關(guān)于大數(shù)據(jù)的討論已經(jīng)持續(xù)了很久，而且目前還看不到任何降溫的跡象。今天筆者想與大家分享的不是生存還是毀滅這種大命題，而是想介紹除了能運(yùn)用在Hadoop這種分布式基礎(chǔ)架構(gòu)上以外，大數(shù)據(jù)在打擊犯罪領(lǐng)域的光明前景。

根據(jù)密歇根大學(xué)在網(wǎng)上發(fā)布的報(bào)告我們可以看到，這家大學(xué)的研究人員詳盡闡述了一種用“超級計(jì)算機(jī)以及大量數(shù)據(jù)”來幫助警方定位那些最易受到不法份子侵?jǐn)_片區(qū)的方法。

其實(shí)，利用數(shù)據(jù)來預(yù)測甚至解決犯罪問題并沒有讓人感到太興奮。IBM公司以及其他研究者們在此之前就已經(jīng)提出過類似的設(shè)想，而且有些警方機(jī)構(gòu)甚至已經(jīng)在實(shí)踐這些設(shè)想了。相比之下，我們對密歇根大學(xué)的研究能通過調(diào)查所得的犯罪原因來幫助預(yù)防犯罪的可能性更感興趣。這一點(diǎn)在以往的研究中不是被忽視了就是因?yàn)樗伙@眼而沒有得到真正的關(guān)注。

研究者們采用了極大數(shù)量的數(shù)據(jù)，從人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到毒品犯罪數(shù)據(jù)到各區(qū)域所出售酒的種類等等，他們的目的是創(chuàng)建一張波士頓犯罪高發(fā)地區(qū)熱點(diǎn)圖。在研究某一片區(qū)的犯罪率時(shí)，他們還將相鄰片區(qū)的各種因素列為他們考慮的對象。隨著將越來越多的數(shù)據(jù)加入到研究中來，研究者們認(rèn)為他們能在額外變量是如何影響犯罪率這一問題上得到更準(zhǔn)確的結(jié)論。的確，他們在網(wǎng)上報(bào)告中給出的結(jié)果很有啟發(fā)性。

從更宏觀的角度來講，如果我們能找到將身邊無數(shù)的數(shù)據(jù)資源利用起來的方法，再將它們用前所未有的計(jì)算能力整合起來，這時(shí)我們就能通過一條全新的途徑來分析問題，從而發(fā)現(xiàn)我們以前察覺不到的各類數(shù)據(jù)之間存在的潛在聯(lián)系。在一般犯罪或者是槍支犯罪這些情況中，我們能得到的或許是地理、社會經(jīng)濟(jì)或者是國家政策上的結(jié)論，這些結(jié)論能幫助政府從根本上打擊犯罪。

當(dāng)然，能夠從大數(shù)據(jù)中受益的領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止打擊犯罪，其他還包括衛(wèi)生保健、醫(yī)藥研發(fā)、個(gè)人理財(cái)、國家安全以及商業(yè)運(yùn)作等等?，F(xiàn)今的大數(shù)據(jù)技術(shù)一直在不斷完善，各類數(shù)據(jù)也在快速增長，所以是該我們好好想一想如何利用它們來解決各種緊迫社會問題的時(shí)候了。