大數(shù)據(jù)是這幾年的一項(xiàng)熱門技術(shù)。它和人工智能、云計(jì)算一起，已經(jīng)成為大科技公司的技術(shù)標(biāo)配。但是該如何理解大數(shù)據(jù)技術(shù)？這項(xiàng)技術(shù)對我們有什么影響？這些基本的問題，不少人卻并不清楚。

谷歌的數(shù)據(jù)科學(xué)家賽斯（賽斯·史蒂芬斯-大衛(wèi)德維茨Seth Stephens-Davidowitz）寫了一本書《數(shù)據(jù)、謊言與真相》（Everybody Lies：Big Data，New Data ，and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are ），里面對這些問題給出了他的回答。

大數(shù)據(jù)這個(gè)名字本身會給人一種誤解，認(rèn)為大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)量很大。不過，賽斯說，數(shù)據(jù)集的大小經(jīng)常被高估。其實(shí)所需要的數(shù)據(jù)集的大小，跟數(shù)據(jù)本身的效果、數(shù)據(jù)的真實(shí)程度等都有關(guān)。

舉個(gè)例子，一個(gè)火熱的爐子，你只需要碰到一次，就明白，熱爐子很危險(xiǎn)，會燙傷你。但是，你可能需要喝幾千杯咖啡，才能確定，咖啡是否會讓你頭疼。原因就在于，熱爐子本身的效果強(qiáng)度很高，因此，只需要一項(xiàng)數(shù)據(jù)，就能顯現(xiàn)出結(jié)果。

賽斯在這本書里引用了大量人們在谷歌中搜索的數(shù)據(jù)。谷歌的數(shù)據(jù)之所以這么有價(jià)值，其實(shí)原因也不完全是因?yàn)楣雀枘苣玫降凝嫶蟮臄?shù)據(jù)量，還因?yàn)?，人們在自己?a target="_blank">電腦上輸入關(guān)鍵詞、進(jìn)行搜索時(shí)，都很誠實(shí)。他們不需要考慮社交壓力、周圍人的眼光等等。

用賽斯的話說，“你未必總是需要大數(shù)據(jù)，才能得出重要見解，你需要正確的數(shù)據(jù)。”大數(shù)據(jù)革命跟收集更多的數(shù)據(jù)無關(guān)，而是跟收集正確的數(shù)據(jù)有關(guān)。還是以谷歌為例。谷歌不是僅僅憑借著能夠比其他搜索引擎搜索到更多的內(nèi)容，就成為世界上最大的搜索引擎公司，它憑借的是，可以搜索到更好的數(shù)據(jù)。這跟谷歌的算法有關(guān)。谷歌的算法，按照一個(gè)網(wǎng)頁被鏈接的數(shù)量來對搜索結(jié)果排序。

賽斯介紹了大數(shù)據(jù)的四種力量。這四種力量，也并不都同數(shù)據(jù)集本身的大小相關(guān)。

大數(shù)據(jù)的第一種力量是，提供了新類型的數(shù)據(jù)。比如，包括弗洛伊德在內(nèi)的思想家，都會從性的角度，來解釋人類的很多行為。但是，這些思想家更多還是在觀念層面進(jìn)行思考。而現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)時(shí)代的研究者，有了一項(xiàng)讓那些過往思想家羨慕不已的數(shù)據(jù)：人們在互聯(lián)網(wǎng)上搜索和觀看色情作品的數(shù)據(jù)。這些獨(dú)特的數(shù)據(jù)來源，能夠讓研究者進(jìn)入以前只能靠推理和猜測的領(lǐng)域。

大數(shù)據(jù)的力量在于，重新想象什么東西有資格成為數(shù)據(jù)，提供之前從來沒有收集過的信息，讓人們可以研究。

作者舉了一個(gè)例子。他曾經(jīng)把2004年至2011年的失業(yè)率輸入到谷歌的數(shù)據(jù)挖掘工具Google Correlate中，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，跟失業(yè)最相關(guān)的搜索，一個(gè)是***，另一個(gè)是蜘蛛紙牌。作者猜測，原因也很簡單，因?yàn)槭I(yè)者會有很多空閑時(shí)間。所以，他就發(fā)現(xiàn)，“利用一些跟消遣相關(guān)的搜尋組合，就能追蹤失業(yè)率，而且是預(yù)測失業(yè)率最佳模式的一部分?！?/p>

大數(shù)據(jù)的第二種力量是，提供了誠實(shí)的數(shù)據(jù)。在數(shù)字時(shí)代出現(xiàn)之前，可想而知，由于考慮到社會壓力等因素，人往往會隱藏起來那些會讓自己難堪的想法。即使面對詢問，也不會坦誠相告。但是，在數(shù)字時(shí)代，雖然人們?nèi)匀粫诂F(xiàn)實(shí)生活中隱藏起一些真實(shí)想法，但是在互聯(lián)網(wǎng)上，尤其是可以匿名的網(wǎng)站上，人們往往會透露出自己的想法。

