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大數據被炒作過火,需要10年到15年(新技術)去支付利息

2017-05-31

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最近,舊金山舉行了”豐富數據”論壇,在眾所周知的統計學極客Nate Silver的主題演講上,一些觀眾一定被他滔滔不絕地講的一連串對於大數據誤解和失誤驚訝到了。在2008屆總統選舉中,他正確地統計了50個州中的49個州的大數據之後,他便是一個對大數據有洞察力的海報人物,第二年就被《時代》雜誌評為世界100大最具影響力人物之一。

Silver(運行Five Thirty Eight查詢聚合網站)認為大數據可以非常有用,但是它經常被人誤解。

他的第一個例子是在Wired發表的一篇2008年的文章,在文章中,他將大數據描述成為計算問題。”這篇文章給人的印象是,如果你有上百萬,或數十億,甚至萬億的觀測資料及強大的計算機,那麼,最終你可以通過蠻力來製作相關性並發現真相。”Silver說。

36大數據專稿,原文作者:David Needle 本文由36大數據翻譯,任何不標明譯者和出處以及本文鏈接http://www.36dsj.com/archives/45230均為侵權。

這篇文章報道他所看到的並傳輸”大數據是個魔術”的想法。”你拿到你想要的數據,然後按一個按鈕,突然你就得到一個非常有價值的輸出。這個想法是非常錯誤和危險的。他笑着說,如果大數據的見解是如此容易達到,會議上的大數據科學家們都會失業。Nate-Silver

Nate Silver

Silver指出,根據以前的技術,與更多近期引用的”數據科學”相比而不是與”大數據”相比,對於大數據的興趣才剛剛開始達到峰值,

“正是這一點,讓大數據被斥為過度炒作,這是一件好事。”他說。

Silver認為,這是因為我們理所當然的認為技術是有價值的,現在也經常被嘲笑他們的合法性。他提到了一家紐約時報的1979年的文章,家裡有一台電腦並不是很有用,而且,它是有用的想法只是一種炒作。在上個世紀80年代中期,文章和報告中提到”生產率悖論”中,一些研究宣稱他們沒有發現任何證據表明信息技術幫助工人提升生產力並對經濟增長做出貢獻。

“有時它需要10年到15年(新技術)去支付利息。”Silver說。

Silver說,“雖然他是一個大數據的信徒,但是大數據需要在正確的方式中利用。”僅僅收集更多數據可以讓你有更多的方法愚弄自己。數據科學家由於數據的緣故對數據並不感興趣,他們對事物間的關係感興趣。”

還有一種人為因素。例如,當政治家聲援一個問題時,經常”跟着直覺走”。然後”根據他們最開始的假設將數據裝扮起來。”

“我認為這種反向的方法是需要的。你應該在開始時儘可能的分析,然後着手解決剩下的部分。

數據是混亂和嘈雜的

然後有一個關於報道數據的問題。Silver說,數據分析的衝突並不少見,有時,他覺得在所有並未獲得清晰的結果的過程中,你最好不要報道任何事情。例如,他說一組數據顯示,Uber能夠更好的吸引紐約的非洲裔美國乘客。

“但是如果換用回歸分析的方式,Uber在吸引那些乘客做的非常糟糕。當你看到類似的東西,你可能不應該發表任何東西,”他說。”很多人都不願意承認數據是混亂和嘈雜的”。

此外,Silver認為,當我們分析和解釋數據時,認識到偏差是很重要的。他引用Sherylsandberg的《Leanin》這本書中的例子,它表明,在一些類似於技術行業,儘管男性和女性的求職者有着相同的簡歷,但是男性求職者比女性求職者更容易入選。

“當你問人們的時候,那些說自己沒有性別偏見的人往往比別人更有性別偏見,要知道在你的組織中有着多樣性的思想將是非常有用的。當你錯誤的時候,要願意改變你的想法。如果你沒有一個獎勵誠實的反饋和討論的組織,那麼你所擁有的任何技術都沒有關係。”

上一個案例:傳統行業如何“玩”大數據?這篇實戰經驗文里有答案

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