不久之前我曾与一位大型银行的首席执行官一同用餐.他正在考虑是否要退出意大利市场,因为经济形势不景气,而且未来很可能出现一场欧元危机.这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象,并且计算出经济低迷对公司意味着什么.但是最终,他还是在自己价值观念的指引下做出了决定.
 这家银行在意大利已经有了几十年的历史.他不希望意大利人觉得他的银行只能同甘不能共苦.他不希望银行的员工认为他们在时局艰难之际会弃甲而逃.他决定留在意大利,不管未来有什么危机都要坚持下去,即便付出短期代价也在所不惜.
 做决策之时他并没有忘记那些数据,但最终他采用了另一种不同的思维方式.当然,他是正确的.商业建立在信任之上.信任是一种披着情感外衣的互惠主义.在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬,这种感情上的东西是非常宝贵的,即便它不能为数据所捕捉和反映.
 这个故事反映出了数据分析的长处和局限.目前这一历史时期最大的创新就在于,我们的生活现在由收集数据的计算机调控着.在这个时代,头脑无法理解的复杂情况,数据可以帮我们解读其中的含义.数据可以弥补我们对直觉的过分自信,数据可以减轻欲望对知觉的扭曲程度.
 但有,些事情是"大数据"不擅长的,下面我会一一道来:
 数据不懂社交.大脑在数学方面很差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少),但是大脑懂得社会认知.人们擅长反射彼此的情绪状态,擅长侦测出不合作的行为,擅长用情绪为事物赋予价值.
 计算机数据分析擅长的是测量社会交往的"量"而非"质".网络科学家可以测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况,但是他们不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情,更不必说但丁对于仅有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了.因此,在社交关系的决策中,不要愚蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器,而去相信你办工作上的那台机器.
 数据不懂背景.人类的决策不是离散的事件,而是镶嵌在时间序列和背景之中的.经过数百万年的演化,人脑已经变得善于处理这样的现实.人们擅长讲述交织了多重原因和多重背景的故事.数据分析则不懂得如何叙事,也不懂得思维的浮现过程.即便是一部普普通通的小说,数据分析也无法解释其中的思路.
 数据会制造出更大的"干草垛".这一观点是由纳西姆·塔勒布(Nassim Taleb,著名商业思想家,著有"黑天鹅:如何应对不可知的未来"等书作)提出的.随着我们掌握的数据越来越多,可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多.这些相关关系中,有很多都是没有实际意义的,在真正解决问题时很可能将人引入歧途.这种欺骗性会随着数据的增多而指数级地增长.在这个庞大的"干草垛"里,我们要找的那根针被越埋越深.大数据时代的特征之一就是,"重大"发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没.
 大数据无法解决大问题.如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助,你可以做一个随机控制实验.但假设目标是刺激衰退期的经济形势,你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组.最佳的经济刺激手段到底是什么?人们对此争论不休,尽管数据像海浪一般涌来,就我所知,这场辩论中尚未有哪位主要"辩手"因为参考了数据分析而改变立场的.
 数据偏爱潮流,忽视杰作.当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时,数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势.但是,一些重要的(也是有收益的)产品在一开始就被数据摈弃了,仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知.
 数据掩盖了价值观念.我最近读到一本有着精彩标题的学术专著 -  - "'原始数据'只是一种修辞".书中的要点之一就是,数据从来都不可能是"原始"的,数据总是依照某人的倾向和价值观念而被构建出来的.数据分析的结果看似客观公正,但其实价值选择贯穿了从构建到解读的全过程.
 这篇文章并不是要批评大数据不是一种伟大的工具.只是,和任何一种工具一样,大数据有拿手强项,也有不擅长的领域.正如耶鲁大学的爱德华·图弗特教授(Edward Tufte)所说:"这个世界的有趣之处,远胜任何一门学科."
 文章发表于"纽约时报",用户蓝白摘自果壳网.
 罗胖曰:
 我其实不是很同意这篇文章的观点.因为作者还是低估了大数据进一步演化的可能性.
 但是这仍然是一篇好文章.
 诚恳,直白,鲜明.就是未来证明它错了,也错得磊落.
 任何进步都是靠偏见,极端,试错堆积起来的.
 "正确"这个玩意儿,除了让自己满意之外,其实用处不大.