“大數據”時代，什么是數據分析做不了的？
（文/DAVID BROOKS）不(bu)久之前我曾與一(yi)位大型銀行的首(shou)席執(zhi)行官一(yi)同(tong)用(yong)餐。他(ta)正(zheng)在考(kao)慮是否(fou)要退出意大利市場(chang)，因為經濟形勢不(bu)景氣，而且未來很(hen)可能出現一(yi)場(chang)歐元危機。
這位CEO手下的經濟學家描繪出一片慘淡的景象，并且計算出經濟低迷對公司意味(wei)著什(shen)么。但是最終，他還是在自(zi)己價值觀念的指(zhi)引下做(zuo)出了決定。
這家銀(yin)行在意(yi)大利(li)(li)已經有了幾十(shi)年(nian)的歷(li)史。他(ta)(ta)不(bu)(bu)希望意(yi)大利(li)(li)人(ren)覺得(de)他(ta)(ta)的銀(yin)行只能同(tong)甘(gan)不(bu)(bu)能共苦。他(ta)(ta)不(bu)(bu)希望銀(yin)行的員工認為(wei)他(ta)(ta)們在時(shi)局艱難之際(ji)會棄甲而逃。他(ta)(ta)決定(ding)留在意(yi)大利(li)(li)，不(bu)(bu)管未(wei)來(lai)有什么危(wei)機都要堅持下去，即便付(fu)出短(duan)期代(dai)價也在所不(bu)(bu)惜(xi)。
做決策之時他并沒(mei)有忘記那些數(shu)據，但最終(zhong)他采用了另一種不(bu)同的(de)思維(wei)方式(shi)。當然，他是(shi)正確(que)的(de)。商業建立(li)在信(xin)任(ren)之上。信(xin)任(ren)是(shi)一種披著情感外衣的(de)互惠主義。在困(kun)境中做出(chu)正確(que)決策的(de)人和(he)機構能(neng)(neng)夠贏得自(zi)尊和(he)他人的(de)尊敬，這種感情上的(de)東西(xi)是(shi)非常寶貴的(de)，即便它不(bu)能(neng)(neng)為(wei)數(shu)據所捕捉和(he)反映。
這(zhe)(zhe)個故(gu)事反映出了數(shu)據分析的(de)(de)(de)長處和局限。目前這(zhe)(zhe)一歷史時期最大的(de)(de)(de)創新就在(zai)(zai)于，我(wo)(wo)(wo)們的(de)(de)(de)生(sheng)活現在(zai)(zai)由收集(ji)數(shu)據的(de)(de)(de)計(ji)算機調控著。在(zai)(zai)這(zhe)(zhe)個時代，頭腦無法(fa)理解(jie)的(de)(de)(de)復雜(za)情況，數(shu)據可(ke)(ke)以幫我(wo)(wo)(wo)們解(jie)讀其中的(de)(de)(de)含(han)義(yi)。數(shu)據可(ke)(ke)以彌補我(wo)(wo)(wo)們對直覺的(de)(de)(de)過分自信，數(shu)據可(ke)(ke)以減(jian)輕欲(yu)望對知(zhi)覺的(de)(de)(de)扭曲(qu)程度。
但(dan)有(you)，些事(shi)情是“大(da)數據”不擅長的，下面我會一(yi)一(yi)道來(lai)：
數據不懂社交。大腦在(zai)數學方面很差(cha)勁(jing)（不(bu)信請(qing)迅(xun)速(su)心算一下437的(de)(de)平方根是多少），但是大腦懂(dong)得社會認知(zhi)。人們擅長反射彼此的(de)(de)情緒(xu)狀(zhuang)態，擅長偵測出不(bu)合作(zuo)的(de)(de)行為(wei)，擅長用情緒(xu)為(wei)事物賦(fu)予價(jia)值(zhi)。
計算機(ji)數據分析擅長的(de)是測量社(she)(she)會交(jiao)往的(de)“量”而非“質(zhi)”。網絡科學家可(ke)以測量出你(ni)在76%的(de)時(shi)間里與6名同事的(de)社(she)(she)交(jiao)互動情(qing)(qing)況(kuang)，但(dan)是他們不(bu)可(ke)能(neng)捕(bu)捉到(dao)你(ni)心底對于那些(xie)一(yi)年才見(jian)2次的(de)兒時(shi)玩伴的(de)感(gan)情(qing)(qing)，更不(bu)必說(shuo)但(dan)丁對于僅有兩面之緣的(de)貝阿(a)特麗斯的(de)感(gan)情(qing)(qing)了。因此，在社(she)(she)交(jiao)關系(xi)的(de)決策中(zhong)，不(bu)要愚(yu)蠢到(dao)放棄頭腦中(zhong)那臺充滿魔力的(de)機(ji)器，而去相信你(ni)辦工作上的(de)那臺機(ji)器。
