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大數(shù)據(jù),，大挑戰(zhàn) 　　大數(shù)據(jù)的核心代表著我們分析信息時的三個轉(zhuǎn)變。這些轉(zhuǎn)變將改變我們理解和組建社會的方法,。 　　第一個轉(zhuǎn)變就是,，在大數(shù)據(jù)時代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù),，有時候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù),，而不再依賴于隨機(jī)采樣。這部分內(nèi)容將在第1 章闡述,。19 世紀(jì)以來,，當(dāng)面臨大量數(shù)據(jù)時，社會都依賴于采樣分析,。但是采樣分析是信息缺乏時代和信息流通受限制的模擬數(shù)據(jù)時代的產(chǎn)物,。以前我們通常把這看成了理所當(dāng)然的限制，但高性能數(shù)字技術(shù)的流行讓我們意識到,，這其實(shí)是一種人為的限制,。與局限在小數(shù)據(jù)范圍相比，使用一切數(shù)據(jù)為我們帶來了更高的精確性,，也讓我們看到了一些以前無法發(fā)現(xiàn)的細(xì)節(jié)——大數(shù)據(jù)讓我們更清楚地看到了樣本無法揭示的細(xì)節(jié)信息,。第二個改變就是，研究數(shù)據(jù)如此之多,，以至于我們不再熱衷于追求精確度,。這部分內(nèi)容將在第2 章闡述。當(dāng)我們測量事物的能力受限時,，關(guān)注最重要的事情和獲取最精確的結(jié)果是可取的,。如果購買者不知道牛群里有80 頭牛還是100 頭牛，那么交易就無法進(jìn)行,。直到今天,，我們的數(shù)字技術(shù)依然建立在精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上。我們假設(shè)只要電子數(shù)據(jù)表格把數(shù)據(jù)排序,，數(shù)據(jù)庫引擎就可以找出和我們檢索的內(nèi)容完全一致的檢索記錄,。 　　這種思維方式適用于掌握“小數(shù)據(jù)量”的情況,，因?yàn)樾枰�分析的�?shù)據(jù)很少，所以我們必須盡可能精準(zhǔn)地量化我們的記錄,。在某些方面，我們已經(jīng)意識到了差別,。例如,，一個小商店在晚上打烊的時候要把收銀臺里的每分錢都數(shù)清楚，但是我們不會,、也不可能用“分”這個單位去精確計算國民生產(chǎn)總值,。隨著規(guī)模的擴(kuò)大，對精確度的癡迷將減弱,。 　　達(dá)到精確需要有專業(yè)的數(shù)據(jù)庫,。針對小數(shù)據(jù)量和特定事情，追求精確性依然是可行的,，比如一個人的銀行賬戶上是否有足夠的錢開具支票,。但是，在這個大數(shù)據(jù)時代,，在很多時候,，追求精確度已經(jīng)變得不可行，甚至不受歡迎了,。當(dāng)我們擁有海量即時數(shù)據(jù)時,，絕對的精準(zhǔn)不再是我們追求的主要目標(biāo)。大數(shù)據(jù)紛繁多樣,，優(yōu)劣摻雜,，分布在全球多個服務(wù)器上。擁有了大數(shù)據(jù),，我們不再需要對一個現(xiàn)象刨根究底,，只要掌握大體的發(fā)展方向即可。當(dāng)然,，我們也不是完全放棄了精確度,，只是不再沉迷于此。適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力,。 　　第三個轉(zhuǎn)變因前兩個轉(zhuǎn)變而促成,，即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系。這部分內(nèi)容將在第3 章闡述,。尋找因果關(guān)系是人類長久以來的習(xí)慣,。即使確定因果關(guān)系很困難而且用途不大，人類還是習(xí)慣性地尋找緣由,。相反,，在大數(shù)據(jù)時代,，我們無須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系,，這會給我們提供非常新穎且有價值的觀點(diǎn),。相關(guān)關(guān)系也許不能準(zhǔn)確地告知我們某件事情為何會發(fā)生，但是它會提醒我們這件事情正在發(fā)生,。在許多情況下,，這種提醒的幫助已經(jīng)足夠大了。 　　如果電子醫(yī)療記錄顯示橙汁和阿司匹林的特定組合可以治療癌癥,，那么找出具體的致病原因就沒有這種治療方法本身來得重要,。同樣，只要我們知道什么時候是買機(jī)票的最佳時機(jī),，就算不知道機(jī)票價格瘋狂變動的原因也無所謂了,。大數(shù)據(jù)告訴我們“是什么”而不是“為什么”。在大數(shù)據(jù)時代,，我們不必知道現(xiàn)象背后的原因,，我們只要讓數(shù)據(jù)自己發(fā)聲。 　　我們不再需要在還沒有收集數(shù)據(jù)之前,，就把我們的分析建立在早已設(shè)立的少量假設(shè)的基礎(chǔ)之上,。