Facebook远不是SNS，SNS勉强可以说是Facebook的一种禀赋。对于禀赋来说，SNS甚至还只是多种可能的禀赋之一。
文 姜奇平
在围绕Facebook上市掀起的舆论狂欢中，我注意到一个滑稽现象。Facebook一直以来被互联网界当作SNS概念，但上市的时候，在投资人眼中，却成了大数据概念。
中信证券以《Facebook上市引领互联网进入大数据时代》，建议投资人借Facebook的势，不是投人人网(微博)这样的SNS概念，而是投拓尔思(非结构化信息处理)这样的大数据概念。这非常典型地显示了在“Facebook到底是什么物种”这一问题上，存在着外行与内行的认识分歧和截然区别。
那么，究竟是谁在看热闹，谁在看门道？不幸的很可能是：互联网界在看热闹，而投资人反而在看门道。
Facebook首先是大数据
我以前有一个观点，或叫不同意见，与互联网同行交流起来，感到非常费劲。他们总是认为，Facebook首先是SNS；我却认为，Facebook首先是数据。我指出：“国内业界总是把脸谱当作SNS津津乐道。其实这是一种比较业余的看热闹的观点。脸谱确实是SNS，但他真正的核心竞争力，在数据核心业务上。”
我这种异类的看法，在项目经理、尤其是标榜SNS概念的项目经理那里，很少得到共鸣。这一回，终于在投资人那里，遇到了知音。我认为资本人的观点，比项目经理的观点，更接近Facebook的实际。
首先，资本人比项目经理视野更开阔，更长于把Facebook放在时代大背景中看，而不是项目经理那种单纯业务观点。
资本人把Facebook放到了两个大背景中：1、在时代判断上认识到，社交网络(SNS)的价值挖掘引领互联网进入大数据时代，推动“大数据”产业发展。2、在产业链判断上认识到，以Facebook为代表的社交网络率先进入大数据时代，将进一步引领其他互联网领域的大数据应用，对用户价值的挖掘将驱动“大数据”产业链的发展。
项目经理虽然注意到了Facebook的SNS，但对于SNS在更大范围做什么用，想得并不多，因此把SNS当作了目标本身。
其次，资本人比项目经理更长于透过SNS的现象，看到其数据本质。
资本人把Facebook这个“特殊”，放在了“一般”之中：1、资本人认识到SNS只是大数据在采集端的一个特例：大数据指的是“海量数据+复杂数据类型”，而社交网络(SNS)恰恰就是每秒钟都在生成海量的非结构化数据(文本、应用、位置信息、图片、音乐、视频等)，是典型的“大数据”的系统；2、SNS只是大数据的一种应用：“大数据”的核心在于数据的挖掘和应用产生的多方位价值。社交网络(SNS)的价值挖掘本身就是“大数据”和商业智能应用的重要应用。3、Facebook代表着一对一的消费驱动模式转型：Facebook用户数据蕴含着巨大的商业价值。用户所发表的评论、上传的图片、音乐、视频等均为典型的非结构化数据，其中蕴含的用户消费倾向，“数据”的挖掘分析可以大幅提升广告的精确投放效果，有利于Facebook开发对用户更具吸引力的应用，并且可以通过用户行为预测多个行业的发展趋势，蕴含巨大的商业价值。
相形之下，项目经理对于Facebook的理解，过于集中到与转型无关的功能细节上了，而较少理解Facebook商业模式在转型上的含义。
对扎克伯格来说，甚至资本人都不能读透他的心。资本只是在价值层面，解读Facebook是什么。而扎克伯格一再强调，Facebook的创建目的并非成为一家公司，需要在意义层面，读懂Facebook的使命。
不是SNS之后的Facebook将是什么
