來(lái)自大數(shù)據(jù)的反思：需要你讀懂的10個(gè)小故事

隨著各種技術(shù)發(fā)展，很多人都在吹捧大數(shù)據(jù)。然而如同股市一樣，越是高漲，越是需要警醒，在大數(shù)據(jù)熱火朝天前行的路上，多一點(diǎn)反思，多一份冷靜，或許能讓這路走的更好、更遠(yuǎn)。本文的10個(gè)小故事，或許能讓你有所得。

自2011年以來(lái)，大數(shù)據(jù)旋風(fēng)以“迅雷不及掩耳之勢(shì)”席卷中國(guó)。毋庸置疑，大數(shù)據(jù)已然成為繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后新一輪的技術(shù)變革熱潮，不僅是信息領(lǐng)域，經(jīng)濟(jì)、政治、社會(huì)等諸多領(lǐng)域都“磨刀霍霍”向大數(shù)據(jù)，準(zhǔn)備在其中逐得一席之地。

中國(guó)工程院李國(guó)杰院士更是把大數(shù)據(jù)提升到戰(zhàn)略的高度，他表示，數(shù)據(jù)是與物質(zhì)、能源一樣重要的戰(zhàn)略資源。從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值的技術(shù)正是最有活力的軟技術(shù)，在數(shù)據(jù)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)上的落后，將使我們像錯(cuò)過(guò)工業(yè)革命機(jī)會(huì)一樣延誤一個(gè)時(shí)代。

在這樣的認(rèn)知下，“大數(shù)據(jù)”日趨變成大家“耳熟能詳”的熱詞。圖1所示的是谷歌趨勢(shì)（Google Trends）顯示的有關(guān)大數(shù)據(jù)熱度的趨勢(shì)，從圖1中可以看到，在未來(lái)的數(shù)年里，“大數(shù)據(jù)”的熱度可能還是“高燒不退”（圖1中虛線為未來(lái)趨勢(shì)）。

圖1 大數(shù)據(jù)趨勢(shì)（圖片來(lái)源：作者截圖）

在大數(shù)據(jù)熱火朝天前行的路上，多一點(diǎn)反思，多一份冷靜，或許能讓這路走的更好、更遠(yuǎn)？例如，2014年4月，大名鼎鼎的《紐約時(shí)報(bào)》發(fā)表題為《大數(shù)據(jù)帶來(lái)的八個(gè)（不，是九個(gè)?。﹩?wèn)題》（Eight (No, Nine!) Problems With Big Data）”的反思文章【2】，其中文中的第九個(gè)問(wèn)題，就是所謂的“大數(shù)據(jù)的炒作（we almost forgot one last problem: the hype）”。同樣為重量級(jí)的英國(guó)報(bào)刊《財(cái)經(jīng)時(shí)報(bào)》（Financial Times，F(xiàn)T）也刊發(fā)了類似反思式的文章“大數(shù)據(jù)：我們正在犯大錯(cuò)誤嗎？（Big data: are we making a big mistake?）”【3】

在大數(shù)據(jù)熱炒之中，大數(shù)據(jù)的價(jià)值是否被夸大了？是否存在人造的“心靈雞湯”？大數(shù)據(jù)技術(shù)便利帶來(lái)的“收之桑榆”，是否也存在自己的副作用——“失之東隅”——個(gè)人的隱私何以得到保障？大數(shù)據(jù)熱炒的“繁華過(guò)盡”,數(shù)據(jù)背后的巨大價(jià)值是否還能“溫潤(rùn)依舊”？在眾聲喧嘩之中，我們需要冷靜審慎地思考上述問(wèn)題。

太多的“唐僧式”的說(shuō)教，會(huì)讓很多人感到無(wú)趣。下文分享了10個(gè)從“天南地北”收集而來(lái)的小故事（或稱段子），從這些小故事中，可對(duì)熱炒的大數(shù)據(jù)反思一下，這或許能讓讀者更加客觀地看待大數(shù)據(jù)。有些小故事與結(jié)論之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，或許不是那么妥帖，諸位別太較真，讀一讀、樂(lè)一樂(lè)、想一想就好！

故事01：大數(shù)據(jù)都是騙人的啊——大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)得準(zhǔn)嗎？

