cookieOptions = {...}; ‧ 都說大數據可以預測,那麼它的界限在哪裡? - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2015年8月13日 星期四

 leiphone 李智勇
Big Data必然會深刻地改變這個世界,這點是毋庸置疑的。但是從很多當下的討論來看,大家似乎在Big Data的使用邊界上走入了盲區,這篇文章想具體探討下Big Data能幹什麼,以及不能幹什麼上的原則問題。

Big Data與預測
人們總是想預測未來,因為這樣經濟收益會非常大,作為結果就經常看到Big Data與票房預測的故事,有時準,有時不準。
Big Data確實可以用來做預測,但是有能力邊界的,影響這個能力邊界的關鍵因素,就是索羅斯經常說的反身性。反身性說的是:參入者的思維與參入的情景之間,相互聯繫與影響,彼此無法獨立,認知與參入處於永遠的變化過程之中(百度百科)。反身性之所以對預測有影響,是因為它會導致出現不連續的變化。
這在邏輯上很好理解,當一件事物是連續變化的,你比較容易計算出它未來的狀態,比如汽車,我們只要知道它的速度,那就比較容易預測它下一刻的位置。但如果是充滿突變的混沌系統,這種預測就很難實現,汽車本來走的好好的,突然天上掉下一架飛機來,那它當然不會出現在本來預測的那個位置。



所以做預測,第一關鍵是這系統是不是一個混沌系統,在充滿偶然的混沌系統裡,基於資料的預測是無效的。而反身性正是導致混沌蝴蝶會出現的一個關鍵因素。
當我們去觀察某個系統並採取行動時,系統本身會因為我們的觀察和行動發生改變,這就是反身性。而當每個人都這麼做時,那被觀察和操作的系統就會變成混沌系統。金融市場已經充分說明了這點,如果Big Data在預測上是沒邊界的,那只要掌握了Big Data就應用巧妙,那在金融市場上就沒人不會賠錢,但顯然這是不可能的,最多是不同人輸贏的概率不同。
容易預測的與不容易預測的
如果一種現實更多地依賴於某些不易改變的因素,比如一種文化傳統、一種生物特性,那這種現實是容易被預測的;如果一種現實更多地依賴於可被瞬間改變的因素,比如:人們的心情,那這種現實是不容易預測的,甚至是不可預測的。
具體來講,人們生病後會檢索,而傳染病會擴散,因此Google那種監測傳染病暴發區域,以及預測其可能擴散路徑的Big Data使用方式,是極為有效的。在這裡反身性並不起太大作用。
但股票就不行,因為你在預測,別人也在預測,買家和賣家的行動又不一致,這就會使股票市場成為混沌系統。究竟怎麼樣才能用Big Data預測到這波股票的上漲呢?


同傳染病和股票市場相比,電影票房的可預測性則在兩者之間。有必然性在支撐,比如基本上很垃圾的電影很難有好的票房,但偶然性影響也很大,你不好預測那個點戳到了人們的那個神經,它突然就變火了。誰能預測《泰囧》的10億票房呢?所以我的判斷是在票房預測上,不管Big Data怎麼發展,它始終會處在時靈時不靈的狀態上,因為這根本不是個技術問題。
總結來看,反身性作用越大的領域越不容易預測,反之則預測的幫助會比較大。
監測與預測
在預測上Big Data必須面對自己的邊界問題,但在監測上Big Data的威力是無遠弗屆的。
我們這個世界的資料化程度一定是越來越高的,當我們在社交網路中活動時,其實就是我們個人在不停資料化的過程,我們的偏好、關係、每日活動等,正在源源不斷的資料化過程中,如果可穿戴設備、智慧家居發展起來,那資料化的東西就會更多。

我在網路時代的方法論那系列文章裡,一直堅持這樣一種觀點:

網路正在生成一個與現實世界並行的很像駭客帝國的意識空間,而這個意識空間是資料化的。

理論上講,在這個空間裡不存在資訊不透明這回事,空間和時間不再成為阻隔資訊流動的障礙。所以不管你喜歡不喜歡,在數位化面前每個人正在變成透明人,也就是說100%可監測。
監測與預測間的橋樑是必然邏輯和直覺,直覺依賴于個人才情天分,放在一邊不提,主要談下必然邏輯。有必然邏輯在事情就有了發生的可能性,但不一定發生。這點比較不好理解,
我們來看個例子:
我們談微信的時候,更容易聚焦到張小龍打造產品的功力,往往容易忽視馬化騰和張小龍才是打造微信的組合。從公開報導來看,當時騰訊內部是有很多團隊,同時在開發行動IM的,而這種投入很可能是基於“路才是真的網路,騰訊必須在路的IM上佔有統治地位”的假設,在這種假設下馬化騰又有所謂的灰度理論,所以才有多支團隊同時並進。如果沒有這類頂層設計,我想更多公司更可能是在行動版QQ上做微創新,進一步掉入創新者的窘境。

如果抽象點來分解這個例子,那我們可以這麼講,行動的發是可以從Big Data上感知的,因為只要做足夠的監測,那麼就可以從資料上在較早階段感知到這個趨勢。但判斷行動網路是真的網路則依賴於當事人的眼光格局,再進一步下決定去同時做微信和手機QQ那則是上述邏輯的一個後果。在決定做微信那個時間點,馬化騰乃至其他大佬也不知道它一定能成,否則大家一定是別的事情都不幹,都專心做微信。



但微信確實是路是真的路這一條必然邏輯的一個衍生品,相當於是預測未來的一個後果。這就是Big Data、監測、必然邏輯與預測的關係。
Big Data方興未艾,但在用Big Data時最好也考慮下它的能力邊界,否則就可能因為它在某個點上失靈而懷疑Big Data本身,這就會得不償失。隨著資料化程度的提高,反身性的作用可能會越來越大,作為結果世界會變得越來越像混沌系統,在這樣的趨勢下,相信上文提到的監測與必然邏輯的結合應該會對如何使用Big Data有所説明。

                                                                                                                                                                                                                            

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