从小教室到世界大课堂
老师在讲台上讲课，三五十个学生整整齐齐地坐在下面听课——这是我们常见的教学模式。但是，在大数据下，这种教学模式被打破，从小教室到世界大课堂，大数据将给教育领域带来一场革命。
迈克尔·桑德尔是美国著名政治哲学家，美国人文艺术与科学学院院士，在哈佛大学教授政治哲学，他的本科通识课程《公正：该如何做是好》备受年轻人的欢迎。30多年来，超过1万名学生听了他的课，这是哈佛有史以来听众最多的课程，选修人数曾创下哈佛大学的历史纪录。
桑德尔的成功还不止这些。1万名学生听了他的课只是在教师里的“小课堂”取得的成绩，而网络上听他课程的学生更多。
近几年，这门课被放到了网上，成为网络和电视上首个免费的哈佛公开课。这让桑德尔立即成为备受各国网友喜爱的学术明星，这门哲学公开课风靡全球，迄今为止已有1000万人次点击观看。
现在，这样的现象非常普遍，毕竟很多年轻人上网不只是玩游戏、听音乐、逛论坛等，他们还会把互联网看成是一个获取知识的工具。在众多的知识资源里，哈佛大学和麻省理工的免费公开课备受年轻人的欢迎。桑德尔的课程只是哈佛大学诸多网络公开课中的一门，哈佛大学和麻省理工等诸多世界级名校，这几年都在互联网上免费共享了很多精品课程。
按理说，以哈佛和麻省理工的名气，即使收点钱，全世界的学习者也会趋之若鹜。它们之所以免费，当然有它们自己的小算盘。现在，新一代的在线学习平台和过去的学习平台有着非常大的区别，主要在于新的学习平台增加了行为评价和学习诱导的成分。更大的区别则是，通过向全世界开放学习平台，更多的学习者在上面学习、使用，从而为哈佛和麻省理工提供了非常庞大的学习数据。哈佛和麻省理工根据这些就可以收集最多的数据，从而研究世界各国学习者的行为模式，打造更好的在线平台。比如，学习平台记录下了每个学习者的鼠标点击特征，如鼠标点击的次数、位置、频率等，这些数据可以告诉我们学习者对哪些内容感兴趣，在哪些内容上点击次数很多，在哪些内容上停留时间较长，哪些内容的学习比较耗费时间，哪种学习方法更有效率，等等。单就每个人的学习数据来看，可能是杂乱无章毫无规律可循的，但通过研究群体的学习特征，这些数据便能呈现出某种规律性和特征性。通过分析这些规律和特征，学习平台也将越来越完善，人们通过学习平台获得知识也将变得越来越有效率。
这是教育领域的一场革命。以前，学习者的学习特征都消散于教室、自习室等地方，没有人有能力收集这些数据，就算数据能够收集，也没有人有能力分析这些数据。现在，这些数据都能够保存在哈佛和麻省理工的硬盘里，被研究者们反复进行各种分析。教育领域正在发生的这场大数据革命，其深厚的技术背景就是由于信息技术的进步，人类收集、存贮、分析、使用数据的能力实现了巨大跨越。
大数据对人类社会发生的影响难以估量，以行为评价和学习诱导为特点的在线教育平台只是这个大潮在教育领域掀起的一朵浪花。
随着在线平台的推广和普及，越来越多的老师将自己的授课视频放到网上。除了课程视频，教案也成为美国在线平台的交易产品，很多教师将自己觉得很满意的教案或教学视频放到交易网站上出售。例如，一个学前班老师戴安娜就是教案销售榜上的状元，她的教案深受同行的欢迎，在某交易网站上的成交量总价超过70万美元，而她的月收入也达6万美元，比大多数老师一年的工资还高。教案的交易，甚至出现了由学校牵头组织团购，统一发放给全校老师参考使用的案例。
由此可见，课程视频的数据、教案的数据等也在教育领域这场革命当中扮演着重要角色。可以想象，这些新的现象会给教师这个职业带来巨大的冲击和改变。无论是对学习者、教师还是学校，以至整个教育产业，在线教育都将催生革命性的变化。
大数据下的传媒影视
有人说，现在是信息时代，因为信息传播的速度非常快。
纽约的一个突发事件，不到5分钟北京的人们就会知晓。更有甚者，我们可以利用网络看到全世界任何地方即时发生的事。
大数据时代，每个人都是一个自媒体。无论哪里发生事情，在那里的人们总能第一时间通过手机、平板电脑等设备记录下各种信息，上传到网站上，供那些没有在现场的人们查看。人们通过很多人从现场发回的各种线索，便能自己弄清楚事件的来龙去脉。