讓數(shù)據(jù)發(fā)聲，我們會注意到很多以前從來沒有意識到的聯(lián)系的存在,。 　　當(dāng)然,，人類從數(shù)千年前就開始分析數(shù)據(jù)。古代美索不達(dá)米亞平原的記賬人員為了有效地跟蹤記錄信息發(fā)明了書寫,。自從圣經(jīng)時代開始,，政府就通過進(jìn)行人口普查來建立大型的國民數(shù)據(jù)庫。兩百多年來,，精算師們也一直通過搜集大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行風(fēng)險規(guī)避,。 　　模擬時代的數(shù)據(jù)收集和分析極其耗時耗力，新問題的出現(xiàn)通常要求我們重新收集和分析數(shù)據(jù),。數(shù)字化的到來使得數(shù)據(jù)管理效率又向前邁出了重要的一步,。數(shù)字化將模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計算機(jī)可以讀取的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，使得存儲和處理這些數(shù)據(jù)變得既便宜又容易,，從而大大提高了數(shù)據(jù)管理效率,。過去需要幾年時間才能完成的數(shù)據(jù)搜集，現(xiàn)在只要幾天就能完成,。但是,，光有改變還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。數(shù)據(jù)分析者太沉浸于模擬數(shù)據(jù)時代的設(shè)想，即數(shù)據(jù)庫只有單一的用途和價值,，而正是我們使用的技術(shù)和方法加深了這種偏見,。雖然數(shù)字化是促成向大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變的重要原因，但僅有計算機(jī)的存在卻不足以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù),。 　　我們沒有辦法準(zhǔn)確描述現(xiàn)在正在發(fā)生的一切,，但是在第4 章即將提到的“數(shù)據(jù)化”概念可以幫助我們大致了解這次變革。數(shù)據(jù)化意味著我們把一切都透明化,，甚至包括很多我們以前認(rèn)為和“信息”根本搭不上邊的事情,。比方說，一個人所在的位置,、引擎的振動、橋梁的承重等,。我們要通過量化的方法把這些內(nèi)容轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù),。這就使得我們可以嘗試許多以前無法做到的事情，如根據(jù)引擎的散熱和振動來預(yù)測引擎是否會出現(xiàn)故障,。這樣,，我們就激發(fā)出了這些數(shù)據(jù)此前未被挖掘的潛在價值。 　　大數(shù)據(jù)時代開啟了一場尋寶游戲,，而人們對于數(shù)據(jù)的看法以及對于由因果關(guān)系向相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)化時釋放出的潛在價值的態(tài)度,，正是主宰這場游戲的關(guān)鍵。新興技術(shù)工具的使用使這一切成為可能,。寶貝不止一件,，每個數(shù)據(jù)集內(nèi)部都隱藏著某些未被發(fā)掘的價值。這場發(fā)掘和利用數(shù)據(jù)價值的競賽正開始在全球上演,。 　　第5 章和第6 章將講述大數(shù)據(jù)如何改變了商業(yè),、市場和社會的本質(zhì)。20世紀(jì),，價值已經(jīng)從實(shí)體基建轉(zhuǎn)變?yōu)闊o形財產(chǎn),，從土地和工廠轉(zhuǎn)變?yōu)槠放坪彤a(chǎn)權(quán)。如今,，一個新的轉(zhuǎn)變正在進(jìn)行,，那就是電腦存儲和分析數(shù)據(jù)的方法取代電腦硬件成為了價值的源泉。數(shù)據(jù)成為了有價值的公司資產(chǎn),、重要的經(jīng)濟(jì)投入和新型商業(yè)模式的基石,。雖然數(shù)據(jù)還沒有被列入企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表，但這只是一個時間問題,。 　　雖然有些數(shù)據(jù)處理技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)了一段時間,， 但是它們只為調(diào)查局、研究所和世界上的一些巨頭公司所掌握,。沃爾瑪和美國第一資本銀行（CapitalOne）率先將大數(shù)據(jù)運(yùn)用在了零售業(yè)和銀行業(yè),，因此改變了整個行業(yè),。如今這種技術(shù)大多都實(shí)現(xiàn)了大眾化。大數(shù)據(jù)對個人的影響是最驚人的,。在一個可能性和相關(guān)性占主導(dǎo)地位的世界里,，專業(yè)性變得不那么重要了。