
編譯:Mika
【導讀】收集更多的數(shù)據(jù)會導致更好的決策嗎?像亞馬遜、谷歌和網(wǎng)飛這樣有競爭力、精通數(shù)據(jù)的公司已經(jīng)認識到,單靠數(shù)據(jù)分析并不總能產(chǎn)生最佳結(jié)果。在文中,數(shù)據(jù)科學家塞巴斯蒂安·韋尼克分析了當我們純粹基于數(shù)據(jù)做出決策時出現(xiàn)的問題,并提出了一種更聰明的使用方法。
Roy Price這個人,在座的絕大多數(shù)可能都沒聽說過。實際上,Roy Price是亞馬遜廣播公司的一位資深決策者,該公司是亞馬遜旗下的一家電視節(jié)目制作公司。
Roy Price有一個責任非常重大的工作,他要負責幫亞馬遜挑選即將制作的原創(chuàng)劇集。這個領域的競爭非常激烈,其他公司已經(jīng)有非常多的電視劇集。Roy不能只是隨便亂挑一個劇,他必須找出真正會火的劇集。
換句話說,他挑選的劇必須落在這條曲線的右側(cè)。這條曲線是IMDB(網(wǎng)絡電影資料庫)上2500個電視節(jié)目的用戶評分曲線圖,評分從1到10。縱軸表明有多少劇達到這個評分。如果你的劇達到9分或以上,那就妥妥的贏了,也就是說你擁有那2%的頂尖劇。
例如像「絕命毒師」「權力的游戲」「火線重案組」這類全是令人欲罷不能的劇??赐暌患局?,你馬上就會想看下一季。
「絕命毒師」劇照
曲線左邊,不妨選個最靠邊比較明顯的點,這里有個叫「選美小天后」(兒童選秀類)的節(jié)目。這足夠讓你明白曲線最左端代表了什么。
Roy Price并不擔心會選個落在曲線最左邊的節(jié)目,他擔心的是中間多數(shù)的這些節(jié)目。這些節(jié)目不算好,但也不是很爛,但它們不會真正地讓觀眾感興趣。所以他要確保制作的劇落在曲線的右側(cè)。
那么壓力就來了。當然,這也是亞馬遜第一次想做這類事情。所以Roy Price不想只是碰運氣,他想要打造成功,他要萬無一失的成功。
于是他舉辦了一個競賽,他吸取了許多關于電視劇的想法。通過評估,挑了八個候選的電視劇。
然后他為每個劇制作了第一集,再把它們放到網(wǎng)上讓觀眾免費觀看。觀眾的響應度也很高,一時間有幾百萬人在看這些劇集。
而這些人不知道的是,當他們在觀看節(jié)目時,他們也正被被Roy Price及他的團隊觀察。他們紀錄了關注所有的行為,比如哪些人按了撥放;哪些人按了暫停;哪些部分被跳過了;哪些部分被重看了一遍,他們收集了幾百萬個數(shù)據(jù)。他們想要用這些數(shù)據(jù)來決定要做什么樣的劇。
因此,在收集了所有的數(shù)據(jù)并處理過后,他們得到了一個答案——”亞馬遜需要制作一個有關四個美國共和黨參議員的喜劇”。
他們真的做了,有人知道這個節(jié)目嗎?
