老树根新生涯

由于历史原因台湾人可能比中国其他地方的人们更加关心日本，刚刚知道那里还出版一种杂志叫《新鲜日本》，其实是里面一篇文章引起我的注意，就是稻垣直人写的“日本：「英語有用论」之爭”。

其中谈到，2010 年夏天，日本首相官邸新設了名为“國際廣報室”的外宣机构，主要用英語向外界發佈信息（似乎比不上中国的外宣大工程），在半年后发生大地震时，它发挥了巨大作用。到去年年底，该部门负责人接待了100 多次海外媒体的英语采访，其人员从最初的2位急剧扩大到13位（包括2位中文业务）。

实际上国际上都知道日本人说英语大都不好懂，一般认为比中国人平均可能要差些。文章引用早稻田大学一位教授的话，说“在国际会议上其他国家的首脑相互耳语，日本的首相却被排斥在外”（顺便提下，我们的候任总理据说英语口语也是不错的）；那篇文章还说到以TOEFL为例，2010年亚洲30国成绩比较日本排在27名，几乎垫底（连朝鲜也排13位，主要恐怕是因为有资格参加考试的都不简单，所以总人数可能非常少）。所以12年前小渊内阁“21世纪日本构想”就提出将英语作为第二通用语言，优衣库等跨国企业确实也研究在企业内部将英语作为工作语言。

然而这也在极具独特国民性的日本激发强烈反弹，最近曾经担任微软公司日本公司董事长的成毛真出版《九成日本人不需要英語》一书引起热烈讨论，他认为需要学好英语的只是外企职员和一部分官员，“不要被语言产业界牵着鼻子走”。没有人忽略外语的主要，争论的焦点在于要不要全民普及。

我比较倾向赞同成毛真的观点，中国人不必个个学外语，但是需要的人则还要更加努力学得好一些。

实际上在一些国家，外语、特别是英语的普及应用一直是个值得讨论争议的话题，在某些地方、某些时候还会肩负民族语言的“纯洁性”甚至“爱国主义”的沉重责任。5月初在《华尔街日报中文网》先后读到两篇有关外语的文章。分别讨论了外语对商业和健康方面的影响。

其中之一是2012年5月2日发表的“跨国公司高管认为语言障碍导致重大损失”。实际上好几年前麦肯锡公司就发表过一份关于中国严重缺乏国际化的企业人才报告（外语是主要缺憾之一），在国内引起很大反响。由“经济学家情报部(Economist Intelligence Unit，)”于4月25日发布的报告“Competing across borders：How cultural and communication barriers affect business（EIU网站上可以下载）”发现，一半左右跨国公司的高管认为语言沟通障碍跨境交易，造成经济损失。其中驻中国的企业高管持这个看法的比例还要高些，达到61%。现在这个报告似乎证实了麦肯锡报告的正确性。但是要注意的是为该报告研究出钱的是英孚公司，一家英语培训机构（我4月1日写的博客“英语熟练度国家排名说明什么”就是这家公司做的研究），在读这样的“研究成果”时我们确实需要小心些，如那位日本人成毛真所言，“不要被语言产业界牵着鼻子走”。

《华尔街日报中文网》2012年5月3日发布的文章“研究显示双语者更敏锐更能集中注意力”，提到发表在《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)上的一项研究，美国西北大学(Northwestern University)的研究者首次证明了双语者的大脑在处理语音时的不同之处。与讲单一语言的人相比，双语者更善于识别人们说出的音节，即使这些音节被淹没在嘈杂声音里。这个差异似乎还加强了能说多种语言的人集中注意力的能力和工作记忆。

报告特别提到多种语言者不容易得老年痴呆症，尤其是语种越多似乎效果越明显。我在2009年7月2日博文在国外生活过人更有创造性？中提到的国外研究，似乎也与此结论有正向的相关性。

因为还在为一些情报刊物看稿子，总能够看到一些关于企业情报的稿件（虽然近来似乎减少了，但还是有），每次读到都想发议论。原因是几乎所有这类文章普遍的问题是脱离真正的企业实践，现在写稿有动力的显然主要还是学生特别是研究生们（老师们则忙着给外国或中国出版的英文书刊撰稿），不过问题既然那么普遍，就不能仅仅责怪作者了。他们本来就缺乏实践的机会，更何况企业情报一般都是只做不说的（而那些大肆宣扬的则往往不见得是真货），导师们去也难免碰钉子，所以这类题目其实是吃力难讨好的。之所以一直没有写，是怕被别人反问一句：你说这样不对那样不好，自己去写写看？确实只批判不建设属于看人挑担，自问要是出于某种需要我也不得不写的话，该怎么办？

我一直认为正规媒体其实有许多重要的情报线索，欠缺的是发现和进一步挖掘，但是仅仅看媒体上那些往往记者们出于其他目的而写的报道，讲故事有时候可以，但是要完成一篇企业情报的学术论文，显然难度也是很大的。最近读到曾经是中国胶卷主力企业乐凯转型的一篇深度报道，似乎看到了这样的可能。

