我時常慶幸自己生活在如今這個時代，同時，也時常害怕自己所處的這個時代。
在這個時代裡，沒有知識被束之高閣，沒有資訊會被從中阻斷，沒有什麼言論會使說出的人被株連九族。相反，我們處在知識普及、資訊發達以及言論自由的時代裡。
這個時代的氛圍不可謂不好，再加上大數據分析的加持，我們每個人都在大數據算法的程序裡有一個自己的畫像，這個畫像隨著我們與互聯網聯繫的日趨加深，大數據算法的日趨成熟而愈加 “準確” 。
我想很多人會有以下類似的經歷：
- 某天你定了一張從杭州到北京的機票，並在北京當地預定了一間酒店，飛機落地北京後，你取完行李拿起手機打開地圖，結果地圖自動推薦你訂的酒店的地址；
- 某天你無意中看到卡爾維諾《分成兩半的子爵》，結果過了幾個小時你在頭條上看到正好有人在推薦卡爾維諾的作品，而那本分成兩半的子爵是其中之一；
- 你最近在關注特朗普的負面消息，結果現在打開新聞幾乎過半都是從不同側面對特朗普的負面刻畫；
這篇文章無意探討互聯網隱私安全的相關問題，同時我也不否認我們從這樣的推薦中獲得了便利。但我困惑或者說害怕的是，我們似乎越來越成為可以被大數據預測的人，而那些各種各樣的 “推送” 似乎反過來影響我們，讓我們被我們自以為自己感興趣的事情所包圍，以為我們想看的內容正是大數據推薦給我們的內容。又或者，我們已經忘了自己感興趣的到底是什麼了，我們在種種大數據自以為是的推薦中改變甚至迷失了自我。
說到被數據影響，那麼幾年之前沸沸揚揚的 “FACEBOOK影響美國大選” 或許值得一提。
隨著移動互聯網的普及，社交媒體的影響力與日俱增，其在政治博弈中的力量已然不可或缺，Facebook在美國大選中發揮了不小的影響力。
Facebook由於有大數據的加持，對選民喜好的瞭解逐漸加深，向用戶推送的信息也愈加合用戶的 “胃口”，但同時，人們的視野也越來越窄，不同候選人的支持者之間的壁壘越來越堅固。
但是，Facebook本身的廣告投放商業模式就是 “精準投放" 。真正引起軒然大波的是另外一家數據分析公司—— Cambridge Analytica。據美國紐約時報消息，其通過非法收集5000萬選民的Facebook個人資料，利用這些資料對選民進行性格分析和畫像刻畫，再通過算法，找出態度並不堅定的選民，針對這些搖擺不定的選民定製化信息，從而影響選民。
這就是我時常害怕這個時代的原因。
我們今天已經對 “大數據”、“人工智能”、“深度學習" 這樣的詞耳熟能詳，但其給我們帶來的一些顛覆性改變往往並未被大多數人完全知曉：
- 根據我們過去瀏覽過的信息，系統推薦給我們的信息大多同質化，使得我們的視野越來越窄；
- 由於點擊量和閱讀量的要求，很多10萬+的文章趣味有餘，專業性不足，而我們就被這樣的文章裹挾，在推薦中我們幾乎看不到極為中肯的專業性論文；
- 根據推送，我們只是對我們固有的想法不斷加深，有時只根據推送會讓我們忽略和我們不一樣想法的聲音，不管固有的想法正確或是錯誤，都會影響我們對事物全面的把控，從而走向極端；
當然這還只是其中一部分弊端，另外一部分則是關於信息本身的準確性：
如今，我們時常聽別人說：“我聽說、有人說、抖音上說、網上有人說” 等等。如果這時候你問：“你說的是從哪裡看的？準確嗎？有數據支持嗎？是官方言論嗎”？我猜對方可能不會給出讓你滿意的答案。
那麼，在數據會影響我們，無數資訊的可靠性又無法保證的今天，我們應該如何自處？
以下是我的幾點建議：
1.不沉迷和依賴系統的推送；
2.儘量多用搜索引擎，學會自己提出問題，儘可能地全方位獲取信息；
3.關注新聞或實事時，注意發佈的是否為官方賬號，藉此初步判斷信息的可靠性；
4.學會驗證，比如你看到新聞說某公司近期盈利能力下降，你可以去公司官網看看其披露的財務報表，親自查看它的盈利能力到底如何；
5.保持謙遜的態度，抱有批判的精神；
至於我這篇文章之前提到的美國紐約時報對Cambridge Analytica公司的調查披露。不要太相信我，我希望你可以抱著批判的態度去查查看原文是不是和我說的一樣。
作為這個時代的一員，我感恩於科技的發展，政治的自由。但對如今網絡環境的 “推送文化” 實在擔憂頗深。如果你看到這篇文章後能更理性的看待各種 “推送” 與 “推薦”，更能抱著批判的精神去認真考量信息的準確性，那就是我這篇文章全部的意義了。
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