數據「失控」——來自矽谷頭號玩家的迷局與反思

半個月過去了，來自矽谷的社交媒體頭號玩家——Facebook泄漏用戶數據的醜聞還在發酵。

北京時間4月11日凌晨，Facebook 國會聽證會的第一天，作為Facebook的創始人和CEO，扎克伯格換下了標誌性的T恤和牛仔褲，穿上了深藍色西裝，打起了象徵Facebook藍色的領帶。

這是扎克伯格在公開場合露面中為數不多西裝革履的時刻，上一次穿西裝公開亮相還是參加奧巴馬總統的白宮晚宴。來到國會山，面對44名國會議員，穿T恤和衛衣顯然不合時宜。不過，這套裝扮還是被紐約時報、華盛頓郵報、紐約客等媒體譏諷為「I"m Sorry Suit」。

自醜聞爆發以來，Facebook和扎克伯格飽受質疑，以TechCrunch為代表的媒體直截了當的提出，是時候讓扎克伯格辭職了，在質詢會國會大廈門口，還有超過100個身穿「Fix Facebook」的人性立板在迎接扎克伯格。可以說，本次數據泄露是扎克伯格14年前在哈佛的寢室里創立Facebook以來，最艱難的時刻。

「為什麼2015年你就發現了 Cambridge Analytic 盜取客戶數據，當時不告知這些被盜取數據的用戶呢？」

「你認為將昨晚住的酒店名字公之於眾是否妥當？」

"Facebook是不是一個壟斷公司？"

經過5個小時，面對44位國會議員的尖銳質詢，以上的問題僅僅是冰山一角。雖然從媒體和資本市場的反饋來看，扎克伯格的第一次聽證會表現良好。彭博社評價扎克伯格的表現「Just Fine」。在質詢會上，扎克伯格對Facebook的錯誤表示抱歉，他接下來以自信而謙卑的態度回答了44位國會議員的刁鑽問題。在扎克伯格良好表現的推動下，Facebook股票當日收盤漲4.5%，創下了2016年4月以來的最大百分比漲幅。不過自數據泄露事件曝光以來，Facebook的股票已經累計下跌了20%之多。

扎克伯格的「至暗時刻」

回到近一個月前，美國時間3月17日起，紐約時報報導了Facebook泄露近5000萬用戶數據的新聞被迅速發酵。讓Facebook用戶們感到失望和憤怒的是，用戶個人信息數據被泄露，背後似乎還有更為隱秘的政治陰謀，甚至與2016年的美國大選有某種千絲萬縷的聯繫。

作為Facebook的創始人和CEO，扎克伯克必須出來承擔這一切。扎克伯格一直以來的媒體與公眾形象堪稱「完美」：在哈佛的寢室創辦出Facebook，33歲成為世界上最富有的人之一，完美的老公，好爸爸，教女兒學中文，創辦公司的願景是連接全人類。

為了打造這些完美形象，扎克伯格僱傭了一個超過20人的公關團隊，拍照，發推特，刪負面評論。不到10年的時間，扎克伯格從哈佛退學的愣頭青，成為了世界上最成功的人，成為了矽谷的「頭號玩家」。

10年多來，扎克伯格從當年的中二青年，變成了社交領域的頭號玩家

不過這次數據泄露事件，很可能讓扎克伯克十年來苦心經營的公眾形象毀於一旦。不到一個月內，扎克伯克就從Mr Perfect變成了一個濫用用戶數據的大獨裁家。總體來說，Facebook的這次危機公關其實做的並不到位。在新聞最開始發酵的整整5天時間，扎克伯格和Facebook選擇了沉默。五天後，扎克伯格首先選擇在自己的FB主頁上寫了一篇長長的回應，然後開始密集的接受了電視、傳統媒體、新媒體的採訪。

面對各種媒體，扎克伯格和他的公關團隊都顯得面面俱到，滴水不漏。不過，在主頁的長聲明中，扎克伯格並沒有直接使用「道歉」一詞。顯然，5天的沉默和長聲明無法滿足憤怒的群眾，或許一個簡單的道歉和一個更及時的回應更有效。

這已經不是第一次扎克伯格被指責Facebook濫用用戶隱私。2010年6月，扎克伯格接受了著名科技記者Kara Swisher在All Things Digital Conference的訪問。在被問到用戶隱私的相關問題，扎克伯格曾被問的滿臉通紅，滿頭大汗，最後直接在台上脫掉了他的外套，場面一度十分尷尬。

不過8年後，扎克伯格和Facebook都見慣了大場面。穿上了西裝，打上領帶的扎克伯格面對更尖銳的問題，更嚴肅的場合，也能從容應對了，不過這很難說清是好事還是壞事。

泄露背後：大數據的魔力

我們無意判斷Facebook和扎克伯格對於數據的泄露是否合法。在質詢會上，扎克伯格也表示，為用戶精準的投放廣告依舊是Facebook的主要盈利模式。不過在數據泄露背後，我們究竟想得到怎樣的真相與反思？

我們對Facebook的數據泄露感到憤怒，只是因為我們認識到大數據可能會操縱我們思想，甚至某些決策。它很可能是互聯網歷史中一個里程碑式的事件，它會改變我們認知大數據的態度。

有觀點認為，大數據的不確定性和不透明性，導致了我們進入了「黑箱社會」，真相只屬於黑箱內的少數人，普通民眾對演算法認知的越少，就越難接觸到事情的真相，越是不了解真相，民眾更容易認為企業會惡意利用大數據從中榨取價值。

其實，演算法本可以改變我們與數據的關係。只要合理利用，我們就會變得更主動，數據的魔力可以公正而充分的釋放而為我們創造更多價值。市場上湧入了越來越多的科技公司，每家公司都為市場帶來了一些全新的技術，我們更加需要數據的支持來幫助我們了解市場。比如，政府需要了解哪些新科技可以幫助自己更好的加強基礎建設，投資人需要了解市場上誕生了哪些新玩家，或有哪些創新領導者，或者哪些公司是潛在的可收購對象。通過更高級的演算法和更直觀的視覺效果，答案馬上就在我們眼前。

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