这篇报道题为“解密乐凯转型”，刊载于《经济观察报》2012年4月30日 37-38版上。我年初写的博文柯达破产的感想，讲的就是这个业界的老大如何不敌数字化冲击而终于破产。文章里提到了乐凯，这个柯达的“小兄弟”曾经胶卷市场被柯达压得很辛苦，但是实际上乐凯现在取得了初步的转型成功，而另外一家日本胶卷巨头富士则差不多真正实现了成功的转型。报道里至少有两处提到了情报的作用：

一是当时富士看到数码技术汹涌而来的势头，决定根据自己在胶卷涂膜技术上的技术优势，转型发展为液晶显示屏上的涂膜，但是这个转型乐凯开始并没有注意到，2003年乐凯薄膜企业的一位领导发现不断有外国厂商来询问涂膜能不能生产显示屏薄膜，产生了警觉，“当他有意识地向来访的韩国、台湾客商以及由他们介绍的上下游客户了解后，大吃一惊，胶卷老对手富士早已胜利大逃亡，在平板液晶显示用的TAC薄膜上成就新一代霸王”，什么叫情报？这就是真正的情报！虽然并不是专业情报部门的作为，时间上也并未做到超前。报道接着说：

但乐凯当时并没有掌握富士这个日本老对手的情报。“它怎么可能把内部的转型机密公布呢？”乐凯一位高管解释，“富士的电子光学级薄膜不属于胶卷化工行业，它的转型直接跳到电子行业。乐凯的情报跟踪通常从市场中收集，当年只专注胶卷影像市场，没有想到富士转型在电子行业异军突起。”

从这里几段文字我们可以看出传统（或者说正规）情报部门的局限，他们基本上只盯着原有的市场，按照许多书本上讲的所谓企业竞争情报在进行信息收集，而实际是非正式情报部门的人员出于竞争智慧（CI的另一层意义）而成功获得了有价值的情报。

另一处谈到企业竞争情报（或者竞争智慧）比较隐晦，没有“情报”二字：

它处于柯达和富士之间，善于从竞争对手中学习、观察，无论是教训还是经验。但长期与柯达、富士同台打擂，近身肉搏，养成了它近距离愈战愈勇、激昂斗志的顽强个性。而一旦竞争对手落后它很远，反而不太适应，开始“走稳”一点等对手追上来。它可能担心跨国公司不追上来，说明自己的投资方向错误，新技术创新最大的风险正式在方向上，不仅乐凯过去这方面的教训很深，其他企业如长虹推出的背后电视、UT斯达康的小灵通、还有传统手机被智能手机取代等等很多这样失败的案例。

但是这里难得地我们读出了一种竞争智慧，即如何察觉自己的战略偏差的方法，请问这些智慧在“清华同方”或者外国学术文献那里可以找得到？

当然到此为止，我们仍然无法以此为基础写出学术论文。不过我觉得可以以这些为线索，形成一个学术研究的课题，比如一个有价值的专利分析，而且是不需要太多资源。

专利分析当然早就不稀罕，但是至少我看到发表出来的许多这类分析，还只是“演示意义”，那些分类的权利人、国别统计属于基本知识打底类型，可以是公益机构为企业提供的基本服务（免得同业内各家重复劳动），虽然加上可视化比较好看，但是实际对取得竞争胜利的贡献是极其有限的，那些发表出来的文章在做了统计，画出一些图表后会有一些结论和政策建议，基本上都是常识，不做分析完全可以说得出，一点意外也不会有。

根据乐凯的故事，我可以建议一个假设检验类型的专利分析。即对富士和乐凯如何从胶卷企业转型的技术路线，从专利上看看，能不能发现一点线索。如前所述，富士当然不会将它转型的机密公布，但是我们可以合理假设技术专利可能会泄露出它的意图，乐凯转型过程也带来了大量专利（也见前文），也可以做点统计分析，如果可能发现其技术转型的蛛丝马迹，就可以类推至尚未看到结果的那些新领域，即使无法观察到转型的迹象，问个为什么也有意义。那样的专利分析就极有价值，不是花拳绣脚了。

上个博客提到国内关注大数据的有不少是股市里的评论家们，马上就看到了现实的例证，这是纽交所真金实银的市场反应。

华尔街日报（WSJ）4月20日B1版发表文章Newest Tech IPO Doubles on Day One （网络版19日发布，WSJ中文版最近打不开，不知道因为谣言太多还是因为网络问题）报道了一则消息，一家以大数据分析为号召的IT搜索引擎公司Splunk （这个公司古怪的名字有”洞穴探险“之意），在纽交所Nasdaq首日上市IPO即上涨109%，翻了一倍多，超过了移动广告公司Millennial Media Inc.上月开创的92%涨幅，与去年5月LinkedIn创造的网络公司IPO业绩最高记录持平。

