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在大年夜数据的引导以及可以拉黑的操作之下，用户在不知不觉中就形成了本身的固有思维。任何人都有本身的认知盲区，即使是立地书橱的大年夜学传授也经常在简单的认知问题上翻船，如不雅不加限制，人与人之间将进一步强化本身的爱好与对立，人们之间的有效沟通将很大年夜程度上被阻断。这就是大年夜数据算法可能带来的严重后不雅。

互联网自创造以来，慢慢成为我们生射中弗成或缺的一部分。不论是工作照样娱乐，都能在互联网中寻找到本身须要的一切。甚至在收集上，每小我都能找到很多志同志合的人，这些人构成了一个又一个圈子，而这些圈子，成为了现代的“围城”。

大年夜数据可以勾画出所有效户画像

如今进入到21世纪，互联网更进一步成长，海量的内容无时无刻不在冲刷着我们的大年夜脑，无数的工作都在影响着我们的三不雅，尤其在大年夜数据时代，甚至可以经由过程数据来勾画出一小我的┞符体画像。

大年夜数据，也被称作巨量数据几何，指无法在一准时光范围内用惯例软件对象进行捕获、治理和处理的数据集合，是须要新处理模式才能具有更强的决定计划力、洞察发明力和流程优化才能的海量、高增长率和多样化的信息资产。

简单来说，我们在互联网中进行任何动作，都邑产生响应的数据，而这些数据汇集之后，经由过程整顿，便可以获得有效的数据，把用户人像勾画出来，进行精准定位，不论是投放告白，或者不雅看爱好的文┞仿以及视频，都能在前排推送给用户。

大年夜数据的本质是双赢

正常情况而言，这种数据的收集不管对于企业照样用户来说，都是有利的，企业可以应用这些数据更好的办事本身的用户，在明白用户的爱好之后，更精确的送达本身的产品，而用户也可以或许很随便马虎的┞芬到本身想要找寻的内容。

严格来说，大年夜数据的┞封种策略在互联网被创造之前就已经存在，早在市场经济的开端，商家们就自发的开端了对市场的调差，懂得市场偏好，这就是最初的市场调研，针对不合用户群设计计谋，也是商品社会建立的基石之一。

在实际生活中，有些人社交才能很强，是以广受迎接，但还有很多人道格内向，是以爱好独处，但即使内向的人，也欲望可以或许有个机会与其他人分享本身的情感，不论是高兴、欣喜亦或是哀伤、沮丧。正好互联网给了他们如许一个机会，一个宣泄本身情感的机会。

然则这种本就对两边都有利的策略，在某些人忽视规矩越界的情况下，一切都产生了改变。我们每小我的天天都邑产生无数的信息，这些信息平日来说是没有价值的，然则在筛选之后，可以或许表现我们日常行动习惯的信息则具有极大年夜价值。

一般情况下，我们在一个平台上产生的信息，只会被这个平台收集，这也是两边自愿的，为了让这个应用更好的办事于自身，是以可以让该平台懂得本身的行动习惯。经由过程这些习惯来造采取户粘性，是用户不会随便马虎的分开。

举个例子，我们应用的社交软件，比如微信、QQ、微博等，都有极其强大年夜的┞烦性，在用户应用过一段时光之后，便难以离开，我们不是弗成以放弃应用这些软件，而是放弃应用的价值太大年夜。

大年夜数据可能导致的严重后不雅

大年夜数据的筛选可以让我们每小我都安适的处在一个舒适圈中，长此以往，每小我都对于本身爱好以外的事漠不关怀。最后逐渐形成了现代版的“围城”不合与原版的“围城”，这座城池是我们亲手打造，并心甘宁愿住进去的隔离区。

若说互联网社交最大年夜的创造是什么，那么拉黑功能无疑是最好的了。在实际生活中，我们天天都邑面对很多不高兴的工作，然则无法回避，或者说回避的价值太大年夜，然则在收集琅绫擎我们可以拉黑，这种低价值就能回避麻烦的举措才是促成互联网社交初始繁华最重要的创造。

我们生来平等 但大年夜数据让你不再平等

大年夜数据算法的本意其实是对于用户加倍过细的划分，把所有模糊的工作进行分类，让他们的决定计划模许可以或许建立的加倍逼真，如不雅这些都成功了，那么差别化对待相干用户显然是商家们最大年夜的寻求。

在平常，我们无法不会因为一个通俗人没有马云有钱，没有爱因斯坦聪慧而去歧视他，然则在大年夜数据细分之下，这种情况反而会产生。这就是大年夜数据下的另一个严重后不雅，用户被分成三六九等。

然则并不代表说本身被划为金主，便一切都邑顺利，反而因为被规定为目标用户之后，该用户所浏览的所有商品都邑在必定程度长进行涨价，这种情况想必即使身价丰富的人看到，也会心生不悦吧。

今朝而言，对于大年夜数据还没有一个很好的筹划，司法上也并不完美，是以收集上的信息倒卖时有产生，小我信息安然一发千钧，与很多人想的完全不合，可以说今朝收集上几乎没有小我隐私。

最后，大年夜数据除了可以或许让用户敏捷找到本身想要懂得的事物，必定还会引导用户看到企业想让他们看到的信息，如许潜移默化的改变用户的思维放肆以及三不雅，这种方法有个浅近易懂的词“洗脑”。尤其在互联网上，几乎所有人都不会承认本身缺点的情况下，这种洗脑的效不雅将加倍凸起。

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本文标题：大数据成现代版“围城”，区块链是冲出“围城”的有效手段

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