Facebook远不是SNS，SNS勉强可以说是Facebook的一种禀赋。对于禀赋来说，SNS甚至还只是多种可能的禀赋之一。这一点连商业分析人士都看出来了。Federated Media的约翰·巴特利(John Battelle)就看出，“Facebook正在进行的某种转变与我们过去的预测不同。该公司正尝试着对自身进行重新定义，不满足于做狭义方面的社交网站，而这恰是外界对它的理解”。
1、成为人们生活的操作系统
巴特利最看好的一个新方向，就是生活操作系统。
巴特利表示，所有企业都抢着成为人们生活的操作系统，他们想成为这样一个中心地方，用户参与并将所有数据存储在那里，然后他们做任何事情都需要利用到这些中枢。扎克伯格本人说的则是：世界信息基础架构应当与社交图谱类似。
扎克伯格的视野已经越过社交，从社交受到启发，扩展到图谱类似的“世界信息基础架构”。这个说法不如巴特利“成为人们生活的操作系统”到位。实际上扎克伯格的本义可能更接近这个意思，因为他说：人们分享得越多，他们就能够通过自己信赖的人，获得更多有关产品和服务的信息。他们能够更加轻松地找到最佳产品，并提高生活品质和效率。分明在强调生活的意义。
“世界信息基础架构”同“生活操作系统”，都可能算是大数据背后的原型架构，相较而言，前者更侧重从客体把握数据的总体架构，而后者更侧重于主体把握数据的总体架构。对大数据来说，什么是生活操作系统呢？这是指用意义重构生活，数据不过是用来重构的意义的质料。用主体方面的意义一聚焦，数据就有了好坏之分：数据最终趋向于意义的，成为智慧的；最后背离意义的，成为愚蠢的。所以说，智慧地球也好，智慧城市也好，并不是数据的大堆积，而因为面向生活而显得更有意义的。
工业社会的架构，没有把聚焦点放在意义之上，而是聚焦在价值上。价值与意义的关系，是手段与目的的关系。但是有价值不一定有意义，例如，有钱是有价值，快乐是意义，但有钱不一定快乐。也就是说，掌握了实现快乐的手段，但达不到快乐这个目的。工业社会的人性的基础架构，跟价值有关的，都是充分社会化的，极为专业；但是跟意义有关的，都处于小生产状态，极为业余。这使工业社会不完美，容易成为一个为了高度发达的手段而体制性地忘记目的和宗旨的社会。
大数据的使命，不从技术这个手段看，而是从人的角度看，就是建立一个手段与目的之间的专业化、社会化的聚焦系统，从而体制性地让做事不要背离它的宗旨，从而让工业化条件下处于小农水平的人类意义系统，成为高度发达的社会总体架构。
SNS与生活操作系统将是什么关系呢？SNS只不过捕鱼用的鱼网，建立一个聚焦于意义的生活操作系统，打到生活意义这网鱼，才是意图所在。而现在模仿Facebook的人，都被鱼网这个生活数据采集器吸引住了，建起一些一模一样的鱼网，模仿着Facebook的抛网动作，却不知那个动作是在打鱼，结果一网不捞鱼，二网不捞鱼，最后只碰上一些小尾巴的小尾巴鱼。殊不知，捕鱼除了用鱼网，还可以叉鱼、钓鱼、电鱼等各种手段，象SNS这样的数据采集器，还有许多，例如LBS、O2O、支付，甚至线下POS机。如果Facebook哪天不是SNS了，一定是发现有其它捕鱼方法，可以打到更多的鱼。打鱼，在这里比喻的就是意义或企业核心价值；捕鱼手段，在这里比喻的是禀赋(通常说的，你是干什么的，哪行的)。企业要基业常青，就要在保持核心价值的同时，让禀赋跟随环境的变化而变化。
2、“重塑架构”：
以客户为中心的倒置经济体系
扎克伯格提出“重塑架构”的重要原则：我们希望通过帮助人们建立关系，重塑信息的传播和消费方式。我们认为，世界信息基础架构应当与社交图谱类似–它是一个自下而上的对等网络，而不是目前这种自上而下的单体结构。此外，让人们自主决定分享哪些内容，是重塑架构的基本原则。
这种重塑架构的基本原则，实际上对大数据的结构化具有指导意义。
