策享经济，大数据更得紧跟趋势

享受过樊登老师给你读书吗？你知道中国每年新出版的图书有多少种？2020年新闻出版署公布的数字是213636种（2012年是241986，2020对比2012下降了超过10%）。美国是多少种？2021年是222500，和我们差不多。而2011年的数据是292037，美国下降的更厉害，超过30%了。

即便在全球出版市场上排名第一第二的中美两国的新书出版数量都在下滑，那也有20万呢！樊登老师一年从20多万种新书以及上百万的旧书中挑出来52本讲给你听，你不好奇他是怎么选的吗？

你知道市面上用讲书的方式挣钱的有多少人吗？虽然说很多人通过讲书是为了获取流量，真正的商业模式并不是付费订阅听书。但至少讲书人得认真的选书，讲述，传播。Ta们在做的事情就是策享——先策划，到呈现，再分享。

策享人的喜好会很主观。樊登老师比较喜欢的主题是家庭的和谐，正念的思维提升，历史长河中的人文精神，个人成长的自主与自我和解；万维刚老师喜欢的是带有科学实证研究的新认知，欧美本年度的绝对新书（尚无中文版）。作为听众，我信任他俩的品味和见识，我跟随他们策享的内容去读书。

“策享”这个词，英文的动词是curate，名词是curation。我第一次听到curate，就对其心生喜欢——当初两个老外（esri的同事）给我用啰里啰嗦的语言解释这个词是什么意思：博物馆馆长（curator）带着好朋友溜达、东看看西看看、还给好朋友做讲解那样的活动，我心说这不就是导游干的活儿吗？但这层意思就是curation的本来含义。

在中文的习惯中，我们现在已经标准的将这个词翻译为“策展”了，毕竟还是做艺术展览的人在认真的拿捏这个动作。但是我更喜欢将其翻译为策享，因为我认为这已经成为巨大共享经济中的一环，其覆盖的领域也早就超越了展览行业。

真要说到词源，其本来面目是拉丁语的curare，意思是照顾，长的也像Care这个单词。除了关爱和培养，这个词还带有政治色彩。在中世纪的欧洲，美术馆、图书馆、博物馆的馆长除了管理展品还是负责基础设施建设的公务员，从一开始，馆长就介于牧师和官僚之间，所以Ta们的“照顾”工作，往往也是为政治服务的。不过Ta们之所以可以策展，关键是可以接触到并掌握困难的、隐藏的知识。策享的基础之基础，是对某一个行当有过人的见识。

当下我们不必去逛博物馆，就能深深体会到策享经济的排山倒海。你为什么看直播带货？你为什么寻找明星同款装饰？为什么跟着某红书博主的推荐购物？而不像过去那样因为有了需求才自己去某宝、某东搜索、挑选？

当年扎克伯格很武断的用10亿美元“轻率”的买下Instagram，现在被证明是无与伦比的妙笔生花。现如今Ins已经不是靠滤镜取胜，靠的是无数“馆长们”在上面策享自己的生活，让粉丝追随Ta们的脚步，期望着理想的自我。而且每个人都可以做馆长。

Ins如果离你有点远的话，小红书则是策享经济的绝对代表。

截至 2021 年底，“国民种草机”的月活用户量已经达到了 2 亿。从2013年诞生，小红书的slogan（用口号给自己定位）是这样变迁的：2013“把旅行装进你的购物袋”→2014“找到国外的好东西”→“全世界的好东西”→2016“全世界的好生活”→2018“标记我的生活”→2022“2 亿人的生活经验，都在小红书”（以上根据蔡钰老师的总结）。从这些slogan的变化，你有没有感觉到小红书的生意经——从宣扬我们这里有好东西到鼓励大家都来我们这里做策享的意味？

这个过程代表了全球经济的发展进入了极不平均的供给过剩时代，需要有专业人士来引导满足人们那些被放大了的欲望，人们也愿意跟随策享人的好恶从海量的货物中选择Ta们用得上也可能用不上的商品。

上下两本书都给策享人提供了核心建议和大量的实例。我总结下来基本上就是这四条：

1、选择你喜欢、擅长的领域，专一的、热情洋溢的、不间断的展示你的好内容；

2、不要自恋，不要自我陶醉，讲潜在粉丝们感兴趣的、喜欢的（哪怕是可能喜欢的）话题和故事；

3、精炼视觉化的技能，精挑细选的打磨文字，图片，视频，引发可想像的美好情感；

4、懂平台的流量规则。

这四点提到的概念，除了平台是新兴之物，其它讲的都是几百年前策享人的基本原则。我认为其中需要特别提醒的就是自我陶醉——自恋是人性中比较难以克服的深层次痼疾。比如要是我去小红书上做策享，我给自己的定位会选择啤酒和地图的兴趣方向。用如下三张图去做一篇内容，我说：你一定要拥有的七种啤酒杯子，要关注的好啤酒和好酒花产地。这就是典型的自我陶醉——读者还没有喝上好啤酒呢 ，就会关注酒杯？怎么会看着地图喝啤酒？怎么会研究酒花农田的卫星影像？

小红书上的活跃用户和博主策享的好物的数量，这两年绝对算得上火箭式腾飞，但要说全球经济链条中所有供给的生产资料增长量和增长率，没有一个要素能和数据比拼。而且无论是组织内部数据还是公开数据，策享的必要性很明显：绝大多数用户不知道数据长什么样子，数据到底能做什么，其背后的原理是什么，对解决问题的意义又是什么。都需要策享人通过细致的琢磨，精巧的阐释，让听众和读者理解数据的价值。在这一点上，数据的使用者一点也不比大众更自动自觉，Ta们一样也需要专业的引导和启发。

