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“行動網路才是真的網路，騰訊必須在行動網路的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，行動網路的發展是可以從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。
但微信確實是行動網路是真的網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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