在网上查了，Splunk实际上是家创办于2004年的IT搜索引擎公司，它提供与Hadoop差不多的平台，可以整合分析企业所有可获得数据，包括各种服务器、网络设备（比如智能手机）和软件产生的资料与日志，让用户用关键词进行搜索。其国际用户包括瑞士信贷、美国银行、LinkedIn、T-Mobile以及美国劳工部和能源部。该技术经台湾精诚集团也带进了中国大陆，据2010年8月网络消息客户包括安利（中国）、广东江门移动等。WSJ文章特别指出该公司实际上并未在公众中引起太大重视，而是只是在专业客户中口碑很好的企业，而资本市场不乏那些对技术发展有前景的公司大赌一把的热钱，当然是投机啦，不过股市的设计就是要让不容易得到投资的新兴企业一定规则下有机会得到投机家们青睐。

这个公司也让我更加认识大数据分析学与以往的数据挖掘的区别。如果说数据挖掘是池塘（数据仓库）里捕鱼。那么大数据分析学则是大江大海里淘宝，与以往我们熟悉的统计分析之类更加精彩，重要的是平台，可以抓取来源相异、各种格式和不同结构的数据。

当然从历史经验来看资本市场看好的公司也未必真有远大前程，大数据这个新兴领域如何走向还是要小心观察。上一个博客有个来自todoit的跟帖，说“紧跟大数据分析，一刻也不能放松，但是也总不能一直步他们后尘吧”，从情报角度来说，任务就是吧世界上正在发生的重要事件告诉应该知道的人，至于如何对应，则主要是“后情报”的事情了。我觉得我们至少要做个头脑清醒的跟随者吧，当然有人会觉得不过瘾，想要超越，这个雄心却是必须要有的，无论暂时能不能做到。

此外关于大数据的军事应用，《参考消息》2012年4月19日6版文章“信息太多，情报太少，海量数据难坏美军分析师”（网上文章仅是报纸版摘要，查到原文为Too Much Information, Not Enough Intelligence。比报纸版还详细，后者略去一些技术细节）。文章中有几个概念值得一提，一是 ISR （情报、监视和侦察intelligence, surveillance and reconnaissance），过去我们知道的C3I（通讯、指挥、控制和情报系统Communication，Command，Control and Intelligence systems）中“情报”的再次扩展；其次是一个新概念DI2E, （防务情报信息企业，defense intelligence information enterprise），这将一个云平台之上的情报整合系统，依靠这个系统国防部和情报机构能够分享所有来源的信息。

3月29日美国政府发布大数据研发倡议（Big Data R&D Initiative），4月6日上海情报服务平台网站发表文章，比较详细地介绍了倡议的主要内容；4月9日《文汇报》文汇时评智慧城市：“智慧来自大数据”，可能是正规媒体发表的第一篇重磅评论，将大数据发展这个最新动向联系到我们正在建设的智慧城市。我在网上简单查了查，国内科技大报似乎仍然没有反应，更不用说各大“喉舌”了。这几天国内IT媒体以外对大数据的报道，个别已经深入到决策智慧，例如《经济观察报》4月9日26版IBM再转型：隐形决策和《东方早报》4月11日“大数据”时代来临决策不能只凭经验。但是令人哭笑不得的是关注大数据的有不少是那些现今声名不佳、急于在死气沉沉的股市中寻找“热点”的股评家！

我在1月13日博文大数据分析学离中国企业还很遥远中，对国内专家面对信息技术领域这个重大动向无动于衷不禁感慨道：“真是淡定吗？不知道”。借用中国达人秀第一季亚军小小张冯喜的话来说，“这个我就搞不懂来（此句要用沪腔普通话说）”，曾经对智慧地球的热情现在到哪里去了？最近IBM“图穷而匕首现”，公开亮出了智慧地球的核心理念，而各路领导专家似乎已经被云计算物联网提前透支了激情与资源，变得集体倦怠了。各省市领导们眼望十八大，最近又有惊人的“中央决定”，暂且无暇关注这些还可以理解，那些官方的或自封的智囊师爷和科技战略家们又是怎么回事呢？

美国政府大数据研发倡议为什么值得关注？如果说，以往大数据还只是ICT领域的重大发展趋势的话，那么这个倡议的出场，赋予大数据以国家战略的重要意义。不仅是以往我们认识到的经济、技术、城市发展和产业意义，还可能影响国家的军事战略（我的前一博文只提到军事情报，恐怕不够），我们单位的小组跟踪大数据有一两年，对此也还没有足够预料。

