微粒社会 数字化时代的社会模式

现在韦伯甚至能够看到成功的团队、员工与其他团队、员工的区别何在。计算机已经计算出理想状态的模型，用于比对和衡量某个团队。有4个因素会影响一个团队的成功。第一，优秀团队成员间的沟通非常适度，他们之间的交流也不全是绕过领导进行的；第二，团队成员能够像他们自己讲话时那样认真地倾听别人的意见，而且在此过程中，他们互相有眼神交流，而不像其他团队那样没有眼神交流；第三，至少有一半的团队交流是在正式会议之外进行的；第四，团队成员会在团队外部积极地搜寻新的信息，而这些信息能够再反馈到团队中去。换言之，团队中的成员有着充沛的精力，积极投入且乐于发现。这是一种相当优秀而又少见的特质。

那么，高超的艺术就在于，如何将劣质的团队打造成优秀的团队。韦伯认为，在这个过程中，细节常常至关重要。数据的解析前所未有地使我们看清楚了这些微粒化的细节。“管理层最重要的决定，其实通常是应该将饮水机放在哪里。”韦伯解释道。这样的挑战对他来说充满了乐趣：起决定性作用的并非是大的结构变革，而是诸如饮水机这样看起来无关紧要的琐事。因为大多数的交流正是发生在饮水机旁，群体的能量正是在那里被激发出来。如果把饮水机放在杂物间，只是因为那里还有空间，工作效率就会受到影响。

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同样重要的还有餐厅餐桌的大小或休息时间的长短。

然而所有数据都表明，存在一种推动企业发展的神奇力量：个人间的联系。面对面的交谈往往发生在餐厅里、走廊上、咖啡机旁，对此很多经理并不喜欢，他们认为多一些工作少一些闲聊才能提高工作效率。但韦伯能够向他们证明相反的观点：更多的闲聊比更多的工作更重要。

比如他在一家大型银行的客服中心就发现了这一点。在那里，雇员们没有共同的休息间歇，因为要一直有人应答电话。利用搜集到的数据，韦伯促使银行让各个小组有了15分钟的共同休息时间。仅仅从应答电话的数量来看，工作效率就已经有了大幅的提升，而员工的工作满意度也同样有了提高。当这一做法在这家银行的所有客服中心被实施之后，这个每天一次的休息间歇为银行带来了每年超过千万美元的额外利润。

在一家信息技术企业，韦伯有了另外一个发现。在这家拥有54名雇员的企业中，每位雇员在与某4位同事中的任何一位进行交流之后，工作效率总会有特别明显的提高。虽然那4位雇员本身并不是特别有效率，但他们能够帮助其他人提高效率，而他们对公司的贡献从未得到相应的承认。

“数据告诉我们如何才能创造一种企业文化，为人们提供支持和更好的工作环境。”韦伯热情洋溢地说道。与其进行规模庞大的结构变革，企业不如尝试小的改变，然后观察员工的情绪和工作效率有没有改变。如果没有，那就尽管尝试其他的办法，直到奏效为止。企业将像自身产生的数据一样具有可塑性。数据的粒度将塑造

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微粒化的行为。

做出这些改变的目的始终是：“我们要增加随机交流的机会，并为更多的自发交流创造条件。”真是这样吗？那些（本应）使我们变得可以被预测的数据，最终竟然增加了偶然性与突发性？

最理想的情况下，数据会使我们更加清楚并更加精确地定义自己的需要，我们究竟需要什么来让自己感到舒适。数据同时将揭示我们自身，并使得生活环境尽可能确切地适应我们的需求成为可能。这就是微粒社会的终极理想。

而在最糟糕的情况下，这种精确观察将会改变所有自发的细微活动和行为方式。拉斯韦加斯的一家赌场利用摄像机监控赌台主持人与女侍者的微笑频率，并在他们笑得不够多时予以警告。连锁超市特易购为其工人佩戴臂带，以此监控他们装载货物的效率。邮政服务商通过GPS（全球定位系统）监控其邮车司机的行车路线。在上述这些案例中，也会产生单体化的数据特征，只不过它们在这里被用于监控各个员工并约束其不受管理层欢迎的行为。

