塔尔德的《一元论与社会学》(1893)。60塔尔德写道：“如果统计继续像几年来那样发展，如果它提供给我们的信息在准确性、快速性、数量和规律性方面继续提高，那么在每一件社会事件的完成之后，可能会有这样一个时刻，即可以这么说，一个数字将立即自动地出现，在统计记录中占有一席之地，这些记录将不断地传达给公众，并以图形形式传播到国外，”这样，至少在理论上，大数据乐观主义就诞生了。后见之明，借助二阶控制论的好处，我们明白“登记”过程是双向的，这样一个系统中的报告代理既向更高阶的治理抽象发送信息，也向更高阶的治理抽象接收信息。蜂群是根据算法治理如何反馈给它、对它的反应进行重新感知等等来衡量的。从用户看平台的相反角度来看，可能出现的数据可视化可能被证明是一个允许分隔访问甚至控制平台网络及其数据的接口，因此在边缘和节点之间相互可视化，这个界面也变成了一个可视化的图表，索引了这个多标量递归的当前状态(至少在原则上)。代表治理对这种理想化的控制论流提出的直接问题是，在哪里定位诸如规划之类的东西。这个计划仍然是一个从中心向外推动的未来模型，还是现在一个从外围向内推动的新兴定价指数?这两种极端本身都不足够，因此我们转而关注计划和编程，其中一些具有法律效力，如何以模型模拟的形式位于(如果不是起源于)接口层。我们认为，大数据的认知意义将通过它们在被测量对象之间发现和显示完全陌生的模式和关系的能力来实现，从而扰乱我们的商业惯例，甚至，特别是当这些解释只对机器用户有意义时(详见下文)。不幸的是，到目前为止，这些方法似乎更倾向于优化外科相关性，确认基本假设，并提供高分辨率的拟形态，这些拟形态并不像它们真正的那样脆弱，只是因为其他人都在基于相同的概念惯例进行查询和可视化测试数据。
在“地址”一章中，我介绍了“深度地址”的概念，这是一个宽泛的概念，表明以远远超过人类感知物理空间和持续时间的尺度的粒度来识别对象和事件。我们观察世界的能力是由双目视觉赋予的，双目视觉可以记录红外线和紫外线波长之间的光，记忆可以捕捉并忘记几秒钟或几年发生的事件，等等。物理世界本身的工作速度也比这快得多，也慢得多，在纳米量级和天文量级之间，如果不使用显微镜和望远镜，我们会错过很多东西。对于所有超出自然感知的事物和事件，深度寻址的设计方案考虑了一些尚未明确的方式是如何感知它们的存在，并根据一个通用的寻址矩阵来识别它们，甚至将它们相互连接起来。
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The Stack to Come