我自己是从两个关键词来看这个大数据研发倡议的国家战略意义的。

一是“initiative”（通常译为“倡议”），查了维基百科，“倡议”确是其本意，即政府提出一个想法，比如对宪法提出一个修正案，接下去要全民公决(referendum，当然真正通过十分困难)，但是在有些情况下initiative就是一个政府计划，最近常常听到的有“开放政府倡议”（在这类情况下可能应该译为“计划”）。我记得当年里根政府的星球大战计划，原文就是Strategic Defense Initiatives，那可是个庞然大物。所以说initiative可大可小。这次的大数据研发倡议直接的资金不多，才2亿美元，但是涉及6大联邦部门，而中间两个与国防有关：国防部和国防高级研究计划局，所以不可忽视。当然目前不必过度反应，当年曾经有“星球大战计划引诱苏联政府投入巨大资源开展军备竞赛，以致促使其加速解体”一说，尽管可能是无稽之谈（苏联垮台的根本原因在于内部），但是当时无论苏联还是中国确实将这个探索性的计划看得过重确是事实。但是这个大数据计划可能造就一场军事战略的革命，作为一个大国肯定是忽略不得，更是输不起的。

其二是“deal”。奥巴马宣布这个计划的当天，白宫网站发表美国科技政策办公室负责政策的副主任Tom Kalil 的文章，标题为“big data is a big deal”，这个deal当然是交易、买卖的意思，但是如果要翻译的话我建议译为“大数据是个大政”。“大政”这个说法是不是重了点？我的依据是，当年罗斯福的“新政”，原文就是“New Deal”。他们经常喜欢用些貌似“低俗”的说法来称呼重大的事情，在美国这就是政治！

今天（4月8日）下午与家人逛街走过陕西南路，偶然发现可免费参观的丰子恺故居，它安静地藏在一条西式弄堂民居中的二三层，几位老年志愿者热情提供服务，那里除了照片和少量文字，还展示了当时的实景，比如文革9年中他晚上一直蛰伏在比身高明显短一截的铺板上过夜。参观中意外得知复旦校歌原来是由丰子恺先生谱的曲（刘大白词），还让我第一次听到这首带点苏联歌曲味道的乐曲。我觉得上海滩今天那些显赫豪华的场馆当然具有充分的文化“显示度”，但是这些逼窄空间之间恐怕才真正体现出上海文化的精神。而让我写这篇博文的“灵感”，是在楼梯转弯角墙上看到一段文革抄家过程的描述，那是丰子恺小女儿的亲身经历，文字平实无华，只是平白的事实经过，即便这样，还是让我感慨。这与最近一段故事有关。

文革过去50多年，人们似乎尽一切可能将它忘记，比如许多地方沿革名人简历，60年代中期那段经常莫名消失，即使建国建党宏大编年史，也只是在实在无法绕开时引上几句官方“定论”，决不多嘴一句。真该表彰一下“有关部门”的不懈努力，文革资料大量流到美国几个大学的东亚系，而残留国人手里的少数则成为等待哪天可上拍卖场奇货可居的“珍藏”。现在的年轻人考学打工、吃喝玩乐之余，基本不想去知道那时究竟发生了什么，以至于因为痛恨腐败，还会怀念当年那“寡而均”幻觉中的美好。大家当然听说过“浩劫”二字，但是其中的痛楚，当事人大都不愿回首，后来者则无从得知。

开始有了点闲暇的我们中学同班同学，虽然跨越千里，不久前通过电子邮件刮起来一阵怀旧风，有几位积极分子带头，先是找出当年的照片和后来的录像，循着这些影像线索，大家回忆起当年的校园生活，兴奋之余有人还晒起二代三代（既不富也不官，只是“班二代”）的照片，谁料不经意之中那些往事触动了沉寂多年的创伤，似乎美好的回忆引发了其中一些同学的痛苦。当年的本班曾经还算和谐，没有“高干子弟”的嚣张，也没发生学生毒打学生的悲剧，然而政治成分造就的差距已将同学分为熟悉而又陌生的不同群体，比如我父亲1957年不幸“中枪”，所以临近毕业时班上两位学生党员办理出国留学手续，我连妒忌心都没有，心平气和地认为自己就是“二等公民”。当然还有比我更加不幸的，听说有的班级某同学父亲曾够得上国民党“县团级”以上，尽管据说政治上靠拢共产党，但是阶级斗争仍然没有放过他的子女，有人回想起这位同学被列入莫须有的“反动学生”名单，如果刘少奇继续主导文革的发展，据说这些“反动学生”可能被送去劳教。于是游荡在我们这些本该含饴弄孙善良老人之间的就是那个可怕的问题：有没有这份名单？如果有，是谁制定了这份名单？是谁把这位平日从不惹事生非、学习成绩也没到好被人眼红地步的同窗，推到政治生命的悬崖边缘？值得一提的是，拨乱反正后这位同学入了党甚至成为一个单位党委书记，好似历史开了个大玩笑。

