做了工作之后在数据上动手脚

进入大数据时代以后，很多人都被大数据支配。甚至一些单位都被大数据所左右，要看大数据分析和计算的结果，以此量化工作任务，还要对工作目标细化分工，一步一步完成。虽然看似科学合理，但其实已经把人们牢牢约束在数据的陷阱之内，不能有任何松动的可能。于是，人们就要和大数据斗智斗勇，而不是硬拼。

当一些工作出现问题，甚至造成了一定的社会影响，大数据就会对工作做一定的分析和评定，甚至会对产生影响的人们定性，做一定的标记。如此一来，看似精准了，没什么大的纰漏了，可是一旦数据和政绩挂钩就会出现很大的问题。除了大数据操作出现问题，也就是算法出现问题之外，就是误判了。而误判的结果会对管理者造成不利的影响，甚至会让某个管理者因此而丢掉了官职。那么，如何才能应对大数据的误判或者泛化判断呢？

众所周知，大数据是靠算法支撑的，只是改动一下硬件机器并不能改变什么数据，需要从数据源头上考虑，作出改动，才会真正影响大数据计算的结果。但这种明显改动数据源头的做法是要承担责任的，而且还是被人们不理解的，一旦公开就成了丑闻，甚至一些人要承担责任。要是不公开不就行了？起码等于没有发生，人们根本不知道，也就算是真的做出了改动。那么，该如何改动才能骗过大数据呢？

从大数据的信息捕获来看，除了对个人电子设备进行一定的信息捕获，就是依靠地方官员收集数据资料了。大数据不会主动派人收集数据，也不会越过地方官员而分析一部分数据。虽然大数据能够进行无障碍分析，可以超越政治和地域的限制，但是大数据的算法并不允许“越级”计算，以免出现什么大的偏差，闹出什么丑闻。也就是说，在一些大事件面前，地方官员能够第一时间收集很多数据，并且通过数据上报，让上级官员知道最新数据信息，也能让原始数据纳入大数据分析。这就是发生大事情的时候，很多人都要每天上报数据的原因。但是，官员要想改动数据简直易如反掌，只是官员不敢私自改动数据，因为事情发生了，并且暂时不能预测走向，只能靠大数据进行分析预测。要想改动数据，就要在事情出现转机的时候改动。也就是官方投入了大量的人力物力，对事情进行了一定的影响，而且会召开新闻发布会，及时公开数据信息。在这种情况下，事情一定会向着好的方向发展，也一定会形成好的数据。即使数据不见好转，操控数据的人员也会“相机行事”，把数据弄得很漂亮。渐渐地，数据越来越好，竟然把事情弄好了，也不会出现什么坏的苗头了。那么事实果真如此吗？

当然不是。而是官员成了第一手数据资料的掌握者，成了资源分工和调配的人。他们手握重权，可以调控很多人员和物资，当然也可以对数据进行一定的修改和控制了。那要是修改之后的数据被公布之后，本来很漂亮，形势一片大好，要是事实上再转坏了怎么办？根本不可能再次转坏了，毕竟已经投入了大量的人力物力，而且影响了事情发展的总趋势，即便有一些现象出现了不好的转化，官员也会“捂盖子”，不让事情公布，实现一条龙处理方案，毕竟人力物力的投入非常大，已经形成了一条龙处理方案，不怕有什么不好的小事情发生了。可以说，权力多大，“捂盖子”的能力就有多大，而上报的数据永远都是最好的，也是最漂亮的。也就是说，原始数据的修改是在投入大量的人力物力情况下进行的，属于双管齐下的行为，并非只是单纯地修改数据，那样会对事情没有什么益处，反而会让官员背负责任。投入大量人力物力之后，形成了成熟的解决方案，又控制了事情的走向，当然就可以修改一些原始数据，让事情变“好”了。就像人们常说的那样，一切都在可控范围内。

可控范围就包括“捂盖子”的范围，以及人力物力调动范围，一条龙处理方案的解决范围。但是，有些官员误解了这句话的意思，一味强调“捂盖子”的范围，却不进行人力物力的投入，也就是不作为，要是能控制住，当然是好的；要是不能控制住，就会连累自身，只能接受处罚了。于是，作了工作之后，对事情产生了决定性的影响，才可以改动数据，不然大数据才不是那么好骗的，会分析事情的具体走向，并且绘出模拟图形，甚至把影响和波及的人群和区域都要标记出来，还有什么比这样的预测更让处理事情的官员担惊受怕的？那么，他们调动大量的资源投入进去以后，要是还收不到乐观的效果，岂不是成了“瞎指挥”？一般情况下，不会发生这样的情况，而是会做了工作之后，才会改动原始数据，以此瞒过大数据分析。

看来大数据不是万能的，控制原始数据和资源的人才是万能的，而且他们改动数据的手法已经非常娴熟，而大部分影响巨大的事件也会在他们的这种工作套路中消失于无形。看来，正确理解“一切都在可控范围内”，这句话还是相当重要的。