从数据的特征来看，策享这一系列动作更加体现了其本质：不仅仅意味着策享人有意为之的选择和安排，更意味着以帮助为目的去让用户完成Ta们的任务。但这种帮助也是需要方法的，其实这也是“策”的意义所在。数据的策享有什么好的原则？我有四点建议：

1、引发重视；

引发重视的要点不是讲干货。有时候在演讲或者直播的场子里，主持人“捧”发言人讲的都是“干货”，我一直觉得这个词不是很褒义，是不经意间的贬义，顶多算中性吧——干货≈听不懂。最能引发重视的是直击用户的痛点，告诉Ta这个数据能带来的收益。比如我将全国县区一级的人口做成地图，既算不上什么干货，也没有获得数据的观察者什么重视——我要这样这样地图做什么呢？

那如果策享人进一步，将大学本科以上人口总数排名最高的10个区县列出来，并剔除北上广深四个一线城市，那就可以明示读者——如果你重视高学历人群的基本分布和聚集，这些区县是首要关注的地方。读者也可能会引发好奇，前100名呢？人数上有多大差距？会不会还有什么别的维度让这些区县有优势指标？

各种维度就可以组合了。如果是茶饮品牌的宏观布局决策，关注的是20-30岁人口的数量，那可以再提示一个Top列表了。

如果让我们公司帅哥王龙做策享，那一定会再聚焦到为品牌主的痛点。这些区县的核心商圈，次一级商圈都在哪儿？这样从人口总量就过渡到了具体位置。

2、讲解原理；

数据背后的逻辑，从获取的渠道，处理的方法，到计算的维度，给听众讲解清楚。这一项策划工作是大数据的难点。一方面数据本来就比较抽象，其中涉及到的数学问题，往往也需要一定的基础。就是简单的：我们求个log吧，估计也会赶走一排读者。好在大数据的用户也是对数据有企图的人，有企图就意味着已经跨过了一定的原理门槛了吧。

比如下面的在线地图呈现了美国人口活力最足的社区（block group），分成三个等级：分别为核心级，次一级和单一社区资源级。核心级的人口和外界交流多，人口消费水平高，而单一级基本仅从本社区获取社会资源，与外界的联系较少。这个评估方法要比我们极海做商圈的意义更为重要，可以基本判断全美国最最重要的人口分布都在哪些细小的区域。

美国知名智库布鲁金斯学会用五类资产，来评估哪些社区可以作为人口活动的中心，分别是：1社区基础属性、2旅游设施、3消费水平、4政府和教育机构以及5参与交流式经济的人数。然后分配各个资产的权重（在本方法中是一视同仁），提取大量的公开数据对所有社区赋值。这是基本原理，但这其中哪些细节需要呈现，那就和具体的策享场景相关了。

3、可视化；

视觉化的成果是数据策享必须要有的环节，这一点就不用质疑了。看不到“样子”的数据就当不存在，被再次利用而发挥价值的概率极低，如果你希望你的数据被别人重视，被再次应用的话。我认为可视化的精研可以占到策享重要度的50%以上。同样是股票的交易量和涨跌率，别人做一只股票的K线图，你可以做500只股票的对比，还可以按时间轴播放。这份数据，你能让读者好奇轴线上最高位置的，气泡最大的那个仔。

4、应用案例；

谁都喜欢听案例，因为案例就是故事，谁都乐于听故事，不喜欢听枯燥的道理（要是不好意思说枯燥，就说是干货）。案例的代入感也强，而且案例的主角与自己越相关，越容易引发理解和注意。这是人类的镜像神经元在隐秘的角落里替我们做决定。如果没有精彩的案例，那就将数据引伸到可能的方向，做做对比，做做类比，突出一些意外，这都算是故事中的好要素。

至于说怎么能将数据处理好，从原始的01010101，一直漂漂亮亮的流到策享人面前，那就是我们这样的数据创业团队的本职工作了。无论是对外，还是对内，都需要这样的幕后队伍保证着数据系统的强健和安全。这不是策享人的职责。我们这样的创业公司是策享人的助手。

数据应该借鉴艺术。世间的大部人都不懂艺术，同样的，这个时代的大部分数据需求者也才刚刚开始咀嚼出数据的美味。很多很多的艺术作品都是靠着策展人的品味和洞悉人性，才得以升华，数据更得如是。重新定义就是换思维框架，我从著名艺术策展人崔灿灿那里听到一个他关于艺术特别不一样的定义。他说：

什么是艺术？艺术不是一个虚无缥缈的抽象概念，艺术包含两个内容，第一是你给一个意义，第二是设计抵达这个意义的过程。

所以我也为数据重新做个定义：什么是数据？数据不是一个个冷冰冰的客观事实，数据包含两项内容，第一是数据科学家眼中的价值，第二是你要担当策享人将这个价值传达出去而做的努力。

最后给数据的策享人留下三点小建议，我也是这样鼓励自己的：

第一，寻找数据本身、可视化的成果与用户的理解间的联系，定下一个能在与该数据可能有关的用户心中唤起共鸣的意义；

第二，在通往意义的路径上，所有的体验细节要保持和目标的连贯和一致性；

第三，完成了制定意义和策享素材的准备后，策享者就彻底切换到工匠模式吧，争取把每一个数据体验的细节精确落实。

极海的数据工程师都是按照这样的原则以更高的目标要求自己的——一个艺术工匠般的数据策享人。