我或许可以庆幸，自己当时被边缘化现在成了免疫证明。当然仅仅限于这个事件，覆巢之下，安有完卵！大概10多年前，我们班上部分同学请来久未谋面的几位老师聚会，期间一位老师对我说“那时你给我写过大字报”，虽然语气平静，却震撼了我。我记得此事，但在此以前从不自责，一直以为那属于大势所趋（“炮口”远不止瞄准这位老师），在当时环境下文字内容似乎还不算太出格，基本上人云亦云而已。现在才体会到，原来那些我不愿意去反思的“小事”，竟然成为这位温文尔雅的女教师记住三十年的心头之痛！实际上她的课是我的强项之一，我可算是老师心目中的“好学生”之一吧，可能正是“好学生”的不实指责才具有那样久远的杀伤力。这哪是一声“对不起”可以轻轻抹去的！

文革是个特殊的运动，其间每个阶层每个人群在不同阶段都轮番遭遇过劫杀，最后1976年清明节广场上发生的一幕则让始作俑者也感到了恐惧和悲凉，没有胜利者。对于芸芸大众，似乎个个都辛酸、人人皆无辜，受害者不愿正视自己在另一个场合也做过加害者，在这样的情况下，该不该去揭开那些永远无法痊愈的伤疤？这个难题堪比让丹麦王子纠结的问题：To be or not to be。

那么，我们该怎样来回答那个可怕的“谁干的”问题？我想应该如标题所说，教训不可遗忘，但不要沉湎在仇恨中。中国不该假装没有发生过文革，那些可能令人难堪、羞耻或后悔莫及的载体：文件、报刊和传单大字报不该被销毁，应该有文革博物馆、应该有正史也有那些常常不太准确的口述史等“野史”，加上数量上不少于抗日战争主题的小说、电视和电影，让作家艺术家来解剖文革暴露出来的人性和人心，至于那些是是非非，不一定要搞个水落石出，或经过什么程序批准出一个标准答案，而应该让历史来去伪存真，让更加聪明的后人自己来判断。这样做我们这代和以后各代才能够心平气和地互相面对，不是为了清算或报复，不要让仇恨发酵，目的是让我们这个多难民族能够恢复健康的心态，而只有国民心灵的强大，才有国家的真正强大。

大数据不仅影响到商业和科技，还可能改变传统军事情报的面貌。

Forbes杂志网站3月12日发表一篇文章，题目是“重新定义军事情报：战场上的大数据”，其中提到自从911事件以来美军通过无人机和其他信息采集工具收集到的数据增长了16倍，目前美军拥有的计算机已经达到7百万台，而预期到2020年还将增加1倍。大数据改变了战场情报的处理方式，但是文章中具体内容方面则语焉不详，没有多少价值。

反而倒是2012年3月29日伴随美国政府大数据倡议同时发布的Big Data Across the Federal Government，涉及多个政府部门，而其中第一就是国防部，报告中提到与它有关的项目也最多，包括Anomaly Detection at Multiple Scales（ADAMS）计划，它旨在从常规监测中识别出个体的异常行为；Cyber-Insider Threat (CINDER)，监视军事信息系统内部的网络间谍；Insight计划涉及一个通过分析图像或非图像信息，来识别威胁网络和非常规军事行动的资源管理系统；Machine Reading计划是一个人工智能系统，处理自然语言的知识表达，以替代目前主要依靠专家和领域工程师的昂贵处理途径；Mind’s Eye计划发展一种机器视觉系统，目前的机器识别主要产生对象及其性质的“名词”，新系统力图提升认知能力，以识别这些对象的“动词”；Mission-oriented Resilient Clouds构造一种抗攻击的云，用以检测、诊断和应对攻击，即使个别计算机宿主失效也无碍系统的运行；Programming Computation on Encrypted Data (PROCEED)是个研究项目，实际上是研制一种让用户在数据处于加密状态下进行全程处理的方法，那样就无需在用户端解密数据，因而使网络间谍难以下手；Video and Image Retrieval and Analysis Tool (VIRAT)计划是视频和图像处理工具，帮助分析师处理海量影像数据；最后是XDATA计划，是用以分析半结构化和非结构化的大数据。大数据革命之下，军事情报与前线作战的界限可能越来越模糊，在这种情况下，独立的情报部甚至可能消失，实际上是融合在作战行动中了，这有点辩证法吧！

从历史上看，美国发展军事技术来推动产业技术和经济发展是有传统的，大量草创之初的新技术在成本上是没有竞争力的，所以难以在商业上应用，而国家安全的balance sheet显然不同，经常可以在不计常规盈亏的情况下下手，而一旦成功，大批制造，成本下降，则往往容易转移进入民用。我们虽然较早关注大数据，但在其应用方面可能有点忽略了军事领域。想不到美国政府一出手便在这个领域亮相，这是最近美国政府大数据倡议给我最大的启示之一。

