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如今,美国卫星运营商DigitalGlobe(数字全球)启动了Tomnod众包网站平台(crowdsourcing),发布疑似事发区域的卫星图像,供志愿者进行“地毯式”搜索。类似人肉搜索,这也是一种大数据应用,我想也许真相就隐藏在卫星图像数据的背后。
人肉搜索当然是一种迫不得已的方式。其实,目前公安办案也是依赖这种办法,通过人工来排查事发当地的监控录像。波士顿马拉松爆炸案就是一个成功案例,通过录像排查,发现了疑犯的线索,最后成功破案。波士顿警方采用了什么样方法,大数据,还是人肉搜索,不得而知。但有一点,如果能够依赖系统,则办案的效率会提升,依靠人肉,除非是一场人们战争,否则人力和物力都会受限,效率很难有保障。
据说,用机器对数据进行排查并不难,核心是建模,其余事情就可以交给机器了。大数据应用的难点也是在建模。以Google为例,针对搜索的特点,通过建模,构建了Google搜索的商业模式,取得了成功。行业企业要进行大数据应用,成功建模至关重要。
针对MH370,如果有一个成功建模,一定会为事件追踪创造更多有力的线索。有关数据也不一定局限在DigitalGlobe提供卫星数据。万物之间都有联系,任何事情都会有踪迹,当把这些散落在各地的数据聚集起来的时候,有些事物的本质、真相就会浮现出来。DigitalGlobe之所以采用“地毯式”搜索,我想也是受困于建模,没有一个合理分析数据的思路,也只好用人海战术了。
公安破案也经常采用人海战术,对各个卡口的视频监控数据进行人工排查。如果通过建模,能够自动绘制嫌疑车辆、嫌疑人的行动轨迹,这对于公安办案而言,堪称福音。对于视频信息的排查,也许会牵涉到影像识别这样的技术,实际上,技术并不是难点,建模才是难点。建模完成之后,如何通过Map/Reduce对数据进行分析检索/聚合,最终形成结果,这也是需要考虑的问题。
对于互联网企业而言,由于聚集了大量的软件人才,自身具备足够的软件开发能力,可以根据自己的业务需要,建模、Map/Reduce自己的商业模型。但对于MH370、对于公安,这就不是一件简单的事情了。以我看来,MH370更加负载,车辆好歹还有一个车牌,而Mh370连一个明显的标识都没有,所以大海捞针。
正因为难,大数据对MH370才是雪中送炭。透过MH370事件,但愿会有一个大数据分析的模型,果真如此,则是人类的福音。相信大数据,相信大数据的力量。
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