摘要：随着各种技术发展，很多人都在吹捧大数据。然而如同股市一样，越是高涨，越是需要警醒，在大数据热火朝天前行的路上，多一点反思，多一份冷静，或许能让这路走的更好、更远。本文的10个小故事，或许能让你有所得。
自2011年以来，大数据旋风以“迅雷不及掩耳之势”席卷中国。毋庸置疑，大数据已然成为继云计算、物联网之后新一轮的技术变革热潮，不仅是信息领域，经济、政治、社会等诸多领域都“磨刀霍霍”向大数据，准备在其中逐得一席之地。
中国工程院李国杰院士更是把大数据提升到战略的高度，他表示【1】，数据是与物质、能源一样重要的战略资源。从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，在数据技术与产业上的落后，将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
在这样的认知下，“大数据”日趋变成大家“耳熟能详”的热词。图1所示的是谷歌趋势（Google Trends）显示的有关大数据热度的趋势，从图1中可以看到，在未来的数年里，“大数据”的热度可能还是“高烧不退”（图1中虚线为未来趋势）。
图1 大数据趋势（图片来源：作者截图）
在大数据热火朝天前行的路上，多一点反思，多一份冷静，或许能让这路走的更好、更远？例如，2014年4月，大名鼎鼎的《纽约时报》发表题为《大数据带来的八个（不，是九个！）问题》（Eight
(No, Nine!) Problems With Big Data）”的反思文章【2】，其中文中的第九个问题，就是所谓的“大数据的炒作（we almost forgot one last problem: the hype）”。同样为重量级的英国报刊《财经时报》（Financial Times，FT）也刊发了类似反思式的文章“大数据：我们正在犯大错误吗？（Big
data: are we making a big mistake?）”【3】
在大数据热炒之中，大数据的价值是否被夸大了？是否存在人造的“心灵鸡汤”？大数据技术便利带来的“收之桑榆”，是否也存在自己的副作用——“失之东隅”——个人的隐私何以得到保障？大数据热炒的“繁华过尽”,数据背后的巨大价值是否还能“温润依旧”？在众声喧哗之中，我们需要冷静审慎地思考上述问题。
太多的“唐僧式”的说教，会让很多人感到无趣。下文分享了10个从“天南地北”收集而来的小故事（或称段子），从这些小故事中，可对热炒的大数据反思一下，这或许能让读者更加客观地看待大数据。有些小故事与结论之间的对应关系，或许不是那么妥帖，诸位别太较真，读一读、乐一乐、想一想就好！
故事01：大数据都是骗人的啊——大数据预测得准吗？
从前，有一头不在风口长大的猪。自打出生以来，就在猪圈这个世外桃源里美满地生活着。每天都有人时不时地扔进来一些好吃的东西，小猪觉得日子惬意极了！高兴任性时，可在猪圈泥堆里打滚耍泼。忧伤时，可趴在猪圈的护栏上，看夕阳西下，春去秋来，岁月不争。“猪”生如此，夫复何求？
根据过往数百天的大数据分析，小猪预测，未来的日子会一直这样“波澜不惊”地过下去，直到它从小猪长成肥猪……在春节前的一个下午，一次血腥的杀戮改变了猪的信念：尼玛大数据都是骗人的啊……惨叫嘎然而止。
图2 大数据预测：都是骗人的
这则“人造寓言”是由《MacTalk·人生元编程》一书作者池建强先生“杜撰”而成的【4】。池先生估计是想用这个搞笑的小寓言“黑”一把大数据。
我们知道，针对大数据分析，无非有两个方面的作用：（1）面向过去，发现潜藏在数据表面之下的历史规律或模式，称之为描述性分析（Descriptive Analysis）；（2）面向未来，对未来趋势进行预测，称之为预测性分析（Predictive Analysis）。把大数据分析的范围从“已知”拓展 到了“未知”，从“过去” 走向 “将来”，这是大数据真正的生命力 和“灵魂” 所在。
那头“悲催”的猪，之所以发出“大数据都是骗人的啊”呐喊，是因为它的得出了一个错误的“历史规律”：根据以往的数据预测未来，它每天都会过着“饭来张口”的猪一般的生活。但是没想到，会发生“黑天鹅事件”——春节的杀猪事件。
黑天鹅事件（Black Swan Event) 通常是指，难以预测的但影响甚大的事件，一旦发生，便会引起整个局面连锁负面反应甚至颠覆。读者可阅读纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）所著的畅销书《黑天鹅》，来获得对“黑天鹅事件”更多的理解。
其实，我们不妨从另外一个角度来分析一下，这个搞笑的小寓言在“黑”大数据时，也有失败的地方。通过阅读知道，舍恩伯格教授在其著作《大数据时代》的第一个核心观点就是：大数据即全数据（即n=All，这里n为数据的大小），其旨在收集和分析与某事物相关的“全部”数据，而非仅分析“部分”数据。
那头小猪，仅仅着眼于分析它“从小到肥”成长数据——局部小数据，而忽略了“从肥到没”的历史数据。数据不全，结论自然会偏，预测就会不准。