從前，有一頭不在風(fēng)口長(zhǎng)大的豬。自打出生以來(lái)，就在豬圈這個(gè)世外桃源里美滿地生活著。每天都有人時(shí)不時(shí)地扔進(jìn)來(lái)一些好吃的東西，小豬覺(jué)得日子愜意極了！高興任性時(shí)，可在豬圈泥堆里打滾耍潑。憂傷時(shí)，可趴在豬圈的護(hù)欄上，看夕陽(yáng)西下，春去秋來(lái)，歲月不爭(zhēng)?！柏i”生如此，夫復(fù)何求？
根據(jù)過(guò)往數(shù)百天的大數(shù)據(jù)分析，小豬預(yù)測(cè)，未來(lái)的日子會(huì)一直這樣“波瀾不驚”地過(guò)下去，直到它從小豬長(zhǎng)成肥豬……在春節(jié)前的一個(gè)下午，一次血腥的殺戮改變了豬的信念：尼瑪大數(shù)據(jù)都是騙人的啊……慘叫嘎然而止。

圖2 大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：都是騙人的

這則“人造寓言”是由《MacTalk·人生元編程》一書(shū)作者池建強(qiáng)先生“杜撰”而成的【4】。池先生估計(jì)是想用這個(gè)搞笑的小寓言“黑”一把大數(shù)據(jù)。

我們知道，針對(duì)大數(shù)據(jù)分析，無(wú)非有兩個(gè)方面的作用：（1）面向過(guò)去，發(fā)現(xiàn)潛藏在數(shù)據(jù)表面之下的歷史規(guī)律或模式，稱之為描述性分析（Descriptive Analysis）；（2）面向未來(lái)，對(duì)未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，稱之為預(yù)測(cè)性分析（Predictive Analysis）。把大數(shù)據(jù)分析的范圍從“已知”拓展 到了“未知”，從“過(guò)去” 走向 “將來(lái)”，這是大數(shù)據(jù)真正的生命力 和“靈魂” 所在。

那頭“悲催”的豬，之所以發(fā)出“大數(shù)據(jù)都是騙人的啊”吶喊，是因?yàn)樗牡贸隽艘粋€(gè)錯(cuò)誤的“歷史規(guī)律”：根據(jù)以往的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)，它每天都會(huì)過(guò)著“飯來(lái)張口”的豬一般的生活。但是沒(méi)想到，會(huì)發(fā)生“黑天鵝事件”——春節(jié)的殺豬事件。

黑天鵝事件（Black Swan Event) 通常是指，難以預(yù)測(cè)的但影響甚大的事件，一旦發(fā)生，便會(huì)引起整個(gè)局面連鎖負(fù)面反應(yīng)甚至顛覆。讀者可閱讀納西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）所著的暢銷書(shū)《黑天鵝》，來(lái)獲得對(duì)“黑天鵝事件”更多的理解。

其實(shí)，我們不妨從另外一個(gè)角度來(lái)分析一下，這個(gè)搞笑的小寓言在“黑”大數(shù)據(jù)時(shí)，也有失敗的地方。通過(guò)閱讀知道，舍恩伯格教授在其著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的第一個(gè)核心觀點(diǎn)就是：大數(shù)據(jù)即全數(shù)據(jù)（即n=All，這里n為數(shù)據(jù)的大?。?，其旨在收集和分析與某事物相關(guān)的“全部”數(shù)據(jù)，而非僅分析“部分”數(shù)據(jù)。

那頭小豬，僅僅著眼于分析它“從小到肥”成長(zhǎng)數(shù)據(jù)——局部小數(shù)據(jù)，而忽略了“從肥到?jīng)]”的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)不全，結(jié)論自然會(huì)偏，預(yù)測(cè)就會(huì)不準(zhǔn)。

要不怎么會(huì)有這樣的規(guī)律總結(jié)呢：“人怕出名，豬怕壯”。豬肥了,很容易先被抓來(lái)殺掉。這樣的“豬”血淚史，天天都上演的還少嗎？上面的小寓言，其實(shí)是告訴我們：數(shù)據(jù)不全，不僅坑爹，還坑命??！

那么，問(wèn)題來(lái)了，大數(shù)據(jù)等于全數(shù)據(jù)（即n=All），能輕易做到嗎？

故事02：顛簸的街道——對(duì)不起，“n=All”只是一個(gè)幻覺(jué)

波士頓市政府推薦自己的市民，使用一款智能手機(jī)應(yīng)用——“顛簸的街道（Street Bump，網(wǎng)站訪問(wèn)鏈接：http://www.streetbump.org/）”。這個(gè)應(yīng)用程序，可利用智能手機(jī)中內(nèi)置的加速度傳感器，來(lái)檢查出街道上的坑洼之處——在路面平穩(wěn)的地方，傳感器加速度值小，而在坑坑洼洼的地方，傳感器加速度值就大。熱心的波士頓市民們，只要下載并使用這個(gè)應(yīng)用程序后，開(kāi)著車、帶著手機(jī)，他們就是一名義務(wù)的、兼職的市政工人，這樣就可以輕易做到“全民皆市政”。市政廳全職的工作人員就無(wú)需親自巡查道路，而是打開(kāi)電腦，就能一目了然的看到哪些道路損壞嚴(yán)重，哪里需要維修，如圖3所示。