數據不懂背景。人(ren)類的(de)(de)(de)決策不(bu)是離散的(de)(de)(de)事件，而(er)是鑲嵌(qian)在時間序列(lie)和(he)背景之中的(de)(de)(de)。經過(guo)數(shu)百萬年(nian)的(de)(de)(de)演(yan)化，人(ren)腦已經變(bian)得善于處理這樣的(de)(de)(de)現實(shi)。人(ren)們(men)擅長(chang)講述交織了多(duo)重(zhong)(zhong)原因和(he)多(duo)重(zhong)(zhong)背景的(de)(de)(de)故事。數(shu)據分析則不(bu)懂(dong)得如何(he)敘事，也不(bu)懂(dong)得思維的(de)(de)(de)浮(fu)現過(guo)程。即便是一(yi)部普普通(tong)通(tong)的(de)(de)(de)小說，數(shu)據分析也無法解(jie)釋其中的(de)(de)(de)思路。
數據會制造出更大的“干草垛”。這(zhe)一觀(guan)點是(shi)由納(na)西(xi)姆•塔(ta)勒布（Nassim Taleb，著(zhu)(zhu)名商業(ye)思想(xiang)家，著(zhu)(zhu)有《黑天鵝：如何應對(dui)不可知(zhi)的(de)未來》等書(shu)作）提出的(de)。隨(sui)著(zhu)(zhu)我們(men)掌(zhang)握(wo)的(de)數據越(yue)來越(yue)多(duo)，可以發現的(de)統計上顯著(zhu)(zhu)的(de)相關(guan)關(guan)系也就越(yue)來越(yue)多(duo)。這(zhe)些相關(guan)關(guan)系中，有很多(duo)都是(shi)沒有實際(ji)意義(yi)的(de)，在真正解決問題時很可能將人引入歧途。這(zhe)種(zhong)欺騙(pian)性會(hui)隨(sui)著(zhu)(zhu)數據的(de)增多(duo)而(er)指數級地增長(chang)。在這(zhe)個龐(pang)大的(de)“干草(cao)垛”里，我們(men)要找的(de)那根針被越(yue)埋越(yue)深(shen)。大數據時代的(de)特征之一就是(shi)，“重大”發現的(de)數量(liang)被數據擴張帶來的(de)噪音所(suo)淹(yan)沒。
大數據無法解決大問題。如果你(ni)只想(xiang)分析(xi)哪(na)(na)些郵件(jian)可(ke)(ke)以帶來最多的競(jing)選(xuan)資金贊(zan)助，你(ni)可(ke)(ke)以做(zuo)一個(ge)隨機控制(zhi)實驗。但假(jia)設目標(biao)是刺激(ji)衰退期(qi)的經濟形勢，你(ni)就(jiu)不可(ke)(ke)能找到一個(ge)平(ping)行世界中(zhong)(zhong)的社會(hui)來當對照(zhao)組(zu)。最佳的經濟刺激(ji)手段(duan)到底是什么？人們對此爭論(lun)不休，盡管數據像海(hai)浪一般涌來，就(jiu)我(wo)所知，這場辯論(lun)中(zhong)(zhong)尚未有(you)哪(na)(na)位主要“辯手”因為參(can)考了(le)數據分析(xi)而(er)改變立(li)場的。
數據偏愛潮流，忽視杰作。當大量個體對某種(zhong)文化產品迅速產生興趣時，數據分析(xi)可(ke)以敏銳(rui)地偵測到(dao)這種(zhong)趨(qu)勢。但是，一些重要(yao)的（也是有收(shou)益(yi)的）產品在(zai)一開始就被數據擯棄了(le)，僅(jin)僅(jin)因為(wei)(wei)它(ta)們的特異之處不為(wei)(wei)人所熟知(zhi)。
數據掩蓋了價值觀念。我(wo)最近讀到一本有著精彩標(biao)題的(de)學術(shu)專著——《‘原始數(shu)據(ju)(ju)’只(zhi)是(shi)一種修辭》。書中的(de)要點之一就是(shi)，數(shu)據(ju)(ju)從(cong)來都不可能是(shi)“原始”的(de)，數(shu)據(ju)(ju)總是(shi)依(yi)照某人的(de)傾向(xiang)和價(jia)值觀念而被構(gou)建出來的(de)。數(shu)據(ju)(ju)分析的(de)結果看似客觀公正，但其實價(jia)值選擇貫穿(chuan)了(le)從(cong)構(gou)建到解讀的(de)全過程。
這(zhe)篇文章(zhang)并(bing)不是(shi)要批評大(da)數據不是(shi)一種(zhong)偉大(da)的工(gong)具。只是(shi)，和任(ren)(ren)何一種(zhong)工(gong)具一樣，大(da)數據有拿(na)手(shou)強項，也有不擅長的領域。正如耶魯大(da)學(xue)的愛(ai)德華•圖弗特教授（Edward Tufte）所說：“這(zhe)個世(shi)界(jie)的有趣之處，遠勝任(ren)(ren)何一門學(xue)科。”
編譯自：《紐約時報》，What Data Cannot Do
文章圖片：（小圖）computing.co.uk；rwconnect.esomar.org
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