无论是美国波士顿马拉松爆炸案还是汶川大地震，或是中央电视台新大楼北配楼发生火灾，这些新闻都是在现场的人们首先发到网络上的，而不是传统媒体报道的。对新闻传播的控制不再完全掌握在那些传统媒体的职业人士手中，我们正在进入一个“人人皆记者”的大规模自媒体时代。在这个时代里，新闻不需要传统媒体的传播就可以进入公众的视野，相反，有些事情可能因为已经通过网络途径进入公众视野，传统媒体迫于压力只好对其进行报道。新闻报道已经不是一种特权，每个人都有传播新闻的能力和自由。大数据时代，传统新闻巨头的权威会因为自媒体的一次次挑战而一次次被削弱，传统新闻巨头再也无法垄断真相。互联网让人们进入信息时代，到如今使得人们进入大数据时代，媒体的话语权慢慢被自媒体夺走，人们也从新闻巨头时代进入自媒体时代。
所以说走入大数据时代，新闻便从由高门槛的专业机构操作变成越来越多的普通人自己发布信息、传播信息。从论坛、社区到博客，再到微博，媒体变得越来越个性化、个人化，每个人发言的自由空间越来越大。自媒体对许多重点、热点事件都起到了重要的推动作用，这种推动不仅是对社会，也是对传统媒体的推动。
被大数据带来革新的不仅仅是新闻行业，还有影视行业。
2013年年初，一部名为《纸牌屋》的美剧一炮走红。该剧由著名演员凯文·史派西主演，知名导演大卫·芬奇执导，刚一放映便受到美国及其他40多个国家与地区观众的追捧，可谓是当时最火的剧集之一。世界上最大的在线影片租赁服务商奈飞公司，在击败了很多对手、预支1亿美元作为剧组预算后，才获得这部美剧的两年独家播放权。
也就是说，奈飞花了1亿美元的巨资，为的只是两年内让用户只能在奈飞网站上付费观看这部剧，这不可不谓一场豪赌。是什么让奈飞愿意花这么多钱砸在这么一个剧上呢？难道在开拍之前，奈飞公司就已经知道《纸牌屋》会火吗？
要知道，在美国电视行业，没有什么是确定的。也许你可以找齐金牌导演、实力演员和时下流行的题材剧本，但结果依然失败。不管做什么生意，能够预见未来都是可怕的，奈飞公司在《纸牌屋》一战中可能已经接近这个水准。
作为世界上最大的在线影片租赁服务商，奈飞公司已经知道用户很喜欢《社交网络》、《七宗罪》的导演大卫·芬奇，也知道凯文·史派西主演的片子表现都不错，还知道英剧版的《纸牌屋》很受欢迎，三者的交集表明，值得在这件事上赌一把。
奈飞公司在美国有2700万订阅用户，在全世界则有3300万，它比谁都清楚大家喜欢看什么样的电影和电视。有研究表明每天的高峰时段网络下载量都是出自奈飞的流媒体服务，2012年人们在网上看流媒体视频的时间比看实体DVD碟片的时间还多。每天用户在奈飞上产生3000多万个行为，用户暂停、回放或者快进时都会产生一个行为，订阅用户每天会给出400万个评分，还会有300万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备。
曾有报道称，用户登录奈飞网站后的每一次点击、播放、暂停甚至观看视频的时间长度都会被记录下来，存入后台用作计算。奈飞公司就是通过这种方法精确定位观众的偏好的。据了解，奈飞公司之所以一口气播放13集《纸牌屋》，是因为他们已经预测到多数用户不喜欢在固定时刻收看电视剧，而是更加倾向于“养肥了再看”。
奈飞公司长期以来对用户租赁、观看数据的积累与分析，让它对用户喜欢什么样的电影和电视剧，乃至喜欢哪一个镜头都有着较为准确的认识，这一切都来自大数据分析，而不是针对观众的抽样调查或者影评家的评论。无论从有效性还是可用性上看，这些数据都远比抽样调查和影评家的评论要好得多。
所以，一部电影拍摄后有没有人看、能赢利多少等方面的风险评估就显得很重要。在那时，大数据分析的运用对影视产业将产生更为深远的影响。
制造业的大数据之路
美国亚拉巴马州北部，有一个名为亨茨维尔的城市。如果仅看地图，绝对看不出这个人口仅16万的小城有何特殊的地方，因为它似乎远离纽约、洛杉矶、芝加哥、休斯敦等各大经济中心，既不临大河更不靠大海，连陆路枢纽都算不上。然而，在这个小城市里，聚集了波音、雷神、诺斯罗普·格鲁曼公司和洛克希德马丁公司等世界著名航空业巨头。这里要说的，是雷神公司的大数据分析。
在雷神公司的新导弹工厂里，一枚导弹正在紧张生产过程中。这时，一枚螺丝刚刚拧完，一声警报后生产系统却意外中止了。这是怎么回事呢？
原来，这声警报是一个错误提醒。这个错误警报系统很先进，是基于大数据分析的。在这样的精密武器制造过程中，任何一个环节的缺陷和错误都可能造成非常严重的后果，即便没有发生事故，单是返工、维修和更换都要花费不少时间和金钱。
雷神导弹系统高管兰迪·史蒂文森表示，如果大数据分析的结果表明，某一颗螺丝需要拧13圈才能上紧，而在导弹生产过程中却只拧了12圈，那么错误警报就会发出，导弹或配件的制造就将被中止，确保不会有带着缺陷和错误的导弹被生产出。