圖3 顛簸的街道 （圖片來(lái)源：作者截圖）

波士頓市政府也因此驕傲地宣布，“大數(shù)據(jù)，為這座城市提供了實(shí)時(shí)的信息，它幫助我們解決問(wèn)題，并提供了長(zhǎng)期的投資計(jì)劃”。著名期刊《連線》（Wired）也毫不吝嗇它的溢美之詞【5】：這是眾包（Crowdsourcing）改善政府功能的典范之作。

眾包是《連線》雜志記者Jeff Howe于2006年發(fā)明的一個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ)，用來(lái)描述一種新的商業(yè)模式。它以自由自愿的形式外包給非特定的大眾網(wǎng)絡(luò)的做法。眾包利用眾多志愿員工的創(chuàng)意和能力——這些志愿員工具備完成任務(wù)的技能，愿意利用業(yè)余時(shí)間工作，滿足于對(duì)其服務(wù)收取小額報(bào)酬，或者暫時(shí)并無(wú)報(bào)酬，僅僅滿足于未來(lái)獲得更多報(bào)酬的前景。

然而，從一開(kāi)始，“顛簸的街道”的產(chǎn)品設(shè)計(jì)就是有偏的（bias），因?yàn)槭褂眠@款A(yù)pp的對(duì)象，“不經(jīng)意間”要滿足3個(gè)條件：（1）年齡結(jié)構(gòu)趨近年輕，因?yàn)橹欣夏耆藧?ài)玩智能手機(jī)的相對(duì)較少；（2）使用App的人，還得有一部車。雖然有輛車在美國(guó)不算事，但畢竟不是每個(gè)人都有；（3）有錢，還得有閑。前面兩個(gè)條件這還不夠，使用者還得有“閑心”， 想著開(kāi)車時(shí)打開(kāi)“顛簸的街道”這個(gè)App。想象一下，很多年輕人的智能手機(jī)安裝的應(yīng)用程序數(shù)量可能兩位數(shù)以上，除了較為常用的社交軟件如Facebook或Twitter（中國(guó)用戶用得較多的是微博、微信等）記得開(kāi)機(jī)運(yùn)行外，還有什么公益軟件“重要地”一開(kāi)車就記得打開(kāi)？

“顛簸的街道”的理念在于，它可以提供 “n=All（所有）”個(gè)坑洼地點(diǎn)信息， 但這里的“n=All（所有）”也僅僅是滿足上述3個(gè)條件的用戶記錄數(shù)據(jù)，而非“所有坑洼點(diǎn)”的數(shù)據(jù)，上述3個(gè)條件，每個(gè)條件其實(shí)都過(guò)濾了一批樣本，“n=All”注定是不成立的。在一些貧民窟，可能因?yàn)槭褂檬謾C(jī)的、開(kāi)車的、有閑心的App用戶偏少，即使有些路面有較多坑洼點(diǎn)，也未必能檢測(cè)出來(lái)。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者舍恩伯格教授常用“n=All”，來(lái)定義大數(shù)據(jù)集合。如果真能這樣，那么就無(wú)需采樣了，也不再有采樣偏差的問(wèn)題，因?yàn)椴蓸右呀?jīng)包含了所有數(shù)據(jù)。

暢銷書(shū)《你的數(shù)字感：走出大數(shù)據(jù)分析與解讀的誤區(qū)》（Numbersense: How to Use Big Data to Your Advantage）的作者、美國(guó)紐約大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授Kaiser Fung，就毫不客氣地提醒人們，不要簡(jiǎn)單地假定自己掌握了所有有關(guān)的數(shù)據(jù)： “N=All（所有）”常常僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)的一種假設(shè)，而不是現(xiàn)實(shí)。

微軟-紐約首席研究員Kate Crawford也指出，現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)是含有系統(tǒng)偏差的，通常需要人們仔細(xì)考量，才有可能找到并糾正這些系統(tǒng)偏差。大數(shù)據(jù)，看起來(lái)包羅萬(wàn)象，但“n=All”往往不過(guò)是一個(gè)頗有誘惑力的假象而已。