在没有原则指导之下，大数据很可能在结构上是反的：仍然沿用传统的从生产者向消费者传导价值的结构，只是用新技术为老传统服务。这种服务虽然也是必要的，但却不是Facebook对大数据的定位。
我们从扎克伯格的话中读出如下含义：
1)重塑架构意味着大数据将倒置经济结构
第一，“我们希望通过帮助人们建立关系，重塑信息的传播和消费方式”。重塑就是倒置，所谓倒置，就是颠倒价值生成的方向，原来是生产者到消费者，现在是消费者到生产者。这是从上到下，变为自下而上的第一重含义。
在SNS和搜索引擎这种倒置的经济结构中，价值的生成，不是从生产者到消费者，而是反过来，从消费者到生产者。消费者首先在SNS和搜索引擎暴露(主动“生产”)消费意向信息，进入交换，使之形成抽象消费价值；第二步，由大数据对消费信息进行加工增值处理，相当于对消费进行资本化处理，使消费者主权象资本一样能够得到同样的获得剩余的待遇。
第二，“它是一个自下而上的对等网络，而不是目前这种自上而下的单体结构”。
传统经济和经济学，在生产与消费关系上，有一个重要的不对称。按“自生产这个上，到消费这个下”的顺序创造价值，生产者首先在商品和交换环节，将具体价值换化为抽象价值(交换价值)；第二步，将一般价值，通过资本机制，进行增值放大。但是消费者却没有这样的权利和权力，一是不能把消费者的具体价值转化为抽象价值，二是不能对这个价值进行增值，即消费没有资本化过程。
大数据一旦走出就技术谈技术的原始阶段(2012-2014年)，进入大数据同经济结合的中世纪阶段(大约2015年以后)，人们就会发现，自下而上不光涉及信息传输，更关系到价值生成方式转变。变成通过大数据为消费者赋权的过程。我建议大家读读《公众风潮》和《创新推动者》这两本相反方向赋权的书，理解这种赋权对经济生活的改变。
第三，“让人们自主决定分享哪些内容”。
这里提到一个重要的概念：“自主”。在工业化经济结构下，人失去自主性，最主要的一步，是自主劳动异化为劳动力，因此在信息化中，人们通过信息获得自主性的先提，是将人性的因素，复归到劳动力，形成“人性+劳动力=自主劳动”的效果。
扎克伯格由于历史局限，现在只是模模糊糊感到是在重塑消费方式，将来取代Facebook的小男生小女生，将需要把这一信息分享过程，深化为消费资本化过程。这将是大数据下一阶段(2018年以后)的课题。
在那个阶段，人们将开始普遍思考海尔前些年解决的未来型问题：通过“人单合一”直接经济模式，解决由消费者生成数据，倒过来决定生产(特别是资本的战略结构的问题。现在美国管理会计师协会(IMA)暗暗盯住，并派人命名为ZEUS(宙斯)的海尔战略损益表，可能就透着资本化时期大数据的战略秘密通道。我昨天还专门同信息化企业首倡者胡建生讨论它对BI的决定性影响。Facebook到那个阶段，不再进步，小命就堪忧了。
2)重塑架构意味着价值与意义的倒置
工业社会的价值结构，是从价值到意义，人们先围绕手段进行生产，然后再用目的对手段纠偏；信息社会的价值结构，是从意义到价值，通过SNS和搜索引擎定位意义所在，然后再根据意义去做有价值的事。
以往工业社会中，把握意义靠小农的方式。大数据要把意义，扩展为一个有数据结构的系统。在意义学研究中，这个结构要完成的任务，称为“意义的阐释”。这是一种读心术。大数据的体系结构，从主体意义角度看，就应该是读心术系统，是专业化地破除人类的斯芬克斯之谜的大系统。通过这样的生活操作系统，使人类得到提升，从仅仅有价值，变成不仅有价值，而且有意义。使人类因为意义而获得更高的满足。
对于企业来说，道理也一样。关于从意义到价值这一决定方向，扎克伯格指出：在这一过程中，企业获得的益处是：他们能够制造更好的产品–即以人为本的个性化产品。除了制造更好的产品，一个更加开放的世界还将鼓励企业与客户展开直接而可靠的互动。