本·韦伯发现，在经过最初的犹豫之后，特别看重“社会测尺”的常常是普通雇员，因为他们突然发现能够利用数据支撑他们对管理层的不满。领导们也会被看得清清楚楚，因为数据会揭示他们的工作能力。数字化的解析不一定只有利于掌权者。但是有必要采取预防措施，公平分配这种掌控的权利。

但是所有人，不管是领导还是下属，都将面对新的评价标准，这些标准将比以往更加精确和无情。精确的数字将探明我们有多大的价值，我们在推动一家企业的发展上发挥了多大的作用，以及我们究竟做了什么使生产效率得到了提高。我们将面临一种“超精英体制”的威胁，在这种体制之下，每一次表达、每一项行动都将会就其产生的经济价值被加以研究。收入差距的扩大现在已经不仅仅发生在社会上层与下层之间，而且发生在工薪阶层内部。那些做着相同工作的雇员，原本微小的薪水差距正在扩大，原因之一显然在于对每个人工作效率越发精确的把握。这一趋势在未来将会继续强化。粒度的法则也将在这个领域发挥作用：我们测量得越精确，不平等就越发明显。不仅对于我们的工作来说是如此，对于我们的民主来说也是一样。

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奥巴马团队的秘密武器

当巴拉克·奥巴马在2012年宣布再次参选美国总统时，没有几个大选研究专家认为他有望获胜。奥巴马在2010年国会中期选举中获得的支持率非常低，超过1/5的支持者转而支持他人。而民调也显示，大量的选民不停地重复一个词：失望。没有第二个人像他那样曾经激起了民众的希望，现在却让他们处于极度的失望之中。此外，自从“二战”之后，除了罗纳德·里根总统，还没有一任总统能在失业率超过6%的情况下再次当选。而在奥巴马的第一届总统任期内，失业率通常都在接近8%的水平。

当奥巴马于2012年12月17日晚间再次出现在电视屏幕上时，他得到的是竞选总统连任成功的欢呼，而许多专家几乎未曾预料到他的胜利：这位现任总统比他的挑战者米特·罗姆尼多赢得了500万张选票，罗姆尼作为竞选总统的热门人选，甚至从未考虑过要准备一场竞选失利的演说。除此之外，与他梦幻般的首次选战相比，奥巴马在此次竞选中招募了更多的志愿者，竞选募捐资金超过10亿美元，超过任何一个候选人。

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这当中到底发生了什么？奥巴马是如何在众多观察者的严密观察下取得选战胜利的？原来奥巴马采用了一种全新的选战方式：对选民进行数字化的解析，在此之前，还没有其他的政治家这样做过。他领导了微粒化社会中的首次选战。

为了准备这场革命性的选战，奥巴马在位于芝加哥的选战总部召集了数字化先锋：大约300名统计学家、编程人员与数据分析员，这些专家级人物之前曾供职于谷歌、脸谱网、推特和亚马逊等数字化巨头。除此之外，还有三位专业扑克玩家和一位来自哈佛大学的生物物理学家。奥巴马的数据团队在最短的时间内成为美国最大的数据团队—在整个选战期间，仅这支数据团队的花费就超过了1亿美元。

奥巴马的数据团队中有很多怪人。比如哈珀·里德，作为“ObamaforAmerica”（美国的奥巴马）项目的技术负责人，他引人注目的大胡子不由得让人联想起威廉二世，他还打了巨大的耳洞。而他上传到脸谱网的照片同样让他名声在外，这张他在浴盆里赤身裸体的照片下还有他的评论：“别傻看啦，有什么好看的!”选战胜利之后，里德是奥巴马首批拥抱的人之一。

接近50名数据分析员被关在一个没有窗户、灯光惨淡的空间里，这个空间被他们称为“洞穴”。“洞穴”位于奥巴马竞选总部——芝加哥湖边保德信广场的一处摩天大厦里。“洞穴”团队很快在奥巴马整个竞选团队的其他成员心中获得了神话级的地位，因为那里非常的不正式。“洞穴”团队中的很多成员穿着破洞牛仔裤和T恤，留有大胡子。像其他的革命一样，微粒革命也是由这些留有胡须的年轻人推动的。