“n=All”,夢(mèng)想很豐滿，但現(xiàn)實(shí)很骨感！

但即使具備全數(shù)據(jù)，就能輕易找到隱藏于數(shù)據(jù)背后的有價(jià)值信息嗎？請(qǐng)接著看下面的故事。

故事03：醉漢路燈下找鑰匙——大數(shù)據(jù)的研究方法可笑嗎？

一天晚上，一個(gè)醉漢在路燈下不停地轉(zhuǎn)來(lái)轉(zhuǎn)去，警察就問(wèn)他在找什么。醉漢說(shuō)，我的鑰匙丟了。于是，警察幫他一起找，結(jié)果路燈周圍找了幾遍都沒(méi)找到。于是警察就問(wèn)，你確信你的鑰匙是丟到這兒?jiǎn)?？醉漢說(shuō)，不確信啊，我壓根就不知道我的鑰匙丟到哪兒。警察怒從心中來(lái)，問(wèn)，那你到這里來(lái)找什么？醉漢振振有辭：因?yàn)橹挥羞@里有光線??！

圖4 醉漢路燈下找鑰匙（圖片來(lái)源：經(jīng)濟(jì)學(xué)人）

這個(gè)故事很簡(jiǎn)單，看完這個(gè)故事，有人可能會(huì)感嘆醉漢的“幼稚”、“可笑”。但不好笑的是，“烏鴉笑豬黑，自己不覺(jué)得”，這個(gè)故事也揭示了一個(gè)事實(shí)：在面臨復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，我們的思維方式也常同這個(gè)醉漢所差無(wú)幾，同樣也是先在自己熟悉的范圍和領(lǐng)域內(nèi)尋找答案，哪怕這個(gè)答案和自己的領(lǐng)域“相隔萬(wàn)里”！

還有人甚至認(rèn)為，醉漢找鑰匙的行為，恰恰就是科學(xué)研究所遵循的哲學(xué)觀。前人的研究成果，恰是是后人研究的基石，也即這則故事中的“路燈”。到路燈下找鑰匙，雖看來(lái)有些荒唐，但也是“無(wú)奈之下”的明智之舉。

數(shù)據(jù)那么大，價(jià)值密度那么低，你也可以去分析，但從何分析起？首先想到的方法和工具，難道不是當(dāng)下你最熟悉的？而你最熟悉的，就能確保它就是最好的嗎？

沃頓商學(xué)院著名教授、紐約時(shí)報(bào)最佳暢銷書(shū)作者喬納?伯杰（Jonah Berger）從另外一個(gè)角度，解讀這個(gè)故事【6】：在這里，浩瀚的黑夜就是如同全數(shù)據(jù)，“鑰匙”就好比是大數(shù)據(jù)分析中我們要找到的價(jià)值目標(biāo)，他認(rèn)為，“路燈”就好比我們要達(dá)到這個(gè)目標(biāo)的測(cè)量“標(biāo)尺”，如果這個(gè)標(biāo)尺的導(dǎo)向有問(wèn)題，順著這個(gè)標(biāo)尺導(dǎo)引，想要找到心儀的“鑰匙”，是非常困難的！在我們癡迷于某項(xiàng)自己熟悉的特定測(cè)量標(biāo)尺之前，一定要提前審視一下，這個(gè)測(cè)量標(biāo)尺是否適合幫助我們找到那把“鑰匙”，如果不能，趕快換一盞“街燈”吧！

如果在黑暗中丟失的鑰匙，是大數(shù)據(jù)中的價(jià)值，那這個(gè)價(jià)值也太稀疏了吧。下面的故事，讓我們聊聊大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

故事04：園中有金不在金——大數(shù)據(jù)的價(jià)值 

人們?cè)诿枋龃髷?shù)據(jù)時(shí)，通常表明其具備4個(gè)V特征，即4個(gè)以V為首字母的英文描述：Volume（體量大）、Variety（模態(tài)多）、Velocity（速度快）及Value（價(jià)值大）。前三個(gè)V，本質(zhì)上，是為第四個(gè)V服務(wù)的。試想一下，如果大數(shù)據(jù)里沒(méi)有我們希望得到的價(jià)值，我們?yōu)楹芜€辛辛苦苦這么折騰前3個(gè)V？

英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)吳甘沙先生說(shuō)，“鑒于大數(shù)據(jù)信息密度低，大數(shù)據(jù)是貧礦，投入產(chǎn)出比不見(jiàn)得好?！薄都~約時(shí)報(bào)》著名科技記者Steve Lohr，在其采訪報(bào)道“大數(shù)據(jù)時(shí)代（The Age of Big Data）”中表明【7】，大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的風(fēng)險(xiǎn)還在于，會(huì)有很多的“誤報(bào)”發(fā)現(xiàn)，用斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授Trevor Hastie的話來(lái)說(shuō)，就是“在數(shù)據(jù)的大干草垛中，發(fā)現(xiàn)有意義的“針”，其困難在于“很多干草看起來(lái)也像針（The trouble with seeking a meaningful needle in massive haystacks of data is that “many bits of straw look like needles）”

