会出现。历史上我们第一次能够把做出的行为很快地反馈出来，而反馈的结果可以纠正我们的行为，小到个人，大到整个社会的经济形态。其代表的经济意义及商业模式的创新意义巨大。

　　首先我们的行为，无论是个体行为、群体行为，还是社会行为的调整与改变都是非常难的一件事情。最有效的方式就是反馈机制。而越有时效性的反馈就越富有意义。行为改变的有效方法也在于群体意识，尤其是与你相关的群体的反馈、共识的集体行动。上述的例子经由社交网络做到了这一点。

　　其次，云计算将大规模数据不断收集、积累、计算，将使计算模型具备学习能力，因而会越来越精确：即购买这种脊椎病纠正仪的人越多，收集的数据也越多，对你预警模型也就越精确，越有指导意义。

　　如果我们把这类技术应用推广到多种设备，多个行业来看，我们对自己、对商业、对社会的认识、理解、反馈就会更有效，预测性更强，供给与需求的矛盾便更容易解决。

　　加深对隐私的威胁

　　大数据时代，告知与许可、模糊化、匿名化这三大隐私保护策略都将失效。

　　首先，很多数据在手机的时候并无意用作其他用途，而最终产生了很多创新性用途。因此，公司无法告知个人尚未想到的用途，而个人亦无法同意未知的用途，“告知与许可”丧失了意义；

　　其次，如果所有人的信息已经在数据库里，那么有意识地避免、模糊某些信息就是此地无银三百两。例如谷歌图像采集受到了很多民众抗议，因为害怕自己的房屋出现在图片上。但是谷歌公司有意识地模糊化却起到了反作用，因为这种模糊化可以被看到，反而突出了这些房屋的位置；

　　另外，随着数据的增多，即使匿名，通过结合越来越多不同来源的数据，仍然可以确定到具体的个人。

　　运用大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为^[1]

　　运用大数据分析人类的潜在行为，例如是否会实施犯罪，是否会生病，是否有能力偿还贷款等。尽管能够起到预防的作用，但是人类倾向于对预谋犯罪者实施惩戒。在犯罪之前将人逮捕、通过学历判断偿贷能力的行为，将会引发许多社会问题。通过数据分析预判人的行为否定了人的自由权利，否定了法律系统或者说公平意识的基石——无罪推定原理，还会威胁到任何运用大数据预判未来行为的领域，如民事过失以及解雇员工的政策。

　　数据独裁

　　过分地依赖于数据，将会忽视人类的主观能动性，毕竟，卓越的才华并不依赖数据。就像标准化考试在很大程度上无法展示学生的全面素质，列出禁飞名单无法阻止恐怖主义一样，数据无法解决所有问题。如果数据被误用，就会加剧不良后果。