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以上三幅图景，是百度根据其搜索大数据在春运期间进行的一项关于人口迁徙的社科研究的结果。具体说是一个子站点（地址见文末原文链接处），在这个叫“百度迁徙”的站点地图上，可以直接看到全国包括铁路、公路和航空在内的线路，点击图上任何一个点，如成都，可看到成都迁入、迁出最热的城市及成都迁入与迁出最热城市排行榜。
至于百度怎么做到的，说起来很复杂，一言难尽，大概就是百度地图LBS开放平台实时统计了
来自于众多使用了百度地图的应用所传送来的定位请求，从而对所有请求信息进行辨认设备和定位位置变化来分析处理全样数据。简单点儿说，就是只要你的手机里装有使用百度地图API的应用，那么你的长距离移动就是这张地图里的一条线。
这个大数据图景对百度本身应该不会产生什么直接的经济收益，但如果仔细研究的话，可以得出一些社会学上的结论，比如本文的标题。当然，这还比较肤浅，如果投入更大精力研究，应该能得出更有价值的结论。
我本人比较喜欢这类看起来比较酷的研究，它实际上代表了一种技术范儿，提升的是企业形象，谷歌以前比较善于干这类事情，近年来，百度也追了上来，类似的例子还有百度每年的热词排行榜。
关于大数据的研究，流行着一个黑盒子理论，就是说大数据的推演过程中，一边吸入大数据，经过黑盒子处理后，另一边流出结论，至于为什么会出现这种结果，则属于黑盒子范畴，很难确知。
观察百度迁徙的结果，会发现其中也有不少这样的黑盒子......比如，为什么滁州这样的小城市会在四大直辖市之后名列第五名的迁入热点呢？为什么北京到德州，天津到德州会占到最热路线中前四条的两条呢？
最后，附几张有异曲同工之妙的太空图谱，是nasa公布的最新的地球夜间灯光分布图，它体现的实际是文明与落后、富裕与贫困等等：
下面这张图可观察朝鲜南北方灯光的区别。
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