針對(duì)大數(shù)據(jù)的價(jià)值，李國(guó)杰院士借助中國(guó)傳統(tǒng)的寓言故事《園中有金》，從另外一個(gè)角度，說(shuō)明大數(shù)據(jù)的價(jià)值，寓言故事是這樣的【8】：

有父子二人，居山村，營(yíng)果園。父病后，子不勤耕作，園漸荒蕪。一日，父病危，謂子曰：園中有金。子翻地尋金，無(wú)所得，甚悵然。是年秋，園中葡萄、蘋(píng)果之屬皆大豐收。子始悟父言之理。

人們總是期望，能從大數(shù)據(jù)中挖掘出意想不到的“大價(jià)值”?？衫顕?guó)杰院士認(rèn)為【8】，實(shí)際上，大數(shù)據(jù)的價(jià)值，主要體現(xiàn)在它的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)上，大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)，并不完全反映在大數(shù)據(jù)公司的直接收入上，應(yīng)考慮對(duì)其他行業(yè)效率和質(zhì)量提高的貢獻(xiàn)。

大數(shù)據(jù)是典型的通用技術(shù)，理解通用技術(shù)的價(jià)值，要懂得采用“蜜蜂模型”：蜜蜂的最大效益，并非是自己釀造的蜂蜜，而是蜜蜂傳粉對(duì)農(nóng)林業(yè)的貢獻(xiàn)——你能說(shuō)秋天的累累碩果，沒(méi)有蜜蜂的一份功勞？

回到前文的小故事，兒子翻地的價(jià)值，不僅在于翻到園中的金子，更是在于翻地之后，促進(jìn)了秋天果園的豐收。在第03個(gè)小故事中，醉漢黑暗中尋找的鑰匙，亦非最終的價(jià)值，通過(guò)鑰匙打開(kāi)的門(mén)才是。

對(duì)于大數(shù)據(jù)研究而言，一旦數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析、傳輸?shù)饶芰μ岣吡耍词箾](méi)有發(fā)現(xiàn)什么普適的規(guī)律或令人完全想不到的新知識(shí)，也極大地推動(dòng)了諸如計(jì)算機(jī)軟硬件、數(shù)據(jù)分析等行業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的價(jià)值也已逐步體現(xiàn)。

李國(guó)杰院士認(rèn)為，我們不必天天期盼奇跡出現(xiàn)，多做一些“樸實(shí)無(wú)華”的事，實(shí)際的進(jìn)步就會(huì)體現(xiàn)在扎扎實(shí)實(shí)的努力之中。一些媒體總喜歡宣傳一些抓人眼球的大數(shù)據(jù)成功案例。但從事大數(shù)據(jù)行業(yè)的人士，應(yīng)保持清醒的頭腦：無(wú)華是常態(tài)，精彩是無(wú)華的質(zhì)變。

如果把“大數(shù)據(jù)”比作農(nóng)夫父子院后的那片土地，那么土地的面積越大，會(huì)不會(huì)能挖掘出的“金子”就越多呢？答案還真不是，下面的故事我們說(shuō)說(shuō)大數(shù)據(jù)的大小之爭(zhēng)。

