现实挖掘（Reality Mining）(100904）
闵应骅
    我们知道，数据挖掘(Data Mining)，是要从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的繁杂的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的知识。今年8月，CACM介绍了所谓现实挖掘（Reality Mining），通过传感器收集人们社会行为的现实信息，以获取知识，譬如从人们谈话的内容、亲近、时空位置等信息，分析其社会行为。
    就像现在许多人身上都有一个智能手机，网络又如此普及，一个可穿戴的传感器贴在身上、憋在腰间，那是很容易的。从这些传感器传出来的现实信息，可以挖掘出主要是两方面的知识。
1.人们的社会行为
    用现实挖掘研究人们的社会行为比心理学、社会学更直观，因为我们可以看到人们在做什么。类似地，在工厂，能提高劳动生产力，因为生产者的所有语言和动作都暴露在数据中心，不光是被监视，而是可以互相交流经验。而且，这种监视并不光是监视工人，也监视管理层。
2.人的健康情况
    用现实挖掘可以减少医院的人为错误。医生和护士带着胸卡，就可以追踪到他们的语调、语言、地点，这些实时数据送到中心服务器，可以分析出错误类型，也许从语调刚出来就能防止错误的发生。
    这个工作在1990年中期开始，一直在MIT的计算社会科学教授Alex Pentland的实验室进行（如下图）。在市场上，现在已经有日立咨询公司的智能胸卡，MIT的Media Lab推出了分析手机、摄像机和GPS位置信息的传感器网。他们还推出了叫Cogito Health的东西，可以从语音、声调预测你是否需要医生的帮助。他们2002年成立的一个公司叫nTag,2009年被一家更大的公司收买。他们在病人身上敷一块石膏一样的“膏药”，病人就可以离开医院，但照样被医院卫生保健专家监护着。
    他们这些新技术并不是在追求发表多少SCI论文，也不是在等着鉴定、验收和得奖，而是边研究，边到市场上去检验：该成果是否有意义、受欢迎。


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