(觀眾:「阿爾法屋」)
是的,就是「阿爾法屋」。
「阿爾法屋」劇照
但看起來大部分人都不記得有這部劇,的確,這部劇收視率并不理想,它其實只是個一般的劇。
實際上,一般的劇差不多對應曲線上7.4分的位置,而 「阿爾法屋」 落在7.5分,比一般稍微好點。但絕對不是Roy Price和他的團隊想要達到的目標。
但在差不多同一時間,另一家公司的另一個決策者同樣用數(shù)據(jù)分析卻做出了一個頂尖的節(jié)目,他的名字是Ted Sarandos。
Ted是網(wǎng)飛的首席內(nèi)容官,就跟Roy一樣,他也要不停地尋找能火的劇集,而他也使用了數(shù)據(jù)分析。
但他的做法有點不太一樣,不是舉辦競賽。他和他的團隊觀察了網(wǎng)飛所有的觀眾數(shù)據(jù)。比如觀眾對節(jié)目的評分;觀看紀錄;哪些節(jié)目最受歡迎等等。
他們用這些數(shù)據(jù)去挖掘觀眾的所有細節(jié),關注喜歡什么類型的節(jié)目,什么類型的制作人,什么類型的演員…
在收集到全部的細節(jié)后,他們信心滿滿地決定要制作一部劇——不是四個參議員的喜劇,而是關于一位參議員的電視劇。
各位知道是哪部劇嗎?沒錯,就是「紙牌屋」。
「紙牌屋」劇照
至少在頭兩季,網(wǎng)飛在這個節(jié)目上賺到了極高的收視率?!讣埮莆荨乖谶@個曲線上拿到了 9.1分,這絕對實現(xiàn)了最初的目標。
很顯然,問題來了。這到底是怎么回事?
有兩個非常有競爭力、精通數(shù)據(jù)分析的公司,他們都整合了所有的數(shù)據(jù)。結(jié)果其中一個干的很漂亮,而另一個卻沒有。這是為什么呢?
根據(jù)邏輯分析來說,這種方法應該每次都有效啊。如果你收集了所有的數(shù)據(jù)來制定一個決策,那你應該可以得到相當不錯的決策。用大量的數(shù)據(jù)做支撐,還有高性能的計算機去增強它的效果,至少你可以期待得到一個還不錯的電視劇吧。
但如果數(shù)據(jù)分析并沒有想像中的有效,這就有點嚇人了。因為我們生活在一個越來越依賴數(shù)據(jù)的時代,我們要用數(shù)據(jù)做出遠比電視節(jié)目還要嚴肅重要的決策。
MHS是一家軟件公司,如果有人在美國被判入獄,要申請假釋。很有可能MHS公司的數(shù)據(jù)分析軟件就會被用來判定你是否能獲得假釋,它也是采用跟亞馬遜和Netflix公司相同的原則。但并不是用于決定某個電視節(jié)目收視率的好壞,而是用來決定一個人將來的行為的好壞。
一個半小時的電視節(jié)目可以很糟糕,但要坐很多年的牢顯然要糟糕得多。
但不幸的是,實際上已經(jīng)有證據(jù)顯示,盡管可以依靠龐大的數(shù)據(jù)資料,這項數(shù)據(jù)分析并不總能得出最優(yōu)的結(jié)果。
事實上,并不只有像MHS這樣的軟件公司在分析數(shù)據(jù)時無法得出最優(yōu)解,就連谷歌之類最頂尖的數(shù)據(jù)公司也會出錯。
2009年,谷歌宣布他們可以用數(shù)據(jù)分析來預測流行性感冒何時爆發(fā)。他們用自己的搜尋引擎來做數(shù)據(jù)分析,結(jié)果證明它準確無比,這引得各路新聞報道鋪天蓋地,甚至還達到了一個科學界的頂峰,在"自然"期刊上發(fā)表了文章。
之后的每一年,它都預測得準確無誤。直到有一年,預測失敗了。沒有人知道到底是什么原因,但那一年它就是不準了,當然這又成了一個大新聞,包括現(xiàn)在被"自然"期刊撤稿。
所以,即使是最頂尖的數(shù)據(jù)分析公司亞馬遜和谷歌有時也會出錯。但盡管出現(xiàn)了這些失敗,數(shù)據(jù)仍然在馬不停蹄地滲透進我們實際生活中的決策,進入工作場所、執(zhí)法過程、醫(yī)藥領域…
所以,我們應該確保數(shù)據(jù)是能夠幫助我們解決問題的。