“大數(shù)據(jù)使我們終于可以看清人們真正想要什么和真正做了什么，而不是人們說自己要什么和做了什么。”

知名投資人彼得·蒂爾說過，偉大的企業(yè)建立在秘密之上?？赡苁顷P(guān)于自然的秘密，也可能是關(guān)于人的秘密。人的秘密，指的是跟自己有關(guān)但自己卻不知道，或者不想讓別人知道的事。

舉個(gè)例子，流媒體公司奈飛，曾經(jīng)讓用戶設(shè)置一個(gè)自己以后想看的電影播放列表。奈飛發(fā)現(xiàn)，用戶確實(shí)會把電影添加到這個(gè)列表中，但是，盡管奈飛會提醒用戶看這些電影，用戶卻很少真的去看。因?yàn)椋藗冋f自己想要的，跟自己實(shí)際想要的不一致。

后來，奈飛不再要求用戶告訴自己他們想看什么電影，而是根據(jù)用戶點(diǎn)擊和觀看的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，用模型來推測用戶想看什么電影。結(jié)果，用戶果然越來越頻繁地造訪奈飛，在上面看了越來越多的電影。所以，奈飛前數(shù)據(jù)科學(xué)家澤維爾·艾瑪特里安說：算法比你更了解你自己。

大數(shù)據(jù)的第三種力量是，讓我們可以把焦點(diǎn)放在人口中的一個(gè)很小的子集，去進(jìn)行研究。

當(dāng)然，這要求對小的子集，也有大數(shù)據(jù)量。打個(gè)比方，為了將照片的一小部分放大后還能看清楚，照片需要有很高的像素。同樣，為了能夠清楚放大檢視數(shù)據(jù)的小子集，每一個(gè)小子集中都需要大量的數(shù)據(jù)。比如，某一個(gè)球隊(duì)有多受1978年出生的男性的歡迎。只對幾千人進(jìn)行的小調(diào)查，樣本根本不夠大，1978年出生的男性人數(shù)肯定不夠多。

這樣做的意義在什么地方呢？作者通過數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，是否成為一個(gè)球隊(duì)的粉絲，跟這個(gè)球隊(duì)在一個(gè)人特定年齡段的表現(xiàn)有關(guān)系。如果在一個(gè)人對運(yùn)動最癡迷、最容易喜歡上某項(xiàng)運(yùn)動的時(shí)間段，這個(gè)球隊(duì)的表現(xiàn)越好，那它獲得這個(gè)年齡段的球迷就越多。

而且，美國人政治觀點(diǎn)的形成也類似。很多美國人會在14歲到24歲這個(gè)關(guān)鍵時(shí)期，形成個(gè)人的政治偏好。其中，形成政治觀點(diǎn)最重要的年紀(jì)是18歲。受歡迎的共和黨總統(tǒng)或不受歡迎的民主黨總統(tǒng)，將影響很多年輕人成為共和黨人。反之亦然?！按髷?shù)據(jù)允許我們有意義地放大檢視數(shù)據(jù)集的細(xì)部，獲取新的洞察?！?/p>

第四種力量是，允許研究者進(jìn)行因果關(guān)系實(shí)驗(yàn)。大數(shù)據(jù)可以允許研究者進(jìn)行快速而且可控制的因果關(guān)系實(shí)驗(yàn)，而不僅僅是相關(guān)性。

這種測試在很多互聯(lián)網(wǎng)公司被稱作是A/B測試。臉書（Facebook）每天能進(jìn)行上千次A/B測試。所謂的A/B測試，指的是，在同一個(gè)時(shí)間維度，分別讓相似的兩組訪客隨機(jī)訪問這些版本，收集數(shù)據(jù)，來評估出用戶更喜歡的版本。比如，兩個(gè)標(biāo)題，哪一個(gè)點(diǎn)擊量更高；放哪種類型的照片，更能讓用戶喜歡等等。

有一個(gè)網(wǎng)站的CEO說：“你不能假設(shè)任何事，必須針對每件事都進(jìn)行測試才行”，“如果我們了解人性，根據(jù)我們的生活經(jīng)驗(yàn)就能判斷答案是什么，那么測試就不會有價(jià)值。但事實(shí)上，我們不了解人性，所以測試才這么有價(jià)值?！?/p>

這種方法，互聯(lián)網(wǎng)公司已經(jīng)大量使用，而現(xiàn)在和將來，社會科學(xué)家也可以使用，從而把以往模糊的研究，變得更科學(xué)。以上就是谷歌數(shù)據(jù)科學(xué)家對于大數(shù)據(jù)擁有的四種力量的解釋，希望對你有啟發(fā)。