手机显然已成为现代人须臾不能离开的“通灵宝”。幸亏它不能说话，否则它会知道你的不少隐私，譬如你的电话和短信、电子邮件和日记等等。除此之外，它还“知道”你曾经到过何处、如何工作、喜欢在何处就餐、何时下班回家以及周末喜欢去哪儿潇洒。现在让我们想象一下，如果我们能从手机中提取这些简短的信息，我们就有可能分析和确定城市的人们如何流动、社会团体如何相互影响、快速的交通是如何运行以及疾病是如何传播的。全世界大约有40亿部手机，这里不妨将它们视为全球性数据收集网络的传感器。

 

　　其实，手机还可以用更直接的方式采集数据。利用手机中的传感器，我们可以收集到有关气温、湿度、噪音指数等信息，包括人们可以直接发送语音或文字信息到中央存贮器。这种收集数据的方式用在救灾期间或跟踪疾病爆发时非常有效。工程师、生物学家、社会学家以及救援人员，根据当前正在建立的手机传感器兼监视器系统，甚至能预测人口流动、环境危害和公众健康威胁等。

 

　　位于加利福尼亚的InSTEDD网站 (全名为“应对紧急事件、疾病及灾难的创新支持系统”）就是一个很好的例子,它提升了手机的应用功能以改进发展中国家应对灾难的能力。借助谷歌的慈善捐助和洛克菲勒基金会的帮助，其种子基金于2007年下半年启动。到目前为止，其开发的一套开放式源代码的软件以供分享、收集和分析来自手机的信息――柬埔寨作为首个试验场所，其边远农村的医务人员将病人的观察和诊断信息用手机发送到医疗中心。

 

　　信息发送者的位置，可于会话期间在一张与互联网链接的交互地图上实时确定。点击地图就可以把反馈的文字信息发送给服务区的用户。InSTEDD称该项服务为GeoChat――将地理空间的实况作为移动团队工作时的参考依据。

 

　　InSTEDD的董事长埃里克·拉斯姆森（Eric Rasmussen）说，来自边远地区的信息往往要花几天时间才能送到上级主管部门；而采用手机传送， 周期通常只需几个小时。GeoChat已为湄公河盆地周边的6个国家和地区正式采用，包括缅甸和中国的云南省，并建立起可以即时上报的村级实时疾病数据系统。当地政府可以选择同国际机构――如美国疾病控制和预防中心(CDC)或世界卫生组织(WHO)W共享此类信息。其目的是对可能的禽流感、霍乱、疟疾或登革热的爆发作出快速反应。此外，InSTEDD还向一些国家的救援组织和政府部门免费配发工具，包括孟加拉国、秘鲁和坦桑尼亚。

 

　　麻省理工学院的计算机科学家亚历克斯·彭特兰（Alex Pentland）旨在用两种方式收集数据，以实现“X-光照射全部组织、城市和国家”。首先, 利用手机独立采集信息, 如通过内置的移动传感器采集手机拥有的基本信息甚至步态；其次，通过移动网络运营商关注的网络间的信息传递， 从中了解有关人们社会活动的高清晰画面。彭特兰甚至打算将采集到的手机信息分门别类，把人们划分为诸如志趣相投等“部落”。

 

　　彭特兰参与创办了一家名为Sense Networks的科技公司, 试图通过跟踪手机信息来呈现一张显示城市夜生活场馆的实时图。这不仅是商业意图，也是为了公众利益。该公司的慈善部门同全球最大的移动通信运营商沃达丰、CDC及其他合作者共同建立起一个早期预警系统，以模拟和预报非洲肺结核的传播情况。

 

　　作为第一步, Sense Networks计划收集约翰内斯堡海伦·约瑟夫医院的肺结核感染病人与对照组的位置信息。接下来，彭特兰和他的同事可以确定哪些邻居与这些病人交往密切,以及交往的方式如何。他们希望可以确定肺结核病人的典型特征，以便他们能有效地识别受感染的人群。而公共卫生部门的官员则根据这些信息，向那些被认为了解受到感染的人发送信息，提醒他们去就诊。

