大数据对于很多人来说并不陌生，当收集海量数据已不再是难题，我们应如何使用这些数据？到底怎样才能站上数据之巅，成为数据的主人？
也许此时此刻你正佩戴着智能手环，精心收集与自己健康有关的多种数据。但在可穿戴设备之父阿莱克斯•彭特兰眼中，将可穿戴设备与健康追踪归类在一起是十分狭隘的。未来，将会有越来越多虽没有被你穿在身上，却依然可以将你与这个世界数据化的可穿戴设备。在这些可穿戴设备的帮助下，我们将成为“预言大师”，准确地预测谁在牌桌上耍诈，谁能够取得谈判的胜利，甚至自己能否与约会对象擦出火花。
《智慧社会：大数据与社会物理学》：
现代科学研究表明，在人类社会中，合作与竞争一样重要和普遍2。同伴之间的协调与合作是非常强大的塑造力：我们的朋友总是在提醒我们；在体育和商业比赛中需要通过团队合作来战胜其他队伍；全球各地的人们都会帮助家人、孩童和老人。事实上，共享的文化和文化规范的整体概念都是基于个体行为的协调。我们再来更仔细地看一下合作在现代社会中的作用，以及合作与“人们是无情的竞争者”这一想法相悖的事实。
正如我们在《智慧社会：大数据与社会物理学》前面章节中所看到的那样，人们相互合作以建立社会规范，这些规范就是我们所说的文化。事实上，社会中的竞争也许主要是合作的团队，而不是个体之间的竞争。而且，每一个机会或威胁会形成不同的团队。例如，伦敦银行家们为了赚钱而相互协调，在行业内共享策略和标准。与此类似，纽约的律师具有共享的规范，从而使他们作为一个群体在当地生态系统中蓬勃发展。政治家创造了共享的传统和方法，以交换金钱利益和公民利益，并同时取悦媒体。在所有这些情形中，定义竞争性互动的正是合作——关于如何协调我们和同伴行为的隐式或显式协议。
阶层与团队：具有共享规范的团队与传统的阶层概念是不同的，因为他们不是只由标准特征定义的。这些标准特征包括收入、年龄或性别（传统的人口统计特征），他们的技能和教育程度（按照马克斯·韦伯的标准），或者他们与生产资料之间的关系（按照卡尔·马克思的标准），等等。然而，团队成员其实是某种特定情形下的同伴。在某种情形中，一个人所属的团队也许是具有相同业余爱好（例如唱诗班合唱）的一群人；在另一情形中，团队也许是包含一群具有类似经历的人（例如毕业于同一个高中班级）；而在另外一种情形中，一个团队可能是一群具有同类工作的人（例如消防队员）。因此，尽管某个人只属于一个传统阶层，也可以是多个不同团队的成员。在每个团队里，成员互相学习并因此创造出一个共享的常识，不同的团队具有不同的常识，这取决于他们有什么爱好、他们是从哪里毕业的、或者他们在哪里工作，等等。这些团队不只是一起工作的经济同盟，它们也促成了对范围很广的各种主题的很强的规范，包括生活目标、价值观，甚至着装要求。团队的成员建立起一种整体文化和生活方式，并且又由这些成员将之带到他们所属的其他团队。银行家下班后就是母亲或是教会领袖的角色，这使得这些团队也沾上了一些银行家的文化，反之亦然。通常没有人是仅由其工作定义的，如果一个人近乎是“单线条”的话，就会被认为是奇怪的，甚至有点精神错乱。从这点来看，诸如资产阶级、工人阶级、民主党或共和党之类的政治或经济标签通常是对人群不准确的模式化描述，人们事实上有非常多样化的个体特征和需求。因此，用阶层或政党等术语对社会进行推理是不精确的，并且可能会导致错误的过度泛化。在现实世界中，只有当一群人之间既具有较强的互动又互相视彼此为同伴时，他们才能建立起高度相似的规范。
市场与交换：和阶层是对流动、重叠的团队矩阵过度简化的描述一样，市场也是一个类似有缺陷的理想化概念，它假设所有的参与者能够看到其他每个人并且与之平等竞争。事实上，有些人具有更好的连接，有些人则知道更多的东西，由于距离、时机或其他次要因素而使得一些购买行为更困难。我们在今天的股票市场里可以看到一个典型的例子：普通人拥有的信息要比职业股票交易商少得多，更复杂的是，职业交易商又比不过计算机化的高频交易员，后者对价格变化的反应是毫秒级的——我们对自由市场的理想突然变得更为复杂了。
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引言 从想法流到行动力
大数据与社会物理学
第一部分 社会物理学，数据新科学
第01章 探索
如何发现好想法和做出好决策
社会学习，超越“回音室效应”
想法流,智慧学习的分形舞蹈
提高想法流的速率是关键
运用想法流校正网络
探索的三大要点
第02章 想法流
如何让好想法形成群体智慧
习惯、偏好和好奇心，想法流的形成
想法流汇聚同伴共享学习的集体智能
集体理性，而非个体理性
想法流，构建社区的关键
第03章 参与
如何强化社群的合作与互动
利用社会网络激励，而不是经济激励
充分利用在线社交网络的激励作用
征服与冲突，促进不同社群的合作互动
参与的三大规则
想法流，塑造新行为，塑造人性
第二部分 数据驱动的组织
