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大数据做不到什么
DAVID BROOKS / 2014-07-15

作者:DAVID BROOKS

 

不 久之前我曾与一位大型银行的首席执行官一同用餐。他正在考虑是否要退出意大利市场,因为经济形势不景气,而且未来很可能出现一场欧元危机。这位CEO手下 的经济学家描绘出一片惨淡的景象,并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终,他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。

 

这家银行在意大利已经有了几十年的历史。他不希望意大利人觉得他的银行只能同甘不能共苦。他不希望银行的员工认为他们在时局艰难之际会弃甲而逃。他决定留在意大利,不管未来有什么危机都要坚持下去,即便付出短期代价也在所不惜。

 

做决策之时他并没有忘记那些数据,但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然,他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。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。

 

这个故事反映出了数据分析的长处和局限。目前这一历史时期最大的创新就在于,我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。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。

 

但有,些事情是“大数据”不擅长的,下面我会一一道来:

 

数据不懂社交。大脑在数学方面很差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少),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 有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了。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。

 

数据会制造出更大的“干草垛”。这 一观点是由纳西姆·塔勒布(Nassim Taleb,著名商业思想家,著有《黑天鹅:如何应对不可知的未来》等书作)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。

 

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,忽视杰作。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(也是有收益的)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。

 

数据掩盖了价值观念。我最近读到一本有着精彩标题的学术专著——《‘原始数据’只是一种修辞》。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。

 

这篇文章并不是要批评大数据不是一种伟大的工具。只是,和任何一种工具一样,大数据有拿手强项,也有不擅长的领域。正如耶鲁大学的爱德华·图弗特教授(Edward Tufte)所说:“这个世界的有趣之处,远胜任何一门学科。”

 

文章发表于《纽约时报》

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