故事05：蓋洛普抽樣的成功——大小之爭(zhēng)，“大”數(shù)據(jù)一定勝過(guò)小抽樣嗎？

1936年，民主黨人艾爾弗雷德?蘭登（Alfred Landon）與時(shí)任總統(tǒng)富蘭克林·羅斯福（Franklin Roosevelt）競(jìng)選下屆總統(tǒng)。《文學(xué)文摘》（The Literary Digest）這家頗有聲望的雜志承擔(dān)了選情預(yù)測(cè)的任務(wù)。之所以說(shuō)它“頗有聲望”，是因?yàn)椤段膶W(xué)文摘》曾在1920年、1924年、1928年、1932年連續(xù)4屆美國(guó)總統(tǒng)大選中，成功地預(yù)測(cè)總統(tǒng)寶座的歸屬。
1936年，《文學(xué)文摘》再次雄赳赳、氣昂昂地照辦老辦法——民意調(diào)查，不同于前幾次的調(diào)查，這次調(diào)查把范圍拓展得更廣。當(dāng)時(shí)大家都相信，數(shù)據(jù)集合越大，預(yù)測(cè)結(jié)果越準(zhǔn)確?！段膶W(xué)文摘》計(jì)劃寄出1000萬(wàn)份調(diào)查問(wèn)卷，覆蓋當(dāng)時(shí)四分之一的選民。最終該雜志在兩個(gè)多月內(nèi)收到了驚人的240萬(wàn)份回執(zhí)，在統(tǒng)計(jì)完成以后，《文學(xué)文摘》宣布，艾爾弗雷德?蘭登將會(huì)以55比41的優(yōu)勢(shì)，擊敗富蘭克林·羅斯福贏得大選，另外4%的選民則會(huì)零散地投給第三候選人。
然而，真實(shí)的選舉結(jié)果與《文學(xué)文摘》的預(yù)測(cè)大相徑庭：羅斯福以61比37的壓倒性優(yōu)勢(shì)獲勝。讓《文學(xué)文摘》臉上掛不住的是，新民意調(diào)查的開(kāi)創(chuàng)者喬治·蓋洛普（George Gallup），僅僅通過(guò)一場(chǎng)規(guī)模小得多的問(wèn)卷——一個(gè)3000人的問(wèn)卷調(diào)查，得出了準(zhǔn)確得多的預(yù)測(cè)結(jié)果：羅斯福將穩(wěn)操勝券。蓋洛普的3000人“小”抽樣，居然挑翻了《文學(xué)文摘》240萬(wàn)的“大”調(diào)查，實(shí)在讓專家學(xué)者和社會(huì)大眾跌破眼鏡。

顯然，蓋洛普有他獨(dú)到的辦法，而從數(shù)據(jù)體積大小的角度來(lái)看，“大”并不能決定一切。民意調(diào)查是基于對(duì)投票人的大范圍采樣。這意味著調(diào)查者需要處理兩個(gè)難題：樣本誤差和樣本偏差。

在過(guò)去的200多年里，統(tǒng)計(jì)學(xué)家們總結(jié)出了在認(rèn)知數(shù)據(jù)的過(guò)程中存在的種種陷阱（如樣本偏差和樣本誤差）。如今數(shù)據(jù)的規(guī)模更大了，采集的成本也更低了，“大數(shù)據(jù)”中依然存在大量的“小數(shù)據(jù)”問(wèn)題，大數(shù)據(jù)采集同樣會(huì)犯小數(shù)據(jù)采集一樣的統(tǒng)計(jì)偏差【3】。我們不能掩耳盜鈴，假裝這些陷阱都已經(jīng)被填平了，事實(shí)上，它們還都在，甚至問(wèn)題更加突出。

蓋洛普成功的法寶在于，科學(xué)地抽樣，保證抽樣的隨機(jī)性，他沒(méi)有盲目的擴(kuò)大調(diào)查面積，而是根據(jù)選民的分別特征，根據(jù)職業(yè)、年齡、膚色等在3000人的比重，再確定電話訪問(wèn)、郵件訪問(wèn)和街頭調(diào)查等各種方式所在比例。由于樣本抽樣得當(dāng)，就可以做到“以小見(jiàn)大”、“一葉知秋”。

《文學(xué)文摘》的失敗在于，取樣存在嚴(yán)重偏差，它的調(diào)查對(duì)象主要鎖定為它自己的訂戶。雖然《文學(xué)文摘》的問(wèn)卷調(diào)查數(shù)量不少，但它的訂戶多集中在中上階層，樣本從一開(kāi)始就是有偏差的（sample bias），因此，推斷的結(jié)果不準(zhǔn)，就不足為奇了。而且民主黨人艾爾弗雷德?蘭登的支持者，似乎更樂(lè)于寄回問(wèn)卷結(jié)果，這使得調(diào)查的錯(cuò)誤更進(jìn)了一步。這兩種偏差的結(jié)合，注定了《讀者文摘》調(diào)查的失敗。

我們可以類比一下《文學(xué)文摘》的調(diào)查模式，試想一樣，如果在中國(guó)春運(yùn)來(lái)臨時(shí)，在火車上調(diào)查，問(wèn)乘客是不是買到票了，即使你調(diào)查1000萬(wàn)人，這可是大數(shù)據(jù)啊，結(jié)論毫無(wú)意外地是都買到了，但這個(gè)結(jié)果無(wú)論如何都是不科學(xué)的，因?yàn)闃颖镜倪x取是有偏的。