这里说的以人为本及个性化，都是指意义所在；强调的是越过价值这个中间环节，实现生产者与消费者之间的“直接而可靠的互动”。用张瑞敏的话说，就是人单合一。
意义需要解释，解释必须通过意义的循环实现。
用扎克伯格的话说就是：它是一个自下而上的对等网络，而不是目前这种自上而下的单体结构。此外，让人们自主决定分享哪些内容。意义不是生产者(相当于作者)赋予的，而是通过消费者(相当于读者，即产品的接受者)赋予的。大数据系统通过意义在生产者与消费者之间的循环，实现价值与意义的统一，手段与目的的统一。
另一方面，大数据的结构化还有另一方面，就是打通意义的语形、语义和语用三个环节。斯芬克斯之谜层面的意义，是可意会不可言传的。通过SNS这样的数据采集机制，形成的是意义的语形产业；接下来将形成语义产业，即对非结构化数据的加工产业链；最终形成语用产业，通过LBS、支付等手段，将数据挖掘与具体的一个人一个人的情境，进行锚定。这样才能破解语言层面之下的个性化意义和体验的意义。从人工智能角度讲，Facebook的数据计算模式有独特优点，它是人人计算，而非谷歌(微博)那种人机计算。人人计算，相当在对话中，人们互为搜索引擎，形成生态化的计算能力。这方面还存在很大的发展潜力。
3、大数据生产力发动机内部的探索
大数据作为新时代的生产力发动机，研究它的生产力特性，对于理解未来的商业狂潮，是一个基本功课。在大数据时代，对技术毫无感觉的人，很可能成为被狂奔的生产力战车拖来拖去的尸体。
连对技术一窍不通的资本人，已经注意到Facebook大数据结构中“海量数据+复杂数据类型”，非结构化数据等典型问题。事实上，这还没有涉及Hadoop、NoSQL、数据分析与挖掘、数据仓库、商业智能以及开源云计算架构等诸多基础性问题。
大数据大致的技术过程，是先以SNS、搜索引擎、POS机等采集器，将海量数据采集进数据仓库中，然后用分布式的技术框架(Hadoop)，对非关系型数据进行异质性处理(NoSQL)，通过数据分析与挖掘，发展一对一的商业智能。由于大数据问题比较复杂，我现在有些个人想法，但考虑成熟之前，先不拿出来误导大家。我们还是先顺着Facebook的实践和见识，自下而上归纳。
Facebook在大数据这一行，也是显赫的主角之一。它在低成本整合海量数据方面，为大数据行内人士所称道。但目前Facebook的大数据战略在我看来，还没有完全定型，它主要集中发展的是内部数据管理这一块。
2011年12月Facebook发布的Timeline，被认为是一款大数据产品。Timeline是用户自我编辑的个人时间轴，通俗地讲，它实际就是个人的斯芬克斯之谜解答器。问一个人，你是谁，这是非常难以准确回答的。但如果一个从小到大跟你一长大的人，再遇到这样一个问题，脑子的反应的，正是这样一个Timeline。它比人事档案还档案。与人事档案的一个重要区别在于，它可以控制个人信息只给想展示的人。在数据挖掘帮助下，从理论上说，一个人可以在挑选皮鞋时，只展示一生中与皮鞋相关的历史，供第三方的生活方式设计师，替你一对一选鞋提供咨询建议用。
有了Timeline，就象扎克伯格说的，“自此，你的生活，全部都在网上了”。这里的生活，只是生活中与意义相关的部分，是数字化生存。即魂这一部分的生存。魂在生活整体中，是管钱包如何花钱的系统，是管四肢如何行动的系统，管住了一个人的魂，就把这个人的指挥权接管了。所以Timeline也可称为人类勾魂系统。只是，Timeline太单薄了，将来下一代小男生小女生们会有更好的办法做这件事。
