[[64791]]

在左派技術(shù)管理者的眼里，大數(shù)據(jù)就像“雷神之錘”，所有與數(shù)據(jù)有關(guān)的難題看上去都像是釘子，但實(shí)際上大數(shù)據(jù)在很多方面都無法取代人類的智慧和判斷、大數(shù)據(jù)可以處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)管理者過于依賴直覺的不足;但是人們也應(yīng)當(dāng)意識(shí)到，大數(shù)據(jù)也有很多不擅長的地方：例如無法對(duì)“情感”和“社會(huì)關(guān)系”等進(jìn)行定性分析，原始數(shù)據(jù)和分析結(jié)果會(huì)受到人類主觀意識(shí)影響等。

在這個(gè)大數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代， 數(shù)據(jù)分析似乎無所不能， 從商業(yè)， 到體育， 到醫(yī)療甚至到軍事領(lǐng)域， 大數(shù)據(jù)分析都在大顯身手。 不過， 就像任何工具一樣， 大數(shù)據(jù)分析也有其局限性。 最近紐約時(shí)報(bào)的專欄作者David Brooks就對(duì)大數(shù)據(jù)的局限性發(fā)表了一些觀點(diǎn)。編譯如下。

不久以前， 我和一位大銀行的CEO晚餐時(shí)， 他提到他正在做一個(gè)艱難的決定：鑒于經(jīng)濟(jì)形勢(shì)以及可能的歐元危機(jī)， 要不要把公司從意大利撤出來。

這位CEO有銀行的經(jīng)濟(jì)學(xué)家為他做的一系列經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)， 情景分析， 以及各種情況對(duì)公司的影響。 但是， 最后， 他還是依靠?jī)r(jià)值觀做了最后的決定。

他的銀行已經(jīng)在意大利開展了近10年的業(yè)務(wù)。 他不想讓意大利人覺得他們銀行是一個(gè)“可以共富貴， 不能共患難”的朋友。 他不想讓公司的員工認(rèn)為公司的經(jīng)營理念就是在情況不好的時(shí)候跑路。 他決定銀行還是留在意大利來面對(duì)各種潛在的風(fēng)險(xiǎn)， 以及甚至可能發(fā)生的短期成本。

他并非對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果視而不見。 不過， 最終他采用了不同的思考方式。 他這么做是有道理的。 商業(yè)依賴的是信任， 而信任是一種情感方面的互惠。 在困難時(shí)刻， 人們的表現(xiàn)能夠讓他們贏得贊賞和尊重。 這一價(jià)值非同一般， 不過很難用數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)。

我將這個(gè)故事的目的是想指出數(shù)據(jù)分析有其強(qiáng)項(xiàng)， 但是也有其局限性。 如今， 人們的生活已經(jīng)離不開各式各樣的計(jì)算設(shè)備， 這些計(jì)算設(shè)備都能夠采集數(shù)據(jù)。 在這個(gè)時(shí)代， 大數(shù)據(jù)可以被用來分析很多復(fù)雜的現(xiàn)象。 數(shù)據(jù)可以彌補(bǔ)我們單靠直覺的不足， 也可以糾正我們由于自身偏好所導(dǎo)致的判斷偏差。

不過， 還是有很多方面， 大數(shù)據(jù)并不擅長的。 這里我來列舉一些方面：

大數(shù)據(jù)不擅長社會(huì)關(guān)系分析

人們的大腦在數(shù)學(xué)方面比較差(告訴我437的平方根是多少)， 而在社會(huì)認(rèn)知方面則超級(jí)強(qiáng)。 人們很容易就能夠感知到對(duì)方的情緒， 分辨出不友好的行為， 以及根據(jù)感情進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。