當(dāng)然，采樣也是有缺點(diǎn)的，如果采樣沒(méi)有滿足隨機(jī)性，即使百分之幾的偏差，就可能丟失“黑天鵝事件”的信號(hào)，因此在全數(shù)據(jù)集存在的前提下，全數(shù)據(jù)當(dāng)然是首選（但從第02故事中，我們可以看到，全數(shù)據(jù)通常是無(wú)法得到的）。對(duì)針對(duì)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值，英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)吳甘沙先生給出了一個(gè)排序：全數(shù)據(jù)>好采樣數(shù)據(jù)>不均勻的大量數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用得當(dāng)，能極大地提升人們對(duì)事物的洞察力（insight），但技術(shù)和人誰(shuí)在決策（decision-making）中起更大作用？在下面的“點(diǎn)球成金”小故事，我們聊聊這個(gè)話題。

故事06：點(diǎn)球成金——數(shù)據(jù)流PK球探，誰(shuí)更重要？

《點(diǎn)球成金》(Moneyball)又是一例數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典故事：

長(zhǎng)期以來(lái)，美國(guó)職業(yè)棒球隊(duì)的教練們依賴慣例規(guī)則是，依據(jù)球員的“擊球率（Batting Average, AVG)”（其值等于安打數(shù)／打數(shù)），來(lái)挑選心儀的球員。而奧克蘭“運(yùn)動(dòng)家球隊(duì)”的總經(jīng)理比利?比恩（Billy Beane）卻另辟新徑，采用上壘率指標(biāo)(On-Base Percentage, OBP)來(lái)挑選球員，OBP代表一個(gè)球員能夠上壘而不是出局的能力。
采用上壘率來(lái)選拔人才，并非毫無(wú)根據(jù)。通過(guò)精細(xì)的數(shù)學(xué)模型分析，比利?比恩發(fā)現(xiàn)，高“上壘率”與比賽的勝負(fù)存在某種關(guān)聯(lián)（corelation），據(jù)此他提出了自己的獨(dú)到見(jiàn)解，即一個(gè)球員怎樣上壘并不重要，不管他是地滾球還是三跑壘，只要結(jié)果是上壘就夠了。在廣泛的批評(píng)和質(zhì)疑聲中，比恩通過(guò)自己的數(shù)據(jù)分析，創(chuàng)立了“賽伯計(jì)量學(xué)”（Sabermerrics）。據(jù)此理論，比恩依據(jù)“高上壘率”選取了自己所需的球員，這些球員的身價(jià)遠(yuǎn)不如其他知名球員，但比利?比恩卻能帶領(lǐng)這些球員在2002年的美國(guó)聯(lián)盟西部賽事中奪得冠軍，并取得了20場(chǎng)連勝的戰(zhàn)績(jī)。

圖5 點(diǎn)球成金（圖片來(lái)源：wikipedia.org）

這個(gè)故事講得是數(shù)量化分析和預(yù)測(cè)對(duì)棒球運(yùn)動(dòng)的貢獻(xiàn)，吳甘沙先生認(rèn)為，它在大數(shù)據(jù)背景下出現(xiàn)了傳播的誤區(qū)：

第一，它頻繁出現(xiàn)在諸如舍恩伯格《大數(shù)據(jù)時(shí)代》之類的圖書(shū)中，其實(shí)這個(gè)案例并非大數(shù)據(jù)案例，而是早已存在的數(shù)據(jù)思維和方法。在“點(diǎn)球成金”案例中的數(shù)據(jù)，套用大數(shù)據(jù)的4V特征，基本上，無(wú)一符合。

第二，《點(diǎn)球成金》無(wú)論是小說(shuō)，還是拍出來(lái)的同名電影，都刻意或無(wú)意忽略了球探的作用。從讀者/觀眾的角度來(lái)看，奧克蘭“運(yùn)動(dòng)家球隊(duì)”的總經(jīng)理比利·比恩完全運(yùn)用了數(shù)據(jù)量化分析取代了球探。而事實(shí)上，在運(yùn)用這些數(shù)據(jù)量化工具的同時(shí)，比恩也增加了球探的費(fèi)用，“軍功章里”有數(shù)據(jù)分析的一半，也有球探的一半。

目前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，就有這么兩個(gè)流派，一派是技術(shù)主導(dǎo)派，他們提出“萬(wàn)物皆數(shù)”，要么數(shù)字化，要么死亡（孫正義在對(duì)日本企業(yè)界的演講上所言），他們認(rèn)為技術(shù)在決策中占有舉足輕重地作用。另一派是技術(shù)為輔派，他們認(rèn)為，技術(shù)僅僅是為人服務(wù)的，屬于為人所用的眾多工具的一種，不可夸大其作用。

針對(duì)《點(diǎn)球成金》這個(gè)案例，比利?比恩的擁躉者就屬于“數(shù)據(jù)流黨”，而更強(qiáng)調(diào)球探作用的則歸屬于“球探黨”。