我個人也曾經(jīng)多次被數(shù)據(jù)分析搞的焦頭爛額。我在計算遺傳學領域工作,這個領域有很多非常聰明的人在用多到難以想像的數(shù)據(jù)來制定相當嚴肅的決策。比如癌癥治療,或者藥物開發(fā)等等。
經(jīng)過這幾年,我已經(jīng)注意到一種模式或者規(guī)則,關于如何用數(shù)據(jù)做出成功以及不成功的決策。我覺得這個模式值得分享,內(nèi)容大概是這樣的:
首先,你會把問題拆分得非常細,這樣你就可以深度地分析這些細節(jié)。
然后,你要做的就是,再把這些細節(jié)重新整合起來,從而得出你要的結(jié)論。
有時這必須重復幾次。但基本都是圍繞這兩件事:拆分,再整合。
關鍵的問題在于,數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析只適用于第一步。無論數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析多么強大,它都只能幫助你拆分問題和了解細節(jié),它不適用于把細節(jié)重新整合在一起來得出一個結(jié)論。
然而有一個工具可以實現(xiàn)第二步,我們每個人都有,那就是大腦。
如果要說大腦很擅長某一件事,那就是它很會把瑣碎的細節(jié)重新整合在一起。即使你擁有的信息并不完整,也能得到一個好的結(jié)論,特別是專家的大腦。
這也是我相信Netflix會這么成功的原因,因為他們在分析過程中同時使用了數(shù)據(jù)和大腦。
他們利用數(shù)據(jù),首先去了解觀眾的若干細節(jié),沒有這些數(shù)據(jù),他們不可能進行這么透徹的分析。但在之后,要重新整合信息,制作像「紙牌屋」這樣劇的決策,就無法依賴數(shù)據(jù)了。
是Ted Sarandos和他的團隊通過思考做出了批準該節(jié)目的這個決策。這也就意味著,他們在做出決策時承擔很大的個人風險。
而另一方面,亞馬遜把事情搞砸了。他們?nèi)桃蕾嚁?shù)據(jù)來制定決策。
首先,舉辦了關于節(jié)目創(chuàng)意的競賽,然后他們決定選擇制作劇集「阿爾法屋」。對他們而言,這是一個非常安全的決策。因為他們總是可以指著數(shù)據(jù)說,”這是數(shù)據(jù)告訴我們的”。但數(shù)據(jù)并沒有帶給他們滿意的結(jié)果。
當然,數(shù)據(jù)依然是做決策時的強大的工具。但我相信,當數(shù)據(jù)開始主導這些決策時,并不能保證萬無一失,不管它有多么的強大,數(shù)據(jù)都僅僅是一個工具。記住這句話之后,我發(fā)現(xiàn)這個裝置相當有用。
在有數(shù)據(jù)之前,這就是用來做決策的工具,很多人應該知道這個,就是”魔力8號球”(一個隨機出答案的玩具)。
它真的很奇妙,因為如果你要做一個"是"或"不是"的決策時,你只要搖一搖這顆球,就可以得到答案了。
事實上,當然我已經(jīng)在我人生中做出了一些決定。雖然事后證明,我當初還不如直接用這顆球。
當然如果你手里有數(shù)據(jù),你就會想用更尖端的方式來取代這顆球。比方說,用數(shù)據(jù)分析來得到更好的決策,但這無法改變基本的設定。這球可能會變得越來越智能。
但我相信,如果我們想達成某些像曲線最右端那樣出色的成就,最后的決定權還是應該落在我們身上。
事實上,我還發(fā)現(xiàn)了一件非常鼓舞人心的事。即使面對龐大的數(shù)據(jù),當你要做出決定,想成為該領域的專家,并承擔風險時,這是非常值得的,你仍然會有很大的收獲。
因為到最后,不是數(shù)據(jù),而是風險會把你引到曲線的最右端,謝謝各位。
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