有了勾魂系统(即个人意义系统)，把大量数据采集来，下一步难题是破解灵魂。正如分析家们判断的那样：“Facebook之前数年的努力让接近10亿数字移民建立了联系和纽带，这个世界的边界仍要扩张，而下一步更重要的则是考虑如何让关系产生的海量数据更有价值”。之前数年，在大数据这一行，Facebook干的相当于是采矿的，所以被误当作SNS；他自己实际上不以为然，下一步要转行做原料加工的(当然他霸住的SNS矿山，别人不挤他，也没必然退出来)。
破解灵魂，在理论上叫意义阐释，必须突破以下几关，第一关是从结构化数据到非结构化数据这一关，结构化数据相当于把人简化为相关维度后的一堆数字，相当于把人挑掉有血有肉部分后剩下的骨头，菜市场里挂的猪骨架就相当于这种东西；非结构化数据，相当于自然语言，还包括广义文本、应用、位置信息、图片、音乐、视频等等，它们相当于有血有肉的数据。处理结构化数据相当于处理不带肉的大腔肉，处理非结构化数据相当于处理有血有肉的排骨。当然价值要高得多。
目前大数据的攻关主力都在这个方向上。具体到Facebook，它的非结构化数据，主要集中用于可用性测试、眼动测试等，另外还有战略因素，用户需求，竞争产品，商业利益因素等分析重点。
第二关更难，是要从结构化数据，深入到数据背后的潜在意义，即灵魂中去。历史上弗洛依德干过这事，通过解析梦话，来解不可言说之梦。但是要在全社会规模上，对每一个人在时间上的每一历史记录，空间上的每200米卫星定位记录，支付中的每一笔水单收入，存储中的每一条文字，进行分析，以解开当事人本人都说不清楚的斯芬克斯之谜，以把他与其他人从个性上加以区分，进而对他进行北约空军式精确制导的一对一商业攻势，现在还有许多难题。
Facebook目前在这方面的探索，正处在活跃期。我们可以看出，它正沿着Face-Soul-book的顺序演进。第一步，SNS相当于大数据的Face部分，在意义阐释学中，叫语形。即用SNS这个数据采矿机，偷听用户聊天，然后整理成结构化和非结构化数据。Facebook这方面的突出成就，是通过Hadoop的开放架构，有效降低了采矿和分检成本。
第二步，要由表及里，从数据中分析出意义，其产业定位是服务加工，即AaaS(分析即服务，analytics-as-a-service)。也就是“灵魂深处闹革命”。
第三步，是形成book。中国古代传说中，人类在阴间有个册，阳间有个册。管的就是人的小命。Facebook把每个人的灵魂秘密掌握后，记录成book，“Facebook”这一步就完成了，扎克伯格就成为掌管人间命数的神。在京剧《铡判官》中，负责Big Data的官员叫张洪，由于擅自改写生死簿，被包公铡了。可见这个职位对人类是何等重要。
Facebook现在每天会采集到4TB的用户行为数据，他主要是通过瀑布式分析、追踪交互步骤的转化/流失率，大量的A/B testing，观测用户行为使用模式，优化界面交互和操作流。除了瀑布式的分析，Facebook数据还被用于回溯性式分析，优化页面。
比如，Facebook有一位设计师为了在用户即将注销Facebook的最后一刻，将其挽回，根据对用户数据的分析，找到他们内心想法的规律，从而发起了注销页的改造，用情感化的方式打动人，成功将注销率降低了7%。从而在关键时期止住了Facebook的失血，使Facebook度过了危险期。
Facebook的大数据，开了个好头，还在不断探索中，创新势头不错，还会不断给我们带来新的启发。但总的来看，对大数据这场长征来说，Facebook只是迈出第一步。
大数据本身的发展还需进一步定型。Facebook的大数据也还存在结构性问题，我觉得在纵深度上仍有不足。从现象上看，表现出的问题主要是Facebook收益来源单一，与这种结构缺陷有关。目前Facebook还局限在自己做大数据，如果能把产业链拉开，把外部开发者象苹果那样进一步调动起来，前途会更为远大。