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每天下午4点半，“洞穴”团队会关掉暗淡的灯光，然后迪斯科灯光闪起，成员们会跟着《江南Style》或竞选音乐疯狂地跳上5分钟热舞，之后所有人继续默默工作。这通常发生在下午4点—6点。

“洞穴”团队的负责人是只有29岁的丹尼尔·瓦格纳，他与奥巴马竞选行动总负责人吉姆·梅西纳一起筹划，想要搜集更多的关于选民的信息。瓦格纳认为特定选民群体的平均值意义不大，更重要的是尽可能多的单个选民的信息。

瓦格纳以令人惊讶的精确性获得了成功。虽然并不是所有严格保密的选战数据的细节都已公之于众，但是公布出来的信息足以让我们知道选战时发生了什么。根据已知的信息，瓦格纳的数据库里有1.66亿名选民的信息，每个人约有10000—20000条数据：姓名、住址、电话号码、以前的选举投票、民调中的回答、政治主张、收入与消费的数据、脸谱网与推特上的朋友，还有其他更多的细节性数据。

以前的选战候选人也拥有大量的数据，但是那些数据大部分都是支离破碎的：募捐收集者有一份数据，上门收集选票者又有一份，网站经营者还有一份。奥巴马打开了这个宝库，将这些数据整合在一起，并且可能另外购买了一些细节性的数据，然后使用最新的方法精确地利用这些数据。关于奥巴马选战，一位知情人士后来评论说：“奥巴马的数据量和数据整合达到了一个新的深度。”

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在这种巨大的数据资源的基础上，瓦格纳的数据处理程序计算出了有关每名选民的多种指数。比如一种数值从1到100的“说服指数”，据此可以知道一名选民投票给奥巴马的可能性。还有一种指数能够透露一名选民是否会参与投票。另外一种指数能够说明，是否值得去联系某名选民以及说服他参与投票。还有一项关键指数，它能够预测，一个奥巴马的支持者与某个秉持异见的选民进行私人谈话，是否可以鼓动他把选票投给民主党人。

选战开始前的8个月，瓦格纳从这些数据洪流中滤取出1500万名选民，这1500万名选民是奥巴马竞选团队应该集中研究争取的，因为他们被认为可以通过说服的方式争取过来，他们是1500万名尚未决定选谁，还在中间摇摆、犹豫不决的选民。他们是选战天平上能够决定胜负的小砝码。除此之外的其他大部分选民对奥巴马并不感兴趣，因为他们要么不会参与选举，要么就是已经有了自己固定的党派，要么就是罗姆尼的支持者。

但是即使有了这样一个庞大的数据库，奥巴马的竞选团队成员还是感觉不太牢靠，因为这个数据库只是静态的。他们更需要每天最新的选民数据。因此，竞选团队每天傍晚都会给大约30000名选民打电话，详细询问他们最新的选举倾向。这些回答很快就会流回数据库。在奥巴马输掉第一次与罗姆尼的电视对决论战时，他的竞选团队成员立即注意到这样做的效果：女性选民首先开始倾向于支持奥巴马了。

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所有竞选助手的手机上都装有相应的移动应用程序，利用这些移动应用程序，他们可以将每一名与他们交流过的选民的看法立即反馈到竞选总部。在这种情况下，对选民情况的了解几乎每分钟都在更新，而且这些数据会不断地得到进一步的处理。奥巴马竞选运动的负责人吉姆·梅西纳热情地介绍说：“我们每晚都要处理66000条最新的选民数据。”

在此之前，世界上还没有其他的选民被这样精确地量化，被这样精确地解析。奥巴马的数据分析员所关注的不再是某个选民群体中的个体，他们追寻的是每名选民的特征，是选民的独特性。他们并不是将选民个体化而是将其单体化。奥巴马将一个由个体组成的国家变成了一个由单体组成的国家。