第04章 群体智慧
互动模式如何转化为群体智慧
用互动模式测量你的管理
面对面互动，提高生产率的关键
团队外部的面对面探索模式+团队内部的参与模式=高创意团队
社会学习的机会越多，好的想法流越易形成
第05章 塑造组织
互动模式可视化如何提高生产率和创意产出
塑造高效组织的途径1：参与
塑造高效组织的途径2：探索
塑造高效组织的途径3：多样性
做组织中的魅力型连接者
第06章 变革组织
社会网络激励如何创建速成组织和应对颠覆式变革
创建速成组织，不是众包，而是社会网络激励
高压力带来高互动
信任，驱动想法流的社会资本
第三部分 数据驱动的智慧城市
第07章 感知城市
移动感知如何创造城市神经系统
运用大数据统计人类行为特征
利用交通数据规划城市
疾病预测与公共健康
社会网络的三大干预措施
从数字神经系统到数据驱动的社会
第08章 城市科学
大数据与社会物理学如何变革城市的发展
专注于想法流而不是商品流
城市中的社会纽带模式
探索越多，城市越富足
用想法流的广度和想法流的速率预测城市的生产率
社会互动与社会探索共筑美好的城市
想法的引擎，数据驱动的城市
第四部分 数据驱动的社会
第09章 数据新政
大数据驱动大未来
数据新政，用共享促进更大的想法流
开放PDS, 信任网络与数据公地
狂野的万维网
数据新政的挑战
社会物理学的启示，自由意志和人性尊严
第10章 以和为贵
社会物理学如何促进以人为本社会的建立
交换优于市场的核心是信任
网络化社会的三大设计原则
D4D，数据促进发展
普罗米修斯之火
★彭特兰所谓的社会物理学，其实就是强调物质、能量流动之外的第三种流动性：思想、信息的流动性，并进而探讨由此带来的社会结构、认知结构的演化和变迁。他将视角盯在“想法流”上，将其作为看待人类关系构建、社会结构演进的新的视角，在互联网、特别是移动互联网和社交网络大行其道的今天，这一视角更具有开创意义。
——段永朝，财讯传媒集团首席战略官
★20世纪80年代，当世人聚焦于MIT媒体实验室时，他在尼葛洛庞帝的影子后播下可穿戴计算的种子；20世纪90年代，当《数字化生存》洛阳纸贵时，他醉心于赛博格（半机器人）和情感计算；21世纪00年代，当物联网还是无线传感网时，他把移动互联网变成智慧城市的神经系统；21世纪10年代，当人们以为可穿戴计算就是生化学（健康）时，他创立了人类动力学和社会物理学；当大数据甚嚣尘上时，他宣扬个人数据（小数据）。他一直超越时代，一直“凝视人类”，他就是阿莱克斯·彭特兰。这本扛鼎之作恰好探讨了我近期关注的几个问题：组织工程学上如何推动速成组织、应用社会网络激励，城市科学上如何创建数字神经系统、驱动社会的物理运行，大数据上如何通过开放的个人数据商店来实现基于信任网络的数据公地。字字珠玑，令人获益匪浅。
——吴甘沙，英特尔（中国）研究院院长
★彭特兰是MIT人类动力学实验室主任，被誉为“可穿戴设备之父”。他的《智慧社会》一书是对社会科学的重大挑战。40年前，彭特兰还是一个大学生，在帮助美国国家宇航局开发一个从人造卫星观测海狸数量的软件时，彭特兰发现，海狸太小，难以精确观测，但通过观测海狸建造的水坝，能够推测海狸的数量。40年后，在大数据时代，我们每个人都成了彭特兰想要研究的海狸，通过研究人类在生活中留下的各种数据，彭特兰能够找到人们互相交流、合作的规律。
——何帆，中国社会科学院世界经济与政治研究所 研究员
★物理学性感，社会学柔软，性感侵入柔软，高潮不断。
——周涛，电子科技大学教授、互联网科学中心主任
★彭特兰认为社会智能是决定一个组织的效率和业绩重要的因素，跟其他所有因素加起来一样重要。那些有创新能力的是这样一种人：在想法流中自由探索，在不同的想法流间自如转换，又能将采集来的观念或想法在群体沟通中再经筛选，汇成共识，形成决策。在群体层面，有创新能力和效率的群体，其结构始终在切换当中。在探索阶段，结构呈星型，尽量多元从外部获取新的观念；在整合和决策阶段，结构呈网状，每个节点与每个节点之间有丰富平等的交流。
——王烁，财新传媒主编
★彭特兰的非凡洞察力使得人类行为不再那么神秘，但却更为迷人。《智慧社会》这本书会让你以不同的眼光看待你自己和你的世界。
——克莱•舍基，畅销书《认知盈余》《人人时代》作者
★阅读本书将会使你用不同的方式看待明天。对于什么东西是可测量和可修改的，《智慧社会》开启了我们的想象。它不只是社会分析学，也提供了务实的前进方式。
——约翰•布朗，（John Brown） 施乐公司前任首席科学家
★《智慧社会》讲述了许多关于人们是如何做选择的深入研究。通过使用在很长一段时间内从“生活实验室”中收集的数以百万计的数据，彭特兰得以监控规模空前的人类行为。彭特兰的研究也为决策者和商界人士上了很好的一课。他提出通过创建恰当的个人信息使用权制度来保护隐私。《智慧社会》是大数据极客们对新领域令人印象深刻的一次探索。
——《经济学人》杂志