数据并不是个新概念，虽然我们经常忘记这一点。事实上，就连夏洛克·福尔摩斯也认识到了数据的力量，正如他那句名言说的那样:“在拥有数据之前就进行推理是一个极大的错误。因为那会让人们无意识地扭曲事实以适应理论，而不是理论来适应事实。”
在这个虚假新闻盛行的时代，由于我们拥有处理和理解数据的新能力，政治家可以说比以往任何时候都肩负着更大的责任。政治家们发现，当成千上万的人在Reddit上揭穿他们时，“歪曲事实以适应理论”越来越难了。
如今，数据是如此重要，以至于超过了石油，成为世界上最宝贵的资源，这当然意味着这也是政治家们的一个热门话题。政府组织正在学习理解和处理区域、国家和国际层面的各种数据，不是因为他们想要，而是因为他们必须这样做。数据就是那么重要。
大数据与机器学习
要了解数据是如何改变政治的，首先需要了解什么是大数据，以及它与机器学习的复杂交互是如何改变游戏规则的。大数据本质上只是大规模的数据，而机器学习是人工智能的一个子集，它通过教会计算机像人类一样“思考”来解决抽象问题。
Netflix的推荐系统是大数据和机器学习的一个很好的例子。他们的算法能够处理存储在每个用户身上的大量观看数据，然后处理这些数据并推送观看建议。机器学习算法可以边学边用，这意味着它获得的数据越多得到的结果就可以越好。
乍一看，这似乎与政治无关，但不管数据本身是关于什么的，这个想法却可以推广到其他用途上来。举个例子，想象一下，如果市长办公室能够获得实时交通数据，这些数据可以通过机器学习算法进行分析，从而实时提供关于何时关闭道路或重新调整交通路线的建议。我们正在讨论的是一种有可能挽救生命的算法。
数据的力量
数据就是知识，知识就是力量，这就是为什么数据改变了我们对政治的看法。你只要了解下剑桥分析丑闻，就会发现数据能带来多大的不同，尤其是在选举方面。这并不是什么新鲜事。毕竟，奥巴马2012年的连任竞选之所以大获成功，就是因为他巧妙地利用了大数据。
数据——或者更具体地说，对数据的解读——可以决定一场政治运动的成败。但是，虽然它确实可以帮助人们竞选，但它也可以帮助我们更有效和高效地完成工作。我们已经谈到了可用于改善交通流量和确保道路安全的数据。现在想象一下，同样的概念可以在政府负责监督和促进的各个领域推广开来。
例如，医疗主管可以使用数据及其分析来确定最佳的资金分配方案。外交部长们可以用它来模拟复杂的贸易协定，或者预测不确定的政治形势(如英国决定退出欧盟)的长期影响。它可用于识别潜在的恐怖主义威胁，或利用人口数据对疾病爆发或其他现象发出预警。
对辩论的影响
当谈到政客们擅长的辩论时，最具影响力的资产之一就是那些可以支持你想要表达观点的数据。唯一的问题是，虽然数据不会撒谎，但人会。人们对数据的确切含义也有不同的看法，往往可以得出多种不同的潜在结论,往往没有一个正确的答案。
这里假设政治家们一开始就能获得数据。毕竟，我们这个时代最大的争论之一是关于隐私的争论，以及什么样的数据公司可以存储关于我们的信息。你只需看看即将出台的通用数据保护条例( GDPR )，就能看到时代的变化。
政客们发现自己正处于一个有趣的位置:既要定义这些新规则，又要同时在自己设置的这些约束下工作。还有一种风险是，我们最终会遇到一些人，他们并不真正知道他们在讨论什么，他们正在起草的法案可能会在互联网真正成为一种媒介之前削弱它的未来。毕竟，万维网的出现还不到三十年。当你把它和我们的其他一些发明作比较时，它还处在婴儿期。一个由数百万太字节的数据组成的婴儿。
结论
我们从事政治的方式正在改变，新一代精通数据的政治家们也能够理解这一点。问题是政客们有两种使用数据分析的方式。他们可以将其用于公共利益，也可以将其用于个人利益。
作为把政治家们投进权力舞台的我们，有责任确保我们知道我们在为谁投票，以及为什么要为他们投票。别的不说，随着我们收集的数据越来越多，如果可以找到更好的方式来理解这些数据，那么政客们向我们撒谎将变得更加困难。其实我们就是在做一个选择,选择一个我们更相信的事实。
实际上，这与我们已经建立的系统也没什么太大的不同。
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