利用这些数据分析，竞选团队成员影响了选民。一位奥巴马竞选团队的内部人士在选战胜利后公开表示：“我们能够预测，哪些人会通过互联网投票，哪些人会通过邮局投票。我们也可以预测哪些人会自愿成为竞选助手。”曾经详细报道过总统的“制胜实验室”的记者萨沙·伊森贝格评论说：“奥巴马的竞选团队不仅知道你是谁，它还知道如何能够把你变成你应该成为的人。”

数字化的力量在于，可以将群体中的公民或者消费者单体化，然后有目的地去影响他们。从这种意义上说，奥巴马是第一任数字化总统。他改变了民主的运作方式。他所引发的革命由三部分组成：首先，奥巴马将其选民单体化；然后，他持续不断地从选民那里得到反馈；最后他让选民的私人交流为其所用。

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目前，竞选策略专家通常只会粗略地划分选民群体：市郊的女性白种人选民、年龄在30—49岁之间的男性选民、有工作的单亲选民。自从约翰·肯尼迪总统将选民如此划分之后，就产生了一种“可说服值”的概念，但这一概念在实际中被解读得相当随意。人们只询问很少一部分选民，以此推断大部分剩余选民的信息。抽样与预测，这就是现代的方法。

这种方法就好像在放大一张以低像素拍摄的照片。将照片从10个像素扩大到1000个像素，这时人们得到的不是新的细节性信息，而只是模糊一片。原本只是用来显示一个人的一个像素现在要显示1000个人，对于这1000个人来说等于把某种基本的相似性强加给了他们。这种做法并不是很现实，却是我们曾经拥有的最好的方法。

随着时间的推移，选民群体的分类越来越细致。开始的时候只有一种分类：工人、中产阶层和上层。据20世纪80年代在德国发展而来并被广泛使用的“希奴斯目标群体分类学”①，按照生活环境的差异可以将选民划分成从保守的创建者到演员中的精英等十大类。美国的数据巨头BlueKai正在将3亿美国人分成30000个不同的类别，以此有针对性地投放广告。

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①“希奴斯目标群体分类学”是由市场与社会研究企业Sinus Sociovision发展出来的一种目标群体类型学。“希奴斯类型学”涉及范围除了社会人口统计学（如年龄、性别、教育背景、收入等)、地理学以及与行为相关的分类变量外，还包括生活中的变量。——译者注

瓦格纳的团队将这种新的可能性带入政治领域。他们放弃了继续将目前的选民群体进一步分类，最终到达个体层面的做法，即首先选定“市郊的女性白种人选民”，然后从那里向下计算直达个体。这与原有的方法是一致的，即专业术语中所讲的“自上而下”：首先确定分类群体，然后再到个体。利用这种方法，人们从来都没有得到过精确的图像，因为起点群体本身就只是一种统计学上的抽象假定概念。

瓦格纳采取的是相反的方法：自下而上。在数据来源上，他没有首先搜集群体数据然后整合个体数据，而是直接利用单体数据进行计算，群体数据不在其考虑范围之内。如果人们对个体的特征有足够的了解，群体的平均值就无关紧要了。

这种单体化的结果恰恰是整个竞选运动的机敏性所在，这种机敏灵活让竞选对手彻底迷惑了。罗姆尼的一位助手事后抱怨说：“奥巴马竞选团队的工作能够覆盖那些我们甚至都不知道他们存在的选民。”而另外一个助手谈及奥巴马“令人捉摸不定的战略”时，气语中流露出来的几乎全是惊讶。奥巴马团队将对选民的解析转化为选战行动的灵活性。

比如，奥巴马的电视广告就更有目标针对性，也因此比对手更有效果。这位民主党人的竞选广告常常出现在夜间，并且会出现在广告插播率较低的电视节目中，因为这些广告对于选民尤其有针对性，而且特别容易让选民接收到。奥巴马的团队也曾把竞选广告插播到诸如《混乱分子》或者《行尸走肉》一类粗俗的、政治家避之不及的电视连续剧中。

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