大数据在现代治理中能否做大?怎么做大?
    取决于它的占有者和使用者,怎么采集、挖掘、整理、分析。
    某地在海边兴建了一批小高层住宅,美其名曰海景房。
    因为地理位置、气候条件并无优势,宣传单天南海北撒了一大片,房子还是卖不动。
    有人提醒他,外地购房团过来了,看到小区黑黢黢一片,入住率不高,哪里还有购房冲动?
    开发商灵机一动,雇请一批民工,每天晚上到空关的住宅里值班,
    负责晚上六七点钟陆陆续续开灯,九十点钟再陆陆续续关灯,
    以营造一种万家灯火的景象。
    这是“空城计”的民间版,主要为了应对 “黑灯瞎火”的尴尬。
    因为有权力、资本、政绩等诸多因素助推。
    有朋友吐槽说过去是“孟母三迁”,现在是“县中三迁”。
    他们的县中,本来在城区中心,前些年迁到稍远的城北,现在又迁到十公里外的城东。
    可怜住在城区的家长,只好追着买房、换房、租房。
    县中搬迁公开理由是扩大招生规模,提高办学水平,
    事实上不过是借助学校建设,带动新区发展,拉动楼盘销售,填充“空城”。
    “县中三迁”以及政府办公大楼“三迁”,已成为相当一部分经济后发地区发展经济的共有套路。
    直到今天,什么才算“空城”“鬼城”?哪些是“空城”“鬼城”?口径不一,说法不一。
    好多调查统计方式还停留于查水表、电表,甚至晚上数黑灯房间的调查方式。
    岁末年初,中国50大“鬼城”排行榜再度出炉,县级城市成主流。
    研究人员统计每100平方米居民区使用搜索引擎的人数,
    认为这样大的区域里如果百度用户不到0.25人,可以被视为“高空置率”,也就是“鬼城”。
    用来发现鬼城的数据是巨大的,包含从2014年9月到2015年4月的7.7亿百度用户。
    这毕竟是一个最大程度避免人工干预、人为污染的调查统计方法。