 

　　一家名为Path Intelligence的英国公司正应用类似的方法来解决商业问题。该公司开发的FootPath系统可以根据人们在特定区域的走动情况收集和分析他们的手机信号，规划设计方案，并根据分析结果进一步优化分流火车站和飞机场的人群，或指导购物中心的布局设计。

 

　　但是也有人对跟踪人们的行踪感到不安, 尽管这些数据只是匿名的和统计性的。并且，知道人在何处并不意味着就能确定他是否携带疾病，或想去一家特别的夜总会。因此最好的方法是将那些自动采集的数据同手工采集的信息加以组合 。一个很好的例子是由哥伦比亚大学的统计学家安德鲁·格尔曼（Andrew Gelman）进行的有关孟加拉国井水污染的研究。在他的项目中，分析的来源就综合了远程水质监测器的读数和当地人用手机传来的数据。

 

　　为了实现数据采集的最大化,拉斯姆森希望融合全球的网络，以便组合所有形式的数据源，包括从卫星图像到地震检测器的读数，再到难民营现场工作人员的短信。而pachube.com可以视为这种网络的雏形, 它是由伦敦一位建筑师乌斯曼·哈克（Usman Haque ）在2007年创建的一个试验性的服务网络。他计划将传感器和人群整合成一个对设备、建筑和环境都亲近的“Footpath生态系统”。

 

　　部分计算机科学家在期待，总有一天，手机和传感器将组成一个涵盖整个地球的中枢神经系统网络。他们相信，这会引起变化。首先, 数据的总量会大大增加，科学家们可以据此建立起更接近实际的模型。印地安那大学的亚历山德罗·维斯皮那尼（Alessandro Vespignani）为此举了天气预报的例子。和目前的预报手段相比，一个世纪前的天气预报还没有卫星提供的数据，因而也就无法建立和优化有关的数学模型。当谈到对疾病扩散的跟踪和预报以及其他环境危害的问题时，他认为，科学家可能从来就没有得到过足够的数据。

 

　　第二个变化是，一旦人们可以运用手机提供分析数据，就意味着在拓宽公众参与科学活动方面有了一个理想的方式。这将是自互联网参与科学研究（从折叠蛋白质到星系照片的分类）以来合乎逻辑的发展趋势。匹兹堡卡内基梅隆大学的计算机科学家埃里克·保罗斯（Eric Paulos）预言，“公众科学家”可以随时随地对周围环境进行监测和采样。他说，当人们能够提供诸如交通噪音或空气污染等现实参数时，他们的观点关乎着科学的改变。“是公众推动了与数据的关系以及对数据所有权的感觉，”他还预言，业余专家们也在受到志愿者新理念的驱动。为适应这一变化，诺基亚甚至已设计了一款携带环境传感器的原型手机。

 

　　保罗斯给旧金山的清洁工人配备了传感器，给加纳首都阿克拉的出租车也配备了相同的设备，目的是测量城市环境的污染程度。接下来他要根据获得的数据为上述城市建立环境指示图。他还计划同匹兹堡骑自行车的人合作做此类事情。

 

　　在他新建的生活环境实验室里，他的研究生们已为若干家庭装备了传感器，以对自来水和室内空气质量状况进行采样。最终结果上传到一个网站上，参与者可将这些数据同其他上传的数据进行对比。

 

　　相比较，技术问题还是比较容易解决的。一旦实现了由成千上万个传感器组成的全球网络，我们，包括那些技术公司、政府、救援组织和个人，将如何解决由此带来的隐私、所有权、主权等限制，还是值得慎重考虑的。只有突破这一系列难题，才有可能“挖”出存在于全世界几十亿部手机中的“信息金矿”。