尊龙凯时

    尊龙凯时軟件（來(lái)源：51CTO　作者：不詳）

　　不久之前我曾與一位大型銀行的首席執行官一同用餐。他正在考慮是否要退出意大利市場(chǎng)，因為經(jīng)濟形勢不景氣，而且未來(lái)很可能出現一場(chǎng)歐元危機。 

    這位CEO手下的經(jīng)濟學(xué)家描繪出一片慘淡的景象，并且計算出經(jīng)濟低迷對公司意味著(zhù)什么。但是最終，他還是在自己價(jià)值觀(guān)念的指引下做出了決定。 

    這家銀行在意大利已經(jīng)有了幾十年的歷史。他不希望意大利人覺(jué)得他的銀行只能同甘不能共苦。他不希望銀行的員工認為他們在時(shí)局艱難之際會(huì )棄甲而逃。他決定留在意大利，不管未來(lái)有什么危機都要堅持下去，即便付出短期代價(jià)也在所不惜。 

    做決策之時(shí)他并沒(méi)有忘記那些數據，但最終他采用了另一種不同的思維方式。當然，他是正確的。商業(yè)建立在信任之上。信任是一種披著(zhù)情感外衣的互惠主義。在困境中做出正確決策的人和機構能夠贏(yíng)得自尊和他人的尊敬，這種感情上的東西是非常寶貴的，即便它不能為數據所捕捉和反映。 

    這個(gè)故事反映出了數據分析的長(cháng)處和局限。目前這一歷史時(shí)期最大的創(chuàng )新就在于，我們的生活現在由收集數據的計算機調控著(zhù)。在這個(gè)時(shí)代，頭腦無(wú)法理解的復雜情況，數據可以幫我們解讀其中的含義。數據可以彌補我們對直覺(jué)的過(guò)分自信，數據可以減輕欲望對知覺(jué)的扭曲程度。 

    但有，些事情是“大數據”不擅長(cháng)的，下面我會(huì )一一道來(lái)： 

    數據不懂社交。大腦在數學(xué)方面很差勁（不信請迅速心算一下437的平方根是多少），但是大腦懂得社會(huì )認知。人們擅長(cháng)反射彼此的情緒狀態(tài)，擅長(cháng)偵測出不合作的行為，擅長(cháng)用情緒為事物賦予價(jià)值。 

    計算機數據分析擅長(cháng)的是測量社會(huì )交往的“量”而非“質(zhì)”。網(wǎng)絡(luò )科學(xué)家可以測量出你在76%的時(shí)間里與6名同事的社交互動(dòng)情況，但是他們不可能捕捉到你心底對于那些一年才見(jiàn)2次的兒時(shí)玩伴的感情，更不必說(shuō)但丁對于僅有兩面之緣的貝阿特麗斯的感情了。因此，在社交關(guān)系的決策中，不要愚蠢到放棄頭腦中那臺充滿(mǎn)魔力的機器，而去相信你辦工作上的那臺機器。 

    數據不懂背景。人類(lèi)的決策不是離散的事件，而是鑲嵌在時(shí)間序列和背景之中的。經(jīng)過(guò)數百萬(wàn)年的演化，人腦已經(jīng)變得善于處理這樣的現實(shí)。人們擅長(cháng)講述交織了多重原因和多重背景的故事。數據分析則不懂得如何敘事，也不懂得思維的浮現過(guò)程。即便是一部普普通通的小說(shuō)，數據分析也無(wú)法解釋其中的思路。 

    數據會(huì )制造出更大的“干草垛”。這一觀(guān)點(diǎn)是由納西姆塔勒布（Nassim Taleb，著(zhù)名商業(yè)思想家，著(zhù)有《黑天鵝：如何應對不可知的未來(lái)》等書(shū)作）提出的。隨著(zhù)我們掌握的數據越來(lái)越多，可以發(fā)現的統計上顯著(zhù)的相關(guān)關(guān)系也就越來(lái)越多。這些相關(guān)關(guān)系中，有很多都是沒(méi)有實(shí)際意義的，在真正解決問(wèn)題時(shí)很可能將人引入歧途。這種欺騙性會(huì )隨著(zhù)數據的增多而指數級地增長(cháng)。在這個(gè)龐大的“干草垛”里，我們要找的那根針被越埋越深。大數據時(shí)代的特征之一就是，“重大”發(fā)現的數量被數據擴張帶來(lái)的噪音所淹沒(méi)。 

    大數據無(wú)法解決大問(wèn)題。如果你只想分析哪些郵件可以帶來(lái)最多的競選資金贊助，你可以做一個(gè)隨機控制實(shí)驗。但假設目標是刺激衰退期的經(jīng)濟形勢，你就不可能找到一個(gè)平行世界中的社會(huì )來(lái)當對照組。最佳的經(jīng)濟刺激手段到底是什么？人們對此爭論不休，盡管數據像海浪一般涌來(lái)，就我所知，這場(chǎng)辯論中尚未有哪位主要“辯手”因為參考了數據分析而改變立場(chǎng)的。 

    數據偏愛(ài)潮流，忽視杰作。當大量個(gè)體對某種文化產(chǎn)品迅速產(chǎn)生興趣時(shí)，數據分析可以敏銳地偵測到這種趨勢。但是，一些重要的（也是有收益的）產(chǎn)品在一開(kāi)始就被數據擯棄了，僅僅因為它們的特異之處不為人所熟知。 

    數據掩蓋了價(jià)值觀(guān)念。我最近讀到一本有著(zhù)精彩標題的學(xué)術(shù)專(zhuān)著(zhù)——《‘原始數據’只是一種修辭》。書(shū)中的要點(diǎn)之一就是，數據從來(lái)都不可能是“原始”的，數據總是依照某人的傾向和價(jià)值觀(guān)念而被構建出來(lái)的。數據分析的結果看似客觀(guān)公正，但其實(shí)價(jià)值選擇貫穿了從構建到解讀的全過(guò)程。 

    這篇文章并不是要批評大數據不是一種偉大的工具。只是，和任何一種工具一樣，大數據有拿手強項，也有不擅長(cháng)的領(lǐng)域。正如耶魯大學(xué)的愛(ài)德華圖弗特教授（Edward Tufte）所說(shuō)：“這個(gè)世界的有趣之處，遠勝任何一門(mén)學(xué)科?！?