球探黨Bill Shanks在其所著的《球探的榮耀：論打造王者之師的最勇敢之路》（Scout’s Honor: The Bravest Way To Build A Winning Ballteam）中【9】，對(duì)數(shù)據(jù)流黨的分析做出了強(qiáng)有力地回應(yīng)。他認(rèn)為，球探對(duì)運(yùn)動(dòng)員定性指標(biāo)(如競(jìng)爭(zhēng)性、抗壓力、意志力，勤奮程度等)的衡量，是少數(shù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如上壘率等）指標(biāo)無(wú)法量化刻畫(huà)的。

和《點(diǎn)球成金》觀點(diǎn)針?shù)h相對(duì)的是，Bill Shanks更認(rèn)可球探的作用，他把球探的作用命名為“勇士”哲學(xué)。對(duì)于勇士來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析只是眾多“刀槍棍棒”兵刃中的一種，無(wú)需奉之如圭臬，真正能“攻城略地”的還是需要勇士。比如說(shuō)，運(yùn)動(dòng)家棒球隊(duì)雖然在數(shù)據(jù)分析的指導(dǎo)下，獲得了震驚業(yè)界的好成績(jī)，然而他們并沒(méi)有取得季后賽的勝利，也沒(méi)有奪取世界冠軍，這說(shuō)明，數(shù)據(jù)分析雖重要，但人的作用更重要！

從第01故事的分析中，我們知道，大數(shù)據(jù)分析的第一層作用就是，面向過(guò)去，發(fā)現(xiàn)潛藏在數(shù)據(jù)表面之下的歷史規(guī)律或模式，也就是說(shuō)達(dá)到描述性分析。而為了讓讀者相信數(shù)據(jù)分析的能力，灌輸一些“心靈雞湯（或稱洗腦）”，是少不了的，哪怕它是假的！

故事07：啤酒和尿布：經(jīng)典故事是偽造的，你知道嗎？

這是一個(gè)關(guān)于零售帝國(guó)沃爾瑪?shù)墓适隆?在一次例行的數(shù)據(jù)分析之后， 研究人員突然發(fā)現(xiàn)： 跟尿布一起搭配購(gòu)買最多的商品，竟是啤酒！
尿布和啤酒，聽(tīng)起來(lái)風(fēng)馬牛不相及，但這是對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的結(jié)果，反映的是數(shù)據(jù)層面的規(guī)律。這種關(guān)系令人費(fèi)解，但經(jīng)過(guò)跟蹤調(diào)查，研究人員發(fā)現(xiàn)，一些年輕的爸爸常到超市去購(gòu)買嬰兒尿布，有30％~40％的新爸爸，會(huì)順便買點(diǎn)啤酒犒勞自己。隨后，沃爾瑪對(duì)啤酒和尿布進(jìn)行了捆綁銷售，不出意料，銷售量雙雙增加。

上面這個(gè)案例，出自于涂子沛先生的所著的大數(shù)據(jù)暢銷書(shū)《數(shù)據(jù)之巔》，在這個(gè)案例中，要情節(jié)有情節(jié)，要數(shù)據(jù)，有數(shù)據(jù)，誓言旦旦，不容你置疑。但是，這個(gè)故事雖經(jīng)典，但是讓你意想不到的是：

1.案例是編造的

這個(gè)經(jīng)典的“啤酒和尿布” (Beer and Diapers)的案例，不僅是《大數(shù)據(jù)》類圖書(shū)的常客，事實(shí)上，它更是無(wú)數(shù)次流連于“數(shù)據(jù)挖掘”之類的書(shū)籍中，特別是用來(lái)解釋“關(guān)聯(lián)規(guī)則（Association Rule）”的概念，更是“居家旅行，必備之良藥（周星馳語(yǔ)）”。當(dāng)前，基本上所有講大數(shù)據(jù)應(yīng)用，都會(huì)捎帶講上這個(gè)經(jīng)典案例，要求大家多研究“相關(guān)性”，少研究因果關(guān)系！但實(shí)在掃興的是，這個(gè)案例僅是一碗數(shù)據(jù)分析的“心靈雞湯”——聽(tīng)起來(lái)很爽，但信不得！

實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。如果這個(gè)故事是真的，按理說(shuō)，應(yīng)該給超級(jí)市場(chǎng)以無(wú)限啟發(fā)才對(duì)，可實(shí)際上，不管是中國(guó)，還是在美國(guó)，在超市里面觀察一下，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，根本沒(méi)有類似的物品擺放，相近的都很少。