我国的军事技术仍然笼罩着保密的重重迷雾，“军迷”们聚焦的还是歼击机航母之类的硬件，沉湎在“杀手锏”的幻想之中。暂且不论技术上还有多少差距，在战略思想上的差距恐怕更大，4月2日《经济观察报》45版上“谁是中国新型战斗机的对手”，反映出来的可能也是类似的问题，还有安全观等等。我们那些明星“战略家”政治味道太重，虽然也常常谈到技术，但通常十分肤浅，观点事实常常是抄来的，即使如“超限战”等有点创新的思想，也失之空泛，只是一个Idea，没能走得太远。在一个比经济和民用技术可能更缺乏争论和独立思考的环境下，究竟能够在多大程度上产生预见和引领军事战略发展的思想（这往往离不开对当代技术发展的深刻认识），令人不得不有所忧虑。

以下是随手找的几篇文章，时间上都是紧接在美国政府大数据倡议发布之时：

US Military Bets on ‘Big Data’ to Win Wars（20120330）

Big data poses big challenge for military intelligence（20120329）

网上买书今天早就是很平常的事情了，就算是到美国网上书店买书，也不很稀罕了，我以前也买过，不过是电子书，信用卡付费，网上注册读书，确实很方便，后来也发现有点问题，因为电子书虽然可以下载，但不是放随便什么电脑就可以打开读的，电脑本身也要注册，那时好像是允许三台不同电脑，但是不久我家里的台式机和女儿的Laptop先后坏了，换过之后注册密码也忘记了，结果那个文件就打不开了（或许还可以挽救，问题是现在没兴趣了），虽然有点胸闷，但想想纸本书也会丢失，也只好这样自我安慰。

这次买书，一是买的纸本书，二是这本书有点特别的意义，最后是通过买书发现二手书价格市场可能的定价机制，所以来写上这些文字。

这次买的书，是战略和竞争情报专业人员协会（SCIP）出版于1993年的”Global perspectives on competitive intelligence”。主编是John Prescott和Patrick Gibbons，前者中国同行很熟悉，后者当时在新加坡南洋理工工作，我查了下他在匹茨堡大学拿是战略规划博士，很可能是John Prescott的学生，目前可能在爱尔兰都柏林学院大学（UCD）任教。

由于一些机缘，主编之一的John Prescott把我的一篇文章收入其中，此文用英文写成，是1991年11月份接到邀请参加SCIP在日本举办的一次竞争情报会议后准备的，后来因为办手续时被本单位工作人员耽误了无法成行，John读到文章后就询问我是不是愿意放到他的书里，结果就出现在该书的49-58页上。在我的《探索者言》里收录了文章的中文翻译和原文。除了这个原因外，该书还有两点值得一说，一是作者之一是William Colby，上世纪70年代曾经担任过两年半的美国中央情报局局长（与情报大魔头共著一书，是不是有点酷？不过在文革或以前不知道是什么罪名啊！）；二是不知道出于什么原因，编辑将我的文章放在competitive intelligence in developed countries部分（见附图），今天的中国还不敢大声说自己是发达国家，而1993年有此一说还真有点“大胆假设”，是不是情报人的嗅觉特别灵敏？

 我曾经收到过一册样书，但是不慎丢失了，本来10多年前旧书就内容来说肯定是过了时的，或许是因为人到老了喜欢怀旧，现在突然想买本旧书保存起来。付款购买当然不难，麻烦的是怎么送过来，寄费贵点还不去说它，我们的海关那里有一些秘不示人的规则，如果其中什么人突然有了兴趣（比如怀疑“间谍手册”之类），那情况就很难预料，所以一直没有动手。不久前本单位一位同事公派去美国，难得的是在同一地点停留时间较长，于是请她帮忙在美国买，我先查了下，二手书还不少，价格最低居然不到1美元，其次有好几本7块美元多一点，不算贵，最后就决定买7块多的。幸亏她出于某种考虑同时下了三个单，结果在离开前一个供货者表示了无货，另外一个单毫无音讯，总算还有一本及时到了货。

 特别有意思的是，今天再到amazon.com网站上查，发现价格突然大涨，可供的5册，最低的报价40.91美元，最高的居然高达113.23美元，这与我几个月前查到的价格简直有天壤之别。这让我猜测amazon.com二手书的价格形成机制可能完全是取决于市场需求，背后说不定也有数据分析的作用呢！我早些时候查到的低价，很可能是因为在此以前很长时间内无人问津，所以价格不断向下调整，而我那位同事一次下了三个单子，“分析学”或许是自动判断出：不管什么原因，此书现在行情暴涨（上当啦），于是将报价上调5-6倍，如果真是如此，这个无意中的行为恐怕揭示出二手书报价机制中有趣的一面！

需要说明的是，如果供货的都是个人，应该不会受“分析学”什么影响。我从一些迹象判断，在amazon上为一些冷门旧书报价的，大部分并非个人，而是旧书经营机构，它们既要及时出货，减少库存（所以开始报价那么低）；但是一旦发现有高利机会，则绝不放过。不知道我的猜测对不对？