要不怎么会有这样的规律总结呢：“人怕出名，猪怕壮”。猪肥了,很容易先被抓来杀掉。这样的“猪”血泪史，天天都上演的还少吗？上面的小寓言，其实是告诉我们：数据不全，不仅坑爹，还坑命啊！
那么，问题来了，大数据等于全数据（即n=All），能轻易做到吗？
故事02：颠簸的街道——对不起，“n=All”只是一个幻觉
波士顿市政府推荐自己的市民，使用一款智能手机应用——“颠簸的街道（Street Bump，网站访问链接：http://www.streetbump.org/）”。这个应用程序，可利用智能手机中内置的加速度传感器，来检查出街道上的坑洼之处——在路面平稳的地方，传感器加速度值小，而在坑坑洼洼的地方，传感器加速度值就大。热心的波士顿市民们，只要下载并使用这个应用程序后，开着车、带着手机，他们就是一名义务的、兼职的市政工人，这样就可以轻易做到“全民皆市政”。市政厅全职的工作人员就无需亲自巡查道路，而是打开电脑，就能一目了然的看到哪些道路损坏严重，哪里需要维修，如图3所示。
图3 颠簸的街道 （图片来源：作者截图）
波士顿市政府也因此骄傲地宣布，“大数据，为这座城市提供了实时的信息，它帮助我们解决问题，并提供了长期的投资计划”。著名期刊《连线》（Wired）也毫不吝啬它的溢美之词【5】：这是众包（Crowdsourcing）改善政府功能的典范之作。
众包是《连线》杂志记者Jeff Howe于2006年发明的一个专业术语，用来描述一种新的商业模式。它以自由自愿的形式外包给非特定的大众网络的做法。众包利用众多志愿员工的创意和能力——这些志愿员工具备完成任务的技能，愿意利用业余时间工作，满足于对其服务收取小额报酬，或者暂时并无报酬，仅仅满足于未来获得更多报酬的前景。
然而，从一开始，“颠簸的街道”的产品设计就是有偏的（bias），因为使用这款App的对象，“不经意间”要满足3个条件：（1）年龄结构趋近年轻，因为中老年人爱玩智能手机的相对较少；（2）使用App的人，还得有一部车。虽然有辆车在美国不算事，但毕竟不是每个人都有；（3）有钱，还得有闲。前面两个条件这还不够，使用者还得有“闲心”， 想着开车时打开“颠簸的街道”这个App。想象一下，很多年轻人的智能手机安装的应用程序数量可能两位数以上，除了较为常用的社交软件如Facebook或Twitter（中国用户用得较多的是微博、微信等）记得开机运行外，还有什么公益软件“重要地”一开车就记得打开？
“颠簸的街道”的理念在于，它可以提供 “n=All（所有）”个坑洼地点信息， 但这里的“n=All（所有）”也仅仅是满足上述3个条件的用户记录数据，而非“所有坑洼点”的数据，上述3个条件，每个条件其实都过滤了一批样本，“n=All”注定是不成立的。在一些贫民窟，可能因为使用手机的、开车的、有闲心的App用户偏少，即使有些路面有较多坑洼点，也未必能检测出来。
《大数据时代》的作者舍恩伯格教授常用“n=All”，来定义大数据集合。如果真能这样，那么就无需采样了，也不再有采样偏差的问题，因为采样已经包含了所有数据。
畅销书《你的数字感：走出大数据分析与解读的误区》（Numbersense: How to Use Big Data to Your Advantage）的作者、美国纽约大学统计学教授Kaiser Fung，就毫不客气地提醒人们，不要简单地假定自己掌握了所有有关的数据： “N=All（所有）”常常仅仅是对数据的一种假设，而不是现实。
微软-纽约首席研究员Kate Crawford也指出，现实数据是含有系统偏差的，通常需要人们仔细考量，才有可能找到并纠正这些系统偏差。大数据，看起来包罗万象，但“n=All”往往不过是一个颇有诱惑力的假象而已。
“n=All”,梦想很丰满，但现实很骨感！
但即使具备全数据，就能轻易找到隐藏于数据背后的有价值信息吗？请接着看下面的故事。
故事03：醉汉路灯下找钥匙——大数据的研究方法可笑吗？
一天晚上，一个醉汉在路灯下不停地转来转去，警察就问他在找什么。醉汉说，我的钥匙丢了。于是，警察帮他一起找，结果路灯周围找了几遍都没找到。于是警察就问，你确信你的钥匙是丢到这儿吗？醉汉说，不确信啊，我压根就不知道我的钥匙丢到哪儿。警察怒从心中来，问，那你到这里来找什么？醉汉振振有辞：因为只有这里有光线啊！
图4 醉汉路灯下找钥匙（图片来源：经济学人）
这个故事很简单，看完这个故事，有人可能会感叹醉汉的“幼稚”、“可笑”。但不好笑的是，“乌鸦笑猪黑，自己不觉得”，这个故事也揭示了一个事实：在面临复杂问题时，我们的思维方式也常同这个醉汉所差无几，同样也是先在自己熟悉的范围和领域内寻找答案，哪怕这个答案和自己的领域“相隔万里”！
还有人甚至认为，醉汉找钥匙的行为，恰恰就是科学研究所遵循的哲学观。前人的研究成果，恰是是后人研究的基石，也即这则故事中的“路灯”。到路灯下找钥匙，虽看来有些荒唐，但也是“无奈之下”的明智之举。
数据那么大，价值密度那么低，你也可以去分析，但从何分析起？首先想到的方法和工具，难道不是当下你最熟悉的？而你最熟悉的，就能确保它就是最好的吗？
沃顿商学院著名教授、纽约时报最佳畅销书作者乔纳╤
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