①互聯網時代，海量信息為人們閱讀提供了極大的方便。一些網絡平臺便通過大數據分析用戶的瀏覽習慣，將同類信息源源不斷地輸送給用戶，以致用戶瀏覽的往往只是自己關注的感興趣的信息，視野反而狹窄了。
②新冠疫情發生以來，大數據等新一代信息技術讓疫情防控的組織和執行更加高效。從疫情信息統計分析，到流動人員健康監測、確診病例追蹤，再到疫情態勢的研判，大數據為科學防控、復工復產、民生保障等提供了有力支撐。
③高考成績揭曉后，一些互聯網公司利用大數據為考生填報志愿提供咨詢服務，以期助力考生填報心儀的學校，提高錄取概率；不過也有人認為，考生的報考心態、院校的實時錄取狀態、熱門專業的前景等不是大數據能預測的。
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我們在網絡購物中經常可以遇到的購物平臺的推送，而在這些推送中總有很多我們恰好喜歡或者是需要的東西，這難道是心有靈犀嗎？不，這是大數據技術，大數據的神奇之處就在于它可以精準捕捉一些信息，并進行預測。
目前大數據不僅市場營銷方面發揮了重要作用，在疫情期間，我們每日出行所需的健康碼也是大數據的經典應用案例。不知不覺間我們的生活正逐步被大數據覆蓋，促使我們的生活變得更加高效、便利。
但凡事都有兩面性，大數據也不是只有優點，今天我們就來共同探討一下大數據時代的利與弊。
大數據的“利”
古往今來，預測能力都是人們所向往的能力之一。大數據最核心的應用就是預測，并依靠預測創造巨大的經濟或社會價值。
現今的大數據預測，大多是對現已記錄的歷史數據進行分析利用，并結合數學模型，預測未來從而推斷出結果。
從得到的結果來看，大數據預測不僅使得到的結論用于處理現實業務更加簡單、客觀，而且結果甚至更有助于幫助決策與規劃。
同時，大數據在數據記錄、數據異常比較等方面具有很大的優勢，比如打擊刷單等，能夠更好的維護社會秩序。
但有了大數據預測并不是可以高枕無憂了，引導人們做出決策的關鍵其實是在于在大數據中提煉出“相關性”。
比如，谷歌開發的名為“谷歌流感趨勢”的工具，通過跟蹤搜索關鍵詞頻率來判斷全美地區的流感情況，當關鍵詞（如溫度計、流感癥狀、肌肉疼痛等）搜索率飆升時，工具便會發出預警。
由此可見大數據分析，能夠令看似不相干的事物相關性浮出水面。事實是復雜的，大數據的相關性并不意味著兩個事件具有因果聯系，而具有因果聯系的兩件事從大數據本身來看有時也并不相關。
大數據時代，我們無需考慮現象背后的本質，只要發現相關性，加速決策即可達成目的。
大數據的“弊”
大數據存在很多局限性。首先，大數據中記錄的數據量非常大，不一定都是調查所需的，大多數時候重要的信息只占很低比例，其他信息質量低而且沒有參考價值。
如果只依賴于大數據分析而沒有認真地去分析和判斷，可能會錯誤地把偶然現象當作規律來處理，影響整理的策略制定。
還有最重要，也是大家經常探討的一點，大數據帶來便利的同時，是否侵犯了用戶的個人隱私。
互聯網發展至今，用戶愈發的具有了主權意識，個人隱私的保護也愈發受到重視。而互聯網服務平臺能通過大數據看到我們每一個人的隱私，購物習慣，搜索習慣，社會關系，身份信息等等。
第一，互聯網服務平臺不合規利用數據的風險十分可怕。第二，如果這些互聯網服務平臺數據被泄露或涉及到非法交易，后果是難以想象的。
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