昨天（4月1日）一次会议上谈到大数据分析学（Big Data Analytics），有人问Analytics和Analysis有什么区别，我的回答中有些错误，事后觉得必须纠正一下。

我最后的结论是对的，即Analysis是“分析”这个行为的名称，而Analytics虽然也是名词，但它是带有学科的意思，所以我们将它翻译为“分析学”，有方法也有些理论。

错误的是我不假思索的回答延伸到了学科名称的一般规律（分析性的现代科学发源于西方，所以这里说的名称主要是指英文），我说最严密的科学一般是单词，比如物理（Physics）、化学（Chemistry），而Physical Sciences就不那么严密了，说到这里也有点道理，但恐怕也不严密，比如难道Analytics是严密科学吗？显然不是。我接着说有些学科名称后面的后缀是-ology或-ics，那些学科就不是十分严密的，于是推论Analytics也不是严密的学科，最后那句结论或许也是对的，但是关于-ology或-ics的说法完全是错误的。

回家后我想起我承认最严密的Physics，还有mathematics都是-ics为后缀的，后来又推测是不是带-ics与该学科定量化程度有关，上面提到的几个学科要么是数学要么大量采用数学，还有统计学Statistics，似乎支持这个设想。但是查查网络，显然这个推论也不成立，比如以下学科：acoustics（声学），aeronautics（航空学），aesthetics（美学，审美学），dietetics（营养学），orthodontics（正齿学），等等。

所以这方面一下子还难说有什么规律。

最近有个感觉，社会的注意力已经转移，大家都翘首盼望着政治体制改革，什么新兴技术产业、什么创新最近已经淡出“主流话语”。比如两会期间，除了每年都会来一次的服装秀（往年是民族服饰秀，今年则是西洋名牌秀）之类，本来是创新这类无伤大雅也不伤筋动骨的话题可以活跃气氛，本次居然很少听到有关的高论（至少从媒体上），有点意外。

过去一两周参加了一些会议，各有值得回味之处，每个都想写个博客，结果拖到今天什么都没有写。今天看到3月13日IBM发布年报，它向全世界推广智慧地球的同时，非常明确地指出了自己的核心竞争力就在于“gusher of data”（“汹涌而出的数据”），其新CEO表明依靠大数据分析取得今后五年业务发展动力，她充满信心地说：

“We are uniquely positioned to deliver the benefits of a vast new natural resource — a gusher of data from both man-made and natural systems that can now be tapped to help businesses and institutions succeed in an increasingly complex and dynamic global economy”

其自信恐怕并不过分，在2008金融危机以后，它逆势而上，上周股价突破了历史性的200美元，连老奸巨猾、几乎从不碰高科技股票的巴菲特也破例以买入为IBM背书。

3月1日参加了上海市信息化专家委员会和IBM合作举办的“上海智慧城市高层论坛”，因为上述原因，虽然那个会议已经过去多日还是觉得想写几句。

智慧地球现在似乎已经有点味同嚼蜡，但是从“上海智慧城市高层论坛”上看出，IBM仍然在揪住不放。这个会显然是IBM赞助的，请来发言的除了领导讲话和显然是临时替补的中科院微系统所长（程序上没有），几个案例听下来都是与这家公司有过合作的，例如闵行区和上海大电器等，听完所有报告一个最大的感受是大家在谈的似乎是两个不同的“智慧地球”。中国方面发言的（包括我知道几位其实不是IT背景的）在大谈技术和平台；反而IBM来的两位，讲的却是完全不同的“智慧城市”。特别是IBM大中华区政府与公共事务总监文金言的报告，此人是2009年以来IBM到中国各地推广智慧城市的主要演讲者，但是他在报告时俨然是个城市建设专家，几乎没有谈到什么软件或平台，讲的全是城市的各种问题，非常细致，比如纽约2030年规划，讲了一些案例，比如纽约的固体垃圾排放和防灾预警系统、东京的每日43百万通勤（上下班）人流、等等，至于哪些问题可以用ICT技术解决，IBM的解决方案倒很简略，但是已经把人的胃口“吊起来了”。

听过几次李杰教授几次讲座(例如2011年1月27日主控式创新：访交大紫竹产业技术研究院院长、2011年8月5日从创新到创值)，对他的“主控式创新矩阵”（下图，摘自李教授网上发布的讲稿）总算有了点体会，我想通了原因可能在哪里。这张图可以帮助我们理解“两种智慧城市”的异同（当然严格说还要做点“变异”）：两种智慧城市说的是一回事，但是切入的途径不同，我们许多人讲的是从左下角开始的，而IBM却是从右上角起步的，他们不是不谈技术，而是“胸怀技术、目指城市”。

