用大数据加算法发现和分析你身边的“坏人”

最近因为工作需要我在看一些管理学方面的书籍，从稻盛和夫、德鲁克到纳什均衡、羊皮卷，一大堆的文章和观点让我有限混乱，每个人的思路和观点都有一定的差异性，并且这样的差异性有时是十分明显的，这让我无所适从，我该按照什么样的思维来指导我的行为呢？同时这也让我想到一个问题，既然人的观点思路会导致人的行为发生变化，那么我们从人的外部变化是否可以推断出人的本性，比如说，如何界定你眼中的坏人，他们是否可以通过大数据和算法的方式加以界定？

我的这个想法也是很突然的，之所以想分析一下也是因为一时兴起，觉得很有意思。我记得很多年前我去面试工作的时候，一些面试官会给我一张写满了各种各样、千奇百怪的心理测试问卷，有些时候我很无奈，这些家伙是不是吃饱了没事干，尽干一些不着调的事情，但是现在想象这个面试的过程其实是在做基础的数据采集，我不认识你，我想要了解你，有两种途径要么直接沟通，要么我设定一种模式看你做出的反应，这个思维方式像极了现在的大数据算法分析。

接下来我们切入正题，如何判断一个坏人，首先我得承认坏人的定义每个人都不同，因为作为拥有独立个性的高等动物来说，坏人的判断往往是随意的、随机的、主观到没有道理可言的，所以在分析坏人之前，一定需要一种办法来分析自己的模型，然后根据自己的模型特点来匹配那些你不希望看到的“坏人”，我真的觉得这个过程是在相亲，只不过相亲的目的是为了找到合适的伴侣，而找坏人似乎像是排除不合格相亲对象的过程，结果都是在趋利避害。

我想这个模型需要有多个输入的特征参数，对特定的主题来说，至少需要有时间、空间、外部环境、人的生理特征、作息习惯、突发事件这几个变量，经过长时间的大范围的数据采集和分析过程会形成一个特定的人的模型，输出几个容易触发坏人识别的点，比如一个人从主体身边走过轻蔑的看了一下他，这个条件会马上传输到他大脑中，形成坏人的印象，我们的模型其实就是大脑的这部分功能区，甚至这个功能区可以预测加入某一件事件发生之后的主体感受。

当然，这个只是一个概念性的想法，我也不知道这样的想法有什么实际的用途，如果可以触发某些人的创新性的想法，希望可以分享一下，也许我们可以一起完善您的想法。