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尼古拉斯·尼葛洛庞帝
说过，渐进思想是创新最大的敌人，面对全新的大数据时代，如果还是拿过去的思想去理解和思考，可能会阻碍科技对社会的推动作用。更进一步说，任何一个新时代的到来，都将迎来思想方式的大变革。为了更好地融入未来的社会和更好地理解5G大数据，我们一起来看看科技带来的思维方式变化，继而用新思维去观察和透析社会及经济的变化。
数据即世界
之前我们曾提到，数据是信息的载体，记录赋予数据意义，因此，数据从本质上来说是真实世界的一种映射。如果我们将数据进行大致的分类，就更易于理解。
首先是感知数据，这也是人类最早记录的数据。感知数据指通过眼睛、耳朵和皮肤等感觉器官接收到外部刺激，从而产生相关感知的数据。当然不能把感知数据想得太简单了，在日常生活中，人际往来都可以看作是感知数据的来源，因此感知数据便顺理成章地成为人类生活圈的映射。
其次是测量数据。人类与动物最大的区别是能够使用工具，而测量数据正是来自人类对工具的使用。测量数据更具象、更精准，也更客观。如果说感知数据偏向于人际往来，那么测量数据就偏向于自然了。如今，关于测量数据，最有发言权的莫过于传感器，可以说各式各样的传感器让人类拥有了观察更广阔天地的“眼睛”、聆听万物的“耳朵”和感知自然的“皮肤”，这相当于在机器的身上延续了人脑的功能。随着传感器的种类愈加丰富，人类的感知范围也越来越广，许多人类不能或不方便感知、测量的，可通过机械化的“五官”将其准确地数据化，因而，数据所反映的世界进一步扩大。我们可以看到，大至气候的变化、小至细胞的增长以及细菌和病毒的活动，现在都可被人类感知到。
感知数据和测量数据几乎已经能够反映世界的绝大多数运动，但还有另一个数据也同样值得关注，那便是计算数据。我们无法分辨计算数据和测量数据哪个先出现，但计算数据由于其自身的特点，无疑成为数据家族最重要的成员之一。计算数据之所以如此重要，在于它不再是外部世界简单、直接的映射，而是经过人类知识处理的映射结果。比如，气象数据反映了当前的气候情况，但计算数据则让它能够预测未来一段时间的变化。更为特别的是，由于某些数据难以量化，因此感知数据往往并不能给出准确的衡量，这为数据刻画世界带来了不便，计算数据则解决了这个问题，一个很多人忽视的事实便能说明这个问题——资产证券化
。资产证券化的发明是由于计算科技的发展让风险得以精准的量化，使得不同资产的捆绑、评级、销售成为可能。
这便是5G大数据时代思维方式的第一个改变，数据不再仅仅是信息，而是世界的直接映射。不管是人际交往数据，还是自然事物和工厂设备的参数数据，抑或是社会科学中难以量化的无形资产，在先进的传感器技术以及不断完善的社会科学研究成果的帮助下，都可以很好地为人类所用。因此，在未来，你看到的数据实际就是世界存在的物质甚至是思想，只不过是以另一种形式出现在你的面前。
预测的效果
人们运用大数据的一个重要原因是获得相关关系，从而指导相应的生产生活。因此可以说，预测是挖掘大数据的意义之所在。这也是过去人类始终保持热情的一个领域，即建立一个“似乎正确”的模型对未来进行预测，然后根据预测的结果对现实施加一定的干预，从而达到一个人类想要的结果。比如占星术，通过观测天文现象、星星的运行轨迹的变化来预测未来，如果是测吉凶，可能的干预便是提前进行保护；如果是测姻缘，可能的做法是牵线搭桥。回顾漫长的人类发展史，人类做过各种尝试，其中有些部分蕴含着一些自然知识和经验积累，但大部分都是一种自我欺骗。