我们国内研究智慧地球的一般主要通过两个路径，一是将它看作信息技术新潮流，比如其中的宽带物联网云计算；另一路径是找世界上其他标以Intelligent或Smart的各种城市计划或解决方案进行对标，人家做什么我们来参考；这样做都不错，但就如图中从左下角出发，很可能发现处处竞争、我想做的别人都在做；而IBM早在推出智慧地球之际已经明确了它自己的战略路径，它当然重视技术，主要是看清了信息通信技术今天的新发展能够解决什么以往无法解决的问题，它是站在右上角“居高临下”的，所以大家都在说智慧城市，话语却很不一样。

所以我感觉，忽略大数据分析只是现象，实质可能是我们观察世界技术动向时，缺乏战略的眼光，这可能是我们经常战略被动的根本原因。

不过那次会议上几位中方的发言也让我长了不少见识，其中上海电气的CIO谈到企业风险预警（用信息化）时，提到其衡量警情的判据有三，一是国资委考核标准、二是历史状况、三是与竞争对手对比的阶段，这些可是十足的竞争情报分析途径啊！

闵行区副区长发言介绍其智慧闵行，听上去其主要的成就是建成了一个（还是规划了一个，没听清楚）内容非常庞杂的网站（令人不禁联想：区政府真有钱呵），其中居然有一个“智能分析中心”和一个“大情报中心”，很想了解那到底是什么。

原作于3月18日晚，19日上午9点修改。

我的博客里关于数据及数据分析的恐怕不少。刚刚完成的“‘林来疯’背后的数据情报分析”是我自己觉得内容比较充实的一篇（又自我表扬啦）。

因为卷首语是“格式作文”，所以我以往喜欢的括号内补白以及文献链接都没有，在这里补充一下。

“林来疯数据情报分析”案例我最早是从华尔街日报（WSJ）中文网2月20日文章预测林书豪奇迹的快递员（非会员需要注册）上看到的，由于这些天脑袋里总是大数据分析，所以发现可以联系起来。“林来疯”中提到的电影“点球成金（Moneyball）”也是那文中提到的，这部电影好像也得到今年奥斯卡最佳影片提名，当然最终输给法国人主演的黑白片“艺术家”。

有博客跟帖问我有些有趣的资料是怎么找到的，我觉得最大的概率是在别处，比如会议论坛，但常常是高质量的传统媒体闻到线索，那里有记者队伍，所以有第一手的线索，当然记者们是无意中成为帮助我的“雷锋叔叔”的，他们写到了未必看得到那些线索背后的价值。有了线索一上互联网就真相大白了，比如只要看到WSJ上这个故事，查查Jeremy Lin和数据分析等，那些有用资料马上浮出水面。其中特别细读了《纽约时报》2月16日的文章Truck Driver’s Analysis Predicted Lin’s Potential as a Professional，除了《纽约时报》比较严肃可靠外，源自外国的内容我不放心只读中文，因为早说过，大小错误的几率非常高。即使WSJ中文版也不例外，比如文章中说，“魏兰德最后指出，林书豪需要提高其传球和领导能力，而且如果能够做到的话，‘林书豪的水平足以在NBA打比赛并有可能成为明星球员’”，在Hoop’s Analyst网站上的原文是“ If he can get the passing thing down and handle the point, Jeremy Lin is a good enough player to start in the NBA and possibly star.”，我仔细看了不觉得 handle the point是指领导能力，而且此句也非“最后”（是不是有些吹毛求疵？）。

“林来疯”一文中很重要、但没有充分展开的是其中提到两个概念“数据意识”和“数据素养”。似乎有点“创新”，其实不是，国内外教育界都已经谈到，我2009年也有一篇博文标题中用了“数据素养”。二者英文大体上都可以用Data Literacy，我们图书信息界熟悉的美国秦键博士就在2008年承担了一个NSF的Science Data Literacy课程项目。但是在中文中二者是有区别的，具体以后有机会还会在大数据语境下继续讨论。

顺便说句，如果说到数据意识养，我认为华尔街日报（WSJ）可能应该说是最有资格的一家媒体。我注意到该报中文版多次对经济统计数据提出质疑。今天查到了一篇发表在2011年8月16日博文“中国经济发展与数据库建设及数据意识”，其中开头就提到华尔街日报对中国官方房价指数的批评，虽然可能有“反华嫌疑”，但是毕竟是一种数据意识。

“林来疯”一文中提到我1987年写的“数据分析方法在情报研究中的应用”，喜欢情报分析考古的可以看全文。

至于姚明带来的体育数据分析小组，我2010年3月16日博文“大鲨鱼”的体育情报续篇，中就已经提到。行文至此，我再次想起在回忆一位体育情报的热心人中提及的那位曾经是田径教练的二哥，他就是中国体育竞赛数据收集的先驱者之一，遗憾的是他那时几乎没有什么人意识到体育数据的价值，不知道今天的情况是不是会好一些！