現實挖掘

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　　現實挖掘，是桑迪·彭特蘭提出的通過人類現實的行為動作來獲取數據信息。智能手機中的感應器，或者通過特別設置一些可以隨身攜帶的感應器，能夠捕捉和測量人們平時看不見的行為和社會互動，還可以使用演算法來挖掘這種數據的價值。

　　美國麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab），是全球頂尖的創意聚集地。在這裡研究者們自由地跨界探索，創造未來。記者參觀實驗室時，常常被各種新奇的材料和發明所吸引，這裡有可摺疊的汽車、能夠識別人類情緒並作出回應的機器人、可以調整軟硬程度的新材料、類似電影《少數派報告》中湯姆·克魯斯使用的那種完全用手勢控制的系統等等。

　　不過，有一個實驗室很特別，那裡沒有堆滿材料和新奇的發明。他們研究的是如何通過收集和分析海量數據，來揭示人性，甚至預測人們的行為。這就是麻省理工大學媒體實驗室教授桑迪·彭特蘭（Sandy Pentland）成立和領導的“人類動力學”（Human Dynamics）實驗室。

　　桑迪·彭特蘭還是前文所提到的世界經濟論壇“重新思考個人數據”項目的指導委員會成員，在他看來，“個人數據的生態系統”將會成為世界上的下一個大事件：Facebook、手機、社交網站等都是可以獲取個人信息的碎片，如果能將這些碎片整合起來，將更為有力。因此可以預見，未來我們將會有整套全新的公司和系統，這不僅僅是指IT產業，還包括了交通、健康、政府等等，我們需要一個全新的圍繞個人數據的生態系統，來整合碎片化的信息，提升效率。

　　桑迪·彭特蘭相信，除了語言以外，人類的行為，例如動作、語調等等，透露著大量信息。智能手機中的感應器，或者通過特別設置一些可以隨身攜帶的感應器，能夠捕捉和測量人們平時看不見的行為和社會互動，還可以使用演算法來挖掘這種數據的價值，這叫做“現實挖掘”^[1]。

　　以往，大多數組織總是通過問卷或者訪談的方式來瞭解雇員的情況，這些記憶可能與真實情況有很大的偏離。而“現實挖掘”技術可以捕捉和分析最為真實的人類行為。

　　這些個人數據揭示著我們是誰，認識哪些人，有怎樣的生活形態。雖然目前這些海量信息仍然呈現出較為雜亂的無序狀態，然而各種數據整合和分析的技術已經層出不窮，幫助各種機構進一步理解甚至預測人們的行為，並勾勒出一條條過去被隱藏的現實世界運行的邏輯。

　　現實挖掘技術促進了計算社會科學的發展，這一技術也被《麻省理工科技評論》贊譽為“將會改變世界的十大技術”之一。

　　建立了兩個行為測量平臺以加速這一新科學的發展，它們為全世界數百個研究組提供了大量的定量數據。

　　第一個平臺是社會計量標牌，它用一個記錄佩戴者行為的電子標牌取代了簡陋的工作牌；

　　第二個平臺是面向現在已經無處不在的智能手機的行為測量軟體（Funf）。本部分將簡要介紹這兩個數據收集平臺。

　　使用社會計量標牌和智能手機Funf系統的一般框架是縱向生活實驗室或社會瞭望台類型的研究，這類研究結合了用於感知、收集和處理數據的支持系統，以及用於目標人群反饋和溝通的一組工具。

　　這類生活實驗室實驗的關鍵目標之一是同時在各種網路形式（如面對面、通話、電郵等）中收集數據，從而更好地理解它們的性質以及彼此的相關性。