數據并不是個新概念，雖然我們經常忘記這一點。事實上，就連夏洛克·福爾摩斯也認識到了數據的力量，正如他那句名言說的那樣:“在擁有數據之前就進行推理是一個極大的錯誤。因為那會讓人們無意識地扭曲事實以適應理論，而不是理論來適應事實。”
在這個虛假新聞盛行的時代，由于我們擁有處理和理解數據的新能力，政治家可以說比以往任何時候都肩負著更大的責任。政治家們發現，當成千上萬的人在Reddit上揭穿他們時，“歪曲事實以適應理論”越來越難了。
如今，數據是如此重要，以至于超過了石油，成為世界上最寶貴的資源，這當然意味著這也是政治家們的一個熱門話題。政府組織正在學習理解和處理區域、國家和國際層面的各種數據，不是因為他們想要，而是因為他們必須這樣做。數據就是那么重要。
大數據與機器學習
要了解數據是如何改變政治的，首先需要了解什么是大數據，以及它與機器學習的復雜交互是如何改變游戲規則的。大數據本質上只是大規模的數據，而機器學習是人工智能的一個子集，它通過教會計算機像人類一樣“思考”來解決抽象問題。
Netflix的推薦系統是大數據和機器學習的一個很好的例子。他們的算法能夠處理存儲在每個用戶身上的大量觀看數據，然后處理這些數據并推送觀看建議。機器學習算法可以邊學邊用，這意味著它獲得的數據越多得到的結果就可以越好。
乍一看，這似乎與政治無關，但不管數據本身是關于什么的，這個想法卻可以推廣到其他用途上來。舉個例子，想象一下，如果市長辦公室能夠獲得實時交通數據，這些數據可以通過機器學習算法進行分析，從而實時提供關于何時關閉道路或重新調整交通路線的建議。我們正在討論的是一種有可能挽救生命的算法。
數據的力量
數據就是知識，知識就是力量，這就是為什么數據改變了我們對政治的看法。你只要了解下劍橋分析丑聞，就會發現數據能帶來多大的不同，尤其是在選舉方面。這并不是什么新鮮事。畢竟，奧巴馬2012年的連任競選之所以大獲成功，就是因為他巧妙地利用了大數據。
數據——或者更具體地說，對數據的解讀——可以決定一場政治運動的成敗。但是，雖然它確實可以幫助人們競選，但它也可以幫助我們更有效和高效地完成工作。我們已經談到了可用于改善交通流量和確保道路安全的數據。現在想象一下，同樣的概念可以在政府負責監督和促進的各個領域推廣開來。
例如，醫療主管可以使用數據及其分析來確定最佳的資金分配方案。外交部長們可以用它來模擬復雜的貿易協定，或者預測不確定的政治形勢(如英國決定退出歐盟)的長期影響。它可用于識別潛在的恐怖主義威脅，或利用人口數據對疾病爆發或其他現象發出預警。
對辯論的影響
當談到政客們擅長的辯論時，最具影響力的資產之一就是那些可以支持你想要表達觀點的數據。唯一的問題是，雖然數據不會撒謊，但人會。人們對數據的確切含義也有不同的看法，往往可以得出多種不同的潛在結論,往往沒有一個正確的答案。
這里假設政治家們一開始就能獲得數據。畢竟，我們這個時代最大的爭論之一是關于隱私的爭論，以及什么樣的數據公司可以存儲關于我們的信息。你只需看看即將出臺的通用數據保護條例( GDPR )，就能看到時代的變化。
政客們發現自己正處于一個有趣的位置:既要定義這些新規則，又要同時在自己設置的這些約束下工作。還有一種風險是，我們最終會遇到一些人，他們并不真正知道他們在討論什么，他們正在起草的法案可能會在互聯網真正成為一種媒介之前削弱它的未來。畢竟，萬維網的出現還不到三十年。當你把它和我們的其他一些發明作比較時，它還處在嬰兒期。一個由數百萬太字節的數據組成的嬰兒。
結論
我們從事政治的方式正在改變，新一代精通數據的政治家們也能夠理解這一點。問題是政客們有兩種使用數據分析的方式。他們可以將其用于公共利益，也可以將其用于個人利益。
作為把政治家們投進權力舞臺的我們，有責任確保我們知道我們在為誰投票，以及為什么要為他們投票。別的不說，隨著我們收集的數據越來越多，如果可以找到更好的方式來理解這些數據，那么政客們向我們撒謊將變得更加困難。其實我們就是在做一個選擇,選擇一個我們更相信的事實。
實際上，這與我們已經建立的系統也沒什么太大的不同。
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