大數據的概念與應用，正隨著智能手機、平板電腦的快速流行而日漸普及。

人們注意到，大數據在影視制作、設計、游戲、音樂、藝術品市場等領域的表現頗為活躍，一些人甚至開始相信，大數據將在文化藝術領域創造時代奇跡。實際上，隨著大數據的不斷發展，來自各國各領域的專家、學者的反思與質疑之聲也從未間斷。

“大數據狂熱”需回歸理性

5月5日，美國一家數據解決方案公司的CEO蓋瑞·垂尼克在《福布斯》雜志上撰文稱：2008年以前，沒有人聽說過大數據，如今，人們對大數據的狂熱就像野火一樣席卷了整個世界。心理學有一個術語叫“集體歇斯底里”，指的是一種癥狀或者一系列癥狀在多人之間迅速傳播，卻找不到合乎常理的解釋。他認為，是這種“集體歇斯底里”引爆了大數據市場。

有關大數據的早期炒作被認為主要始自一些知名咨詢公司、大型軟件供應商和硬件賣家。媒體對大數據鋪天蓋地的宣傳迅速將該詞普及，一大批企業開始認為：如果不使用大數據，他們一定會走向失敗。

為了存儲海量的數據，特殊服務器成為必要，這意味著企業需要投入大量財力。存儲只是第一步，之后還需要人力來管理這些數據。為了訪問數據，企業又需要購買能實現這一目的的軟件。當然，為了使用這些軟件，企業還需要對工作人員進行培訓，并雇傭專業的數據科學家來分析數據……其開銷可想而知。

“當人們平靜下來，回歸理性，關注的焦點將從大數據存儲、基于信息技術的數據訪問軟件等方面回到正軌。從看似不相關的數據中識別有意義的發現，為高層管理者的商業決策提供更有價值的參考，將成為大數據使用者的必備能力。”蓋瑞·垂尼克認為，目前的絕大多數硬件和軟件基礎設施將被應用工具所取代。

《城市小鎮》利用大數據改進游戲

計算代替不了藝術家

如今，大數據在越來越多的文化領域發揮作用，影視劇制作、設計、游戲開發、廣告投放等許多原本依靠創意獲得發展的行業，開始依賴大數據定位產品。比如，通過對游戲費用等指標展開大數據分析，游戲公司的設計師和圖形藝術家只需創建新級別的腳本、添加新挑戰、創造新圖形和聲音元素，游戲設計師則根據數據分析，通過添加游戲要素，完成整個游戲的設計和更新。

然而，一些業內人士也注意到，大數據的運用所達到的只是“滿足客戶需求”的商業結果，文化藝術的引領性、創造性特征則被忽略。在這一點上，史蒂夫·喬布斯的工作方法是一個絕佳的反例。如果說蘋果公司對Mac筆記本進行的系列改進可能會依賴行業分析，他創始的iPod、iPhone和iPad則與大數據毫無瓜葛。當媒體問喬布斯推出iPad之前做了多少市場調研時，他的回答是：“沒做！消費者沒有義務去了解自己想要什么。”

互聯網電視劇《紙牌屋》成為人們在文化領域引入大數據技術的成功案例，大數據應用幾乎貫穿了該劇制作、發行和營銷等所有環節。不過，作為《紙牌屋》的中國引進方，搜狐視頻首席運營官劉春卻持觀望態度。

“不能神化大數據。”劉春認為，技術固然重要，但它代替不了藝術家。“在大數據時代，不要忘記藝術創作是非常重要的。千萬不要陷入模塊化制作的泥潭，這容易導致粗制濫造。”

事實上，大數據在催生一批文化產品的同時，也被認為正在扼殺創造力——原本充滿創意的文化藝術從業者被大數據所能帶來的商業利益與技術手段束縛，以“滿意”而非“驚喜”的消費體驗為目標，這很可能使行業逐漸喪失活力。

《紙牌屋》成為大數據進入文化產業的最好例證

“無隱私”時代脅持娛樂生活

5月1日，美國白宮發布了一份長達85頁的報告，闡述了大數據帶來的機遇與挑戰。這項調查是由美國總統奧巴馬授權發起，自今年1月啟動，歷經90天深入研究而推出。

報告認為，大數據技術為美國經濟、人民的健康和教育、國家安全、能源利用率等提供了難得的機遇。同時，報告也揭露了大數據為美國社會帶來的問題，其中最重要的是個人隱私問題。報告稱，隨著存儲、收集和處理數據的成本不斷下降，再加上攝像頭、傳感器等數據來源的增多，引發了一些嚴重問題，越來越多的公司和機構正存儲公民個人隱私，如旅行、購物和瀏覽網頁的偏好。報告指出，一個顯著的發現是大數據分析的潛在結果會導致長期以來的公民權利受到侵蝕，體現在住房、信貸、就業、健康、教育和消費者市場等領域的個人信息遭到泄露甚至是破壞。

在大數據時代，個人隱私的暴露程度是空前的。許多專家指出，無論是通過告知、獲得當事人許可、模糊化或是匿名化，都無法使個人隱私在大數據環境下得到有效的保護。對大量出自不同信息源的信息進行綜合分析的能力，使得大數據能夠輕而易舉地獲取每個個體的有效信息，這對人們自由享有文化、娛樂生活造成的影響與威脅是頗為致命的。

數據沒有想象中可靠

讓數據為人所用，而不是被它牽著鼻子走——只有做好這樣的準備，才能放心擁抱大數據時代。近年來，借助大數據獲得成功的商業案例不斷增加，使得不少人對大數據產生了迷信和崇拜，事實上，這些數據遠遠沒有想象中可靠。

英國學者維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在其合著的《大數據時代》一書中就已經指出：在由“小數據”時代向大數據時代轉變的過程中，我們對信息的一些局限性必須給予高度重視。數據的質量可能會很差；可能是不客觀的；可能存在分析錯誤或者具有誤導性。我們比想象中更容易受到數據的統治——讓數據以良莠參半的方式統治我們。其威脅就是，我們可能會完全受限于我們的分析結果，即使這個結果理應受到質疑。或者說，我們會形成一種對數據的執迷，因而僅僅為了收集數據而收集數據，或者賦予數據根本無權得到的信任。

相信但不迷信，這可能是對待大數據的理性態度。著名社交網站臉書就是如此。臉書堪稱當下應用大數據最成功的公司之一。數據顯示，臉書的一些新功能在推出之初并未受到好評，反而對用戶使用造成了負面影響。比如，臉書早先推出新聞供稿功能時，曾遭到數十萬名學生的抗議，但如今該功能已成為臉書最受歡迎的功能之一。臉書關注的并不是短期的數據統計結果，而是用更具前瞻性和理性的方法分析數據，從而做出決策。