步入近代之后，随着科学技术的发展，人类渐渐认识到，传统预测方法的难度极大，准确度不高，对未来进行科学有据的概率分析才是正道，这便是模糊的预测。如今，人类可以通过收集各大社交平台数以亿计的信息数据，来探寻一些根植于人类心底的行为逻辑，通过对文字、图片、视频等非结构化数据的研究，发现隐藏在其中的人类交往规律。这是一个探寻规律和知识的过程，作为副产品，能对某些相关问题的走向提供一定的参照。
除此之外，模糊还在于素材的使用上。5G大数据时代的素材是数据，大数据的低价值密度隐含于对数据的使用过程中，人们不要求精准的数据，仅需要满足一定条件的数据即可。这种说法在之前可能是难以理喻的，因为在那个数据收集整理困难的年代，根据统计学理论，由于所能使用的数据量比较少，小样本中的一点点小的偏差便会对结果产生非常大的影响，为了保证数据对所分析的问题具有价值，就必须要求数据有一定的准确率和精确性。简单来讲，大数据赋予人们“以量换质”的权利，可供搜集整理的数据量变多，不同来源、不同格式的数据相互间形成补充，加之大数据技术的发展，对错误有一定程度的容忍，毕竟大数定理证实了，数据量足够大的时候，一些错误对最终结果的影响微乎其微。人们不再需要像大数据时代之前那样，绞尽脑汁地去减少误差，而是可以把更多的精力放在研究上。
正是由于这个原因，人类可以接受的数据也越来越多。大数据价值的意义其实并不体现在数据本身，而是体现在数据的集合当中。由于数据使用量的增大，要求每个数据单位都带来同样的价值是不现实的。因此，接受模糊数据就意味着接受大数据，也意味着接受低价值数据，我们很难从巨量的数据中一眼就看出哪些是有价值的，哪些是没有价值的，因此模糊预测还隐含有平等对待数据的意思。在5G大数据时代，我们应当转换思维，接受混杂，站在高处，对事物进行总体把握。
最后，回顾模糊的意义，5G大数据时代似乎让人类走进了一个更加不确定的社会，但实际上，我们走进的仅是一个对不确定性更具包容性的社会。毕竟，大数据的预测是基于“历史会重演”这样一个基本的原理，利用当下的数据对未来进行预测，会导致预测的结果往往仅适用于短期，“板上钉钉”似的确信无疑将被概率所替代，我们应该将目光从精确性上挪开，放在趋势、方向等字眼上。
数据也有生命
维克托·迈尔-舍恩伯格教授在《删除——大数据取舍之道》一书中，讲述了这么一个情景：珍妮和他的朋友约翰相识20年，但近5年并没有太过频繁的联系，近期有一个会议，他们两个有机会小聚一下。珍妮突发奇想，想要邀请约翰去他们曾经常去的小咖啡馆，但一时忘了咖啡馆的名字，于是她开始一封封地翻阅他们的电子邮件。在翻阅中，却看到了他们曾经发生过的矛盾、说出的伤人的话语和许多不开心的事情，这让珍妮直接打消了再和约翰喝咖啡的念头，也彻底地改变了自己记忆中有关约翰的美好形象。
这是少数的对于数据遗忘的探讨，也是引发我们想多写几句的部分原因。确实，当数据成为世界的映像，当数据成为人类重要的生产和生活伙伴，对数据更感性的探讨也是自然的事情。从前，当人类记录能力有限的时候，我们时常会因为遗忘而苦恼，但当我们记录能力无限时，我们又何尝不为铭记而担忧呢？当数据成为人在数字世界的映像，数据也便具有了“生命”，选择何时删除、何时留存也成了研究数据的重要话题。
就像维克托·迈尔-舍恩伯格教授书中的故事一样，电子社交的兴起，让每时每刻的数据都得到了记录。拿微信来说，删除消息后似乎数据就不在了，但实际上，通过一些简易的数据恢复手段就可以将其复原，数据可以被复制并存储在任何地方。大脑忘却的记忆可以在任何时候被数据所唤醒。“难以遗忘”意味着数据不仅保留了人的善，也保留了人的恶。结绳、纸张甚至是石画都能够被时间带走，而唯独互联网让记忆永存，这样的现实时刻提醒着我们，数据得以永生，真的是我们想看到的景象吗？我们的态度是：只有让数据也保持着代谢，才能营造一个健康且良性的信息生态。