而計(jì)算機(jī)主導(dǎo)的數(shù)據(jù)分析， 則擅長于分析社會(huì)關(guān)系的數(shù)量而非質(zhì)量。 社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)科學(xué)家可以分辨出6個(gè)你的同事， 你一天中有76%的時(shí)間會(huì)見他們。 而卻很難發(fā)現(xiàn)你一個(gè)一年只見兩次面的童年伙伴。 更別說發(fā)現(xiàn)像但丁對(duì)貝特麗絲的愛情那樣， 只見過兩次面就深愛上對(duì)方的情況了。

因此， 在需要基于社會(huì)關(guān)系作出決定時(shí)， 只依靠計(jì)算機(jī)而不是依靠你的大腦是愚蠢的。

大數(shù)據(jù)不擅長上下文情景分析

人們的決定并不是僅僅基于離散的事件的， 它往往是基于前后關(guān)聯(lián)的情景的。 我們的大腦很擅長這種事情。 在講故事的時(shí)候， 人們很擅長把不同的原因和情景結(jié)合在一起。 而數(shù)據(jù)分析則在這方面表現(xiàn)糟糕。 它很難分析清楚就算最簡(jiǎn)單的小說里的線索和各種前后關(guān)系。

大數(shù)據(jù)產(chǎn)生過多的發(fā)現(xiàn)

有一句諺語叫做“在麥堆里面找針尖”。 麥穗和針尖看起來差不多。 而大數(shù)據(jù)則讓麥穗變得更多了。 當(dāng)我們的數(shù)據(jù)越來越多， 我們很容易能夠發(fā)現(xiàn)很多的統(tǒng)計(jì)上重要的關(guān)聯(lián)。 絕大多數(shù)的這些關(guān)聯(lián)都是虛假的， 會(huì)引導(dǎo)我們作出錯(cuò)誤的結(jié)論。(參考本站文章：避免大數(shù)據(jù)的“思維陷阱”)。 而隨著數(shù)據(jù)的增長， 這種虛假關(guān)聯(lián)的情況將呈指數(shù)級(jí)增長。

大數(shù)據(jù)不擅長處理真正的巨型問題

如果你想看一下哪些郵件對(duì)推廣活動(dòng)最有效， 你可以進(jìn)行隨機(jī)抽取對(duì)比組樣本。進(jìn)行比較。 可是， 如果我們像模擬一個(gè)衰退期的經(jīng)濟(jì)體。 我們沒辦法去找這樣的一個(gè)對(duì)比組。 我們經(jīng)常會(huì)看到人們爭(zhēng)論什么是最好的經(jīng)濟(jì)刺激政策。 而我從來沒有看到爭(zhēng)論的雙方能夠用數(shù)據(jù)分析說服另外一方的。

數(shù)據(jù)分析的結(jié)論往往基于大眾偏好

數(shù)據(jù)分析可以發(fā)現(xiàn)很多人們喜愛的產(chǎn)品。 而很多重要的(掙錢的)產(chǎn)品一開始往往不為人們所喜愛因?yàn)槿藗冏畛醪皇煜ぁ?大數(shù)據(jù)分析往往可能漏掉這樣的產(chǎn)品。

原始數(shù)據(jù)往往會(huì)被扭曲

我最近讀了一本書叫做《原始數(shù)據(jù)的矛盾》。 其中一個(gè)觀點(diǎn)就是“原始”數(shù)據(jù)其實(shí)也并不原始， 它總是按照某設(shè)計(jì)者的要求來進(jìn)行組織的。 這樣一來， 設(shè)計(jì)者的觀點(diǎn)或者價(jià)值觀總是或多或少會(huì)代入這些“原始”數(shù)據(jù)中去。 因此在數(shù)據(jù)的采集到解釋的過程中， 都會(huì)帶有原始數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)者的意志。

這里， 我并不是想說大數(shù)據(jù)分析不是一個(gè)好的工具。而是想說， 就像任何好的工具一樣， 它有它所擅長的地方， 也會(huì)其局限的地方。 而世界正因?yàn)椴荒軉螐囊粋€(gè)方面解釋而顯得有趣。

原文鏈接：http://www.ctocio.com/ccnews/11533.html