在信息爆炸的社會，受眾往往需要花費大量的時間和精力對海量信息進行篩選。但借助移動互聯網和社交媒體提供的豐富數據資源(如用戶的地理位置、關系網絡、興趣圖譜等信息)和日益精準的挖掘分析技術，媒體可以了解受眾的心理、需求和行為習慣，提供更符合受眾需求的個性化內容服務和廣告營銷。這樣的精準傳播會加深受眾好感，提高用戶忠誠度。
過去遙不可及的夢想，在大數據時代已經實現。最深刻的革命不在外部世界，而在人類思維領域。
人類思維的轉向:人類的態度、情緒和行為都可以轉變成數據進行分析和預測。
人類內心隱藏的欲望、需求和情感是否可以被辨別和預測？這是心理學家、行為學家和哲學家心中壹個由來已久的謎題，而大數據時代的統計學家和數據挖掘專家已經做出了積極樂觀的回答。現在，“情感分析”和“預測模型”的應用已經越來越好了。企業和媒體已經可以通過“情緒分析”來確定用戶在社交媒體上的態度，Twitter甚至在2012美國大選期間，每天定量跟蹤用戶推文和評論的關鍵詞，計算出“政治指數”來判斷民意。
大數據技術使人類的態度、情緒、行為和其他以前被認為難以測量的方面變成了用於分析和預測的數據。日常生活中的可量化維度從未被如此徹底地發掘和利用，數學模型也在更廣泛的領域受到關註。以前統計分析強調因果關系，現在大數據研究更註重相關性。對因果關系的討論往往不夠全面，但對相關性的把握可以更有效。從“為什麽”的問題到對“什麽”的追求，這說明人類對於探索和認識世界有了更豐富的思路。
也許最極端的結論來自復雜網絡的全球權威阿爾伯特-拉斯洛·巴拉巴西。在壹本書裏，他宣稱人類的行為是93%可預測的:“當我們將我們的生活數字化、公式化和模型化時，我們會發現我們都非常相似。我們都很有爆發力，也很有規律。看起來很隨意，很偶然，但卻極其容易預測。”“爆發”是指人的工作、娛樂等活動時斷時續，會在短時間內突然爆發，然後幾乎陷入沈寂。人的行為不是隨機的小概率事件，而是意向作用下的非常規突變行為。
不管芭芭拉·巴西的理論是否贏得了主流知識，這些發現至少表明，除了技術，大數據時代向人類展示了越來越具有啟發性的世界觀和歷史觀。
大數據時代的隱憂:數據壟斷的困境
首先，數據的可訪問性並不能使其使用合乎道德。大數據為監測和預測人們的生活提供了極大的便利，但個人隱私也暴露在無形的“第三只眼”之下。無論是電商、搜索引擎還是微博等互聯網服務商，對用戶的行為數據進行挖掘分析，獲取商業利益，不可避免地威脅到普通人的隱私。以前人們認為網絡的匿名性可以避免個人信息的泄露。但在大數據時代，數據的交叉核對會讓匿名失效。很多數據的收集並不是有目的的，但是隨著技術的飛速進步，這些數據最終在個人不知情的情況下被開發出新的用途。而且大數據的使用還可能預測和控制人類的潛在行為，在缺乏有效的倫理機制的情況下，可能導致對公平、自由、尊嚴等人類價值的踐踏。
其次，更大的數據並不總是更好的數據。對數據的盲目依賴會導致思維和決策的僵化。當越來越多的東西被量化後，人們更容易陷入只關註數據的誤區。關於數據在何時何地有意義的爭議，不再局限於標準化考試能否衡量學生素質的討論，而是延伸到了更廣闊的領域。另壹方面，如果企業乃至政府在決策過程中濫用數據或出現分析失誤，將嚴重損害人民群眾的安全和利益。如何避免成為數據的奴隸，成為壹個亟待解決的問題。
第三，對大數據的有限訪問造成了新的壟斷和數字鴻溝。誰可以訪問大數據？出於什麽目的？在什麽情況下？有什麽樣的限制？大量數據積累的同時，也存在數據壟斷的困境。壹些企業或國家為了維護自身利益而拒絕信息的流動，不僅浪費了數據資源，也阻礙了創新的實現。和互聯網時代的數字鴻溝壹樣，大數據的應用也存在準入和技能的雙重鴻溝。數據的挖掘和使用主要限於那些有計算機開發和使用背景的專業人士，這就意味著誰會有優勢，誰會被打敗，以及由此帶來的“誰的權力更大”的拷問。
大數據時代，數據所有者是否會平等交換數據，促進數據分析的標準化，如何將數據公開與知識產權保護結合起來，不僅關系到政府政策，也與企業的未來規劃息息相關。