行業(yè)專家不會消失,，但是他們必須與數(shù)據(jù)表達(dá)的信息進(jìn)行博弈,。如同在電影《點(diǎn)球成金》（Moneyball）里，棒球星探們在統(tǒng)計學(xué)家面前相形見拙——直覺的判斷被迫讓位于精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析,。這將迫使人們調(diào)整在管理,、決策、人力資源和教育方面的傳統(tǒng)理念,。 　　我們大部分的習(xí)俗和慣例都建立在一個預(yù)設(shè)好的立場上,，那就是我們用來進(jìn)行決策的信息必須是少量、精確并且至關(guān)重要的,。但是,，當(dāng)數(shù)據(jù)量變大、數(shù)據(jù)處理速度加快,，而且數(shù)據(jù)變得不那么精確時,，之前的那些預(yù)設(shè)立場就不復(fù)存在了。此外,，因?yàn)閿?shù)據(jù)量極為龐大,，最后做出決策的將是機(jī)器而不是人類自己。第7 章將會討論大數(shù)據(jù)的負(fù)面影響,。 　　在了解和監(jiān)視人類的行為方面,，社會已經(jīng)有了數(shù)千年的經(jīng)驗(yàn)。但是,，如何來監(jiān)管一個算法系統(tǒng)呢,？在信息化時代的早期，有一些政策專家就看到了信息化給人們的隱私權(quán)帶來的威脅,，社會也已經(jīng)建立起了龐大的規(guī)則體系來保障個人的信息安全,。但是在大數(shù)據(jù)時代，這些規(guī)則都成了無用的馬其諾防線,。人們自愿在網(wǎng)絡(luò)上分享信息,，而這種分享的能力成為了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的一個中心特征，而不再是一個需要規(guī)避的薄弱點(diǎn)了,。 　　對我們而言,，危險不再是隱私的泄露，而是被預(yù)知的可能性——這些能預(yù)測我們可能生病、拖欠還款和犯罪的算法會讓我們無法購買保險,、無法貸款,、甚至在實(shí)施犯罪前就被預(yù)先逮捕。顯然,，統(tǒng)計把大數(shù)據(jù)放在了首位,，但即便如此，個人意志是否應(yīng)該凌駕于大數(shù)據(jù)之上呢,？就像出版印刷行業(yè)的發(fā)展推動國家立法保護(hù)言論自由（在此之前沒有出臺類似法律的必要,，因?yàn)闆]有太多的言論需要保護(hù)），大數(shù)據(jù)時代也需要新的規(guī)章制度來保衛(wèi)權(quán)勢面前的個人權(quán)利,。 　　政府機(jī)構(gòu)和社會在控制和處理數(shù)據(jù)的方法上必須有多方位的改變,。不可否認(rèn)，我們進(jìn)入了一個用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的時代,，雖然我們可能無法解釋其背后的原因,。如果一個醫(yī)生只要求病人遵從醫(yī)囑，卻沒法說明醫(yī)學(xué)干預(yù)的合理性的話,，情況會怎么樣呢,？實(shí)際上,，這是依靠大數(shù)據(jù)取得病理分析的醫(yī)生們一定會做的事情,。還有司法系統(tǒng)的“合理證據(jù)”是不是應(yīng)該改為“可能證據(jù)”呢？如果真是這樣,，會對人類自由和尊嚴(yán)產(chǎn)生什么影響呢,？ 　　我們在大數(shù)據(jù)時代倡導(dǎo)的一系列規(guī)范將在第8 章進(jìn)行介紹。這些規(guī)范建立在我們很熟悉的“小數(shù)據(jù)”時代發(fā)展并保留下來的規(guī)范的基礎(chǔ)之上,。新環(huán)境要求舊規(guī)范與時俱進(jìn),。 　　大數(shù)據(jù)標(biāo)志著人類在尋求量化和認(rèn)識世界的道路上前進(jìn)了一大步。過去不可計量,、存儲,、分析和共享的很多東西都被數(shù)據(jù)化了。擁有大量的數(shù)據(jù)和更多不那么精確的數(shù)據(jù)為我們理解世界打開了一扇新的大門,。社會因此放棄了尋找因果關(guān)系的傳統(tǒng)偏好,，開始挖掘相關(guān)關(guān)系的好處。 　　尋找原因是一種現(xiàn)代社會的一神論,，大數(shù)據(jù)推翻了這個論斷,。但我們又陷入了一個歷史的困境，那就是我們活在一個“上帝已死”的時代,。也就是說,，我們曾經(jīng)堅(jiān)守的信念動搖了。諷刺的是，這些信念正在被“更好”的證據(jù)所取代,。那么,，從經(jīng)驗(yàn)中得來的與證據(jù)相矛盾的直覺、信念和迷惘應(yīng)該充當(dāng)什么角色呢,？當(dāng)世界由探求因果關(guān)系變成挖掘相關(guān)關(guān)系,，我們怎樣才能既不損壞建立在因果推理基礎(chǔ)之上的社會繁榮和人類進(jìn)步的基石，又取得實(shí)際的進(jìn)步呢,？本書意在解釋我們身在何處,，我們從何而來，并且提供當(dāng)下亟需的指導(dǎo),，以應(yīng)對橫在我們眼前的利益和危險,。 第 1 2 3 4 5 6 7 8 頁