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\"为大数据“去魅” ——对《大数据时代》的一点反思
2014-11-17
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"为大数据“去魅” ——对《大数据时代》的一点反思


去逛一些大型商场,有时你会发现,啤酒旁边摆放的竟然是尿布。这种做法最先起源于沃尔玛,沃尔玛通过对超市人群购买行为的大量数据分析,发现男性来买啤酒的时候,通常也会买尿布。于是超市将尿布和啤酒摆放在一起出售,从而提高利润。

尿布与啤酒之间的奇妙关联,背后是大量数据的挖掘与分析。这个小小的案例体现的便是一种大数据思维。维克托迈尔舍恩伯格在《大数据时代》提出大数据思 维的三个原则:一、不是因果关系,而是相关性;二、样本=全部不是随即样本,而是全部数据;三、不是精确性,而是混杂性。也就是说,大数据经 由尽可能多的数据挖掘出那些我们平时根本无法察觉到的隐秘联系,轻松地知其然,即使我们完全不知其所以然。

大数据描绘了一个激动人心的未来,也难怪很长一段时间以来,大数据成为最热门的概念之一。人们对大数据的拥趸和美好想象,一方面是我们生活的世界正在 数据化:物联网上,购买行为的数据化;导航时,方位的数据化;微博微信上,沟通的数据化这为大数据时代提供了可能;另一方面,现代社会仍面临 着许多未解的难题,许多跨不过的障碍,人们期冀于大数据能够力挽狂澜,帮助现代人走出困境。

在这样的背景下,大数据正被不断神化。纽约时报专栏作者大卫布鲁克斯《大数据不能做什么?》很难得地发出了不同的声音。他指出大数据的几个缺陷。首 先,大数据擅长于分析关系的数量而非质量,因此它会忽略很多举足轻重的信息。比如社交网络的数据可以分辨出你的6个同事,你一天中有76%的时间会见他 们,却很难发现你一个一年只见两次面的童年伙伴。其次,大数据不懂背景。我们说一句话究竟是认真的还是开玩笑,是为了表达愤怒还是善意,这些要放在具体语 境分析,数据分析很难搞清楚这些。还比如大数据会带来大量毫无意义的伪相关;数据偏爱潮流,忽视创新;原始数据其实并不原始,原始数据往往会被扭曲,等 等。

除此,也有人以为,大数据最大的问题在于,它过分夸大了数据的作用,以为数据越多越好。事实上,我们最大的难题永远都不是如何获取数据,而是如何找到数据 之间的联系,近十年来概率模型应用的规模一再扩大,可准确率却停滞不前这个教训不该被忘记。啤酒与尿布只是最表层数据挖掘,真正的数据处理比谷歌翻译 复杂成千上万倍,但即便谷歌翻译已如此先进,你也别指望它信达雅。一个太平洋是水,加个大西洋也是一样的水,数据规模到达一定程度之后,继续 扩充的意义已经不大,没有发现关联,再多数据也百无一用,混杂性其实就是伪相关。

人人呼唤大数据,就像人人都呼唤要创新、要改革。然而,问题的难度永远在于:如何创新,如何改革。我们需要大数据思维为我们点亮思想的火花,但同时必须正 视寻找数据关联存在的巨大艰难。否则,大数据很容易成为一个空洞的原地打转的话语,徒然给了很多人打了鸡血般的鲁莽和热情,投入大量的人力物力财力,以为 挖到了一座金山,实际却是一堆无用的数据。

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