大数据自从兴起后，便一直备受热捧，关于大数据的前景、应用和利弊的讨论也一直持续至今，而唯一不变的真理是：只有人才是核心，数据只是我们获取真理的途径。舍恩伯格在大数据时代中强调，数据不等于信息，数据是全局的。用信息论中的熵的概念，信息是对事件不确定性的度量，全局的数据如果我们认为是全知的话，那么它的不确定性为零，即不包含信息，唯有我们挖掘出来有适用价值的数据才可获得有效信息。另一个观点是信息不等于智慧，如何将信息转化为智慧呢，需要满足三个标准：可破译性，关联性和新颖性。

大数据冰山一角

有意思的是，著名信息技术研究和分析公司 Gartner 做了一项有关企业使用大数据的调查，调查显示 56% 的公司不知道如何从大数据中获取价值，41% 的公司不知道如何将大数据与公司战略结合，34% 的公司缺乏获取和处理数据的能力，甚至有 23% 的公司不明白大数据是何物……究竟大数据是什么，又如何与我们的生活产生关联呢，下面笔者将用两个自己做过的自然语言处理（NLP）项目为你揭开大数据的冰山一角。

1、热点话题探索

新浪微博是我们目前主要使用的一款社交网站，其鱼龙混杂程度已经令人叹为观止，里面充斥着各路大 V、水军、僵尸粉和我们这些宝贵的真实个人用户，也许你每天的生活就是随手刷刷微博，看看悄悄关注的女神发的微博又有哪个异性回复了，听听某意见领袖发表的最新观点，然后再默默的点一个赞。但你想过没有，国外是如何利用上亿量级的 tweet 内容成功预测股市的呢？

于是笔者默默的利用了一下去年八、九月份十万量级的微博内容，试着去分析了一下某些潜在的或已经发生的热点话题。可以看到效果还是有的，去年 9 月 10 日日本单方面无条件购岛引起广大爱国人士的激烈讨论，图中话题 7 即反映了十万微博中此话题权重较高的几个关键词；话题 8 的出现完全是意外之喜，原来小米在去年 8 月 16 日发布了新手机，雷军让小米也在互联网火了起来。更多出现的可能是话题 9 这种无意义的类别，如何更有效的滤除噪声，使真正有价值的热点较早凸显出来是笔者下一步打算实现的目标。

2、情感分析

是否会有这么一天，当你面试时HR只问你一句：你的新浪微博账号是多少？一分钟后他淡定的告诉你，对不起，经过测试，你的微博总体负面情绪过多，不符合我们企业阳光乐观积极向上的主题，出门左拐就有地铁站，慢走。我们不去具体分析这种事情的合理性，我们只看大数据带给我们的这种可能性，当你的喜怒哀乐所有情感都可以被一个百分比准确定义的时候，数据化的时代也许就真的到来了。

笔者采集了自己除转发外所有的原创微博，归类到高兴、悲伤和愤怒三个极性中，下图为情感极性比例，从图中可以看到超过 50% 的微博表现出高兴的情感趋向，大约 30% 的微博有悲伤的负面情感，10% 左右则表现出愤怒这一情感，估计又忧国忧民了吧…

上面的例子只是一些小的实验，从长远来看还是有很多用武之地的，比如对某品牌的产品售后评价进行分析监控，找到负面评价然后去解决产品中可能存在的缺陷。新闻媒体对一些报道的分析，舆情分析，金融机构预测走势等等，其实很多早已渗透到我们的生活中了。

数据网站和应用的渗入

微博高玩一定对下面这幅逼格超高的图片不会陌生，这是我自己使用一款名为围脖关键字的微博应用生成的图片，该应用由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发。它对用户所有的微博进行了分词，去停用词，计算关键词权重等几个步骤，从而生成了一幅个性化的用户标签集合。

也许从个人角度出发这只是一个很有意思的小应用，但如果商家获取了用户标签，也许将来的广告推荐会更有针对性；企业也能将此类标签当做面试者人格分析的一部分；更深入一点还将产生更好的针对特定机构和群体的行为分析等等。

大数据现在谁都能说上一点两点，但如何将其应用到现实中，如何提供更好的服务是我们需要真正解决的，不然空有「大」字，只是没有灵魂的空壳罢了。