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大数据:数据分析也有做不到的事

来源:机房360 作者:yuxin编辑 更新时间:2013-5-10 16:48:53

摘要:计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。网络科学家可以测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况,但是他们不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情,更不必说但丁对于仅有两面之缘的她的感情了。

  我们的生活现在是由收集数据的计算机调控着,而在这个时代,头脑无法理解的复杂情况,数据可以帮我们解读其中的含义。数据可以弥补我们对直觉的过分自信,数据可以减轻欲望对知觉的扭曲程度。
  
  数据不懂背景。人类的决策不是离散的事件,而是镶嵌在时间序列和背景之中的。经过数百万年的演化,人脑已经变得善于处理这样的现实。人们擅长讲述交织了多重原因和多重背景的故事。数据分析则不懂得如何叙事,也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说,数据分析也无法解释其中的思路。
  
  数据不懂得社交。大脑在数学方面很差劲,但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态,擅长侦测出不合作的行为,擅长用情绪为事物赋予价值。
  
  计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。网络科学家可以测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况,但是他们不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情,更不必说但丁对于仅有两面之缘的她的感情了。因此,在社交关系的决策中,不要愚蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器,而去相信你办工作上的那台机器。
  
  数据会制造出更大的“干草垛”。这一观点是由纳西姆.塔勒布提出的。随着我们掌握的数据越来越多,可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多。这些相关关系中,有很多都是没有实际意义的,在真正解决问题时很可能将人引入歧途。这种欺骗性会随着数据的增多而指数级地增长。在这个庞大的“干草垛”里,我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是,“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。
  
  数据掩盖了价值观念。有一本叫《‘原始数据’只是一种修辞》的书。书中的要点之一就是,数据从来都不可能是“原始”的,数据总是依照某人的倾向和价值观念而被构建出来的。数据分析的结果看似客观公正,但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程。
  
  大数据无法解决大问题。如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助,你可以做一个随机控制实验。但假设目标是刺激衰退期的经济形势,你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么?人们对此争论不休,尽管数据像海浪一般涌来,就我所知,这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。
  
  数据偏爱潮流,对于杰作却不太重视。当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时,数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。但是,一些重要的产品在一开始就被数据摈弃了,仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知。
  
  信任是一种披着情感外衣的互惠主义,而商业则是建立在信任之上的,而在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬,这种感情上的东西是非常宝贵的,即便它不能为数据所捕捉和反映。即便人们对于大数据的热衷是如何热烈,也尤其所不能满足需求的时候,因为数据是静的,人是活的。
  
  文章并不是有意要贬低大数据的不是,只是觉得,作为一种工具,有其长处也必将有其短处,正如耶鲁大学的爱德华.图弗特教授(EdwardTufte)所说:“这个世界的有趣之处,远胜任何一门学科。”

    责任编辑:余芯

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