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大数据会说谎：看穿数据的真相


编辑导语：如今在这个大数据时代 ， 我们的日常都被计算在其中 ， 最常见的就是线上购物软件的算法 ， 根据大数据对你进行标签化 ， 推送你可能喜欢的商品；本文作者详细分析了大数据时代的双刃剑 ， 我们一起来看一下 。
大数据会说谎：看穿数据的真相
本文插图
最近接连温习了几本数据相关的书 ， 作为数学系毕业的学生 ， 虽然毕业多年都无缘从事数据相关的职业 ， 基础的理论知识也基本化整为零 ， 但我对数据一直都蛮感兴趣的 ， 在此也想分享下我的一些看法 。
“一家公司宣布3003人持有该公司的股份 ， 每人平均持有660股 。 ”
乍一看 ， 优秀优秀 。
别急着鼓掌 ， 这个令人惊叹的数据背后还有另一信息没有透露：“公司累计200万股股票 ， 其中三大股东的股份占了3/4 ， 而剩下的3000人总共持有的股份只占1/4“ 。
同样的 ， 之前民间盛传的腾讯人均月薪7.18万 ， 看起来是否也颇为可疑？
首先 ， 这数据精确得让人吃惊；其次 ， 未加说明的平均数都是耍流氓；最后 ， 即便你做了大样本调查 ， 可收入作为敏感信息 ， 免不了参杂虚报和瞒报的情况 ， 可信度也要大打折扣——这种话题作为媒体的噱头听听就好 ， 当真了可是要伤心的 。
但事实上 ， 人容易为数据痴迷 。
学生的能力不好评估 ， 但考试成绩和学位证书可以佐证 ， 于是家长们争先恐后地帮孩子报了补习班；了解一个陌生人很难 ， 但朋友圈和Facebook提供了一个渠道 ， 于是我们都执着于在网上塑造一个理想人设 。
看吧 ， 我们一直置身于大数据的热潮中 。
我的大学朋友基本上都在从事大数据计算相关的职业 ， 平常我们闲聊时 ， 或多或少会感叹大数据给我们带来的双刃剑 。
在充斥数据和算法的年代 ， 究竟是数据为我 ， 还是我为数据？数据是不是就等于我们自己？这个命题太大 ， 我只能随波逐流 。
今天主要是想认真探讨下 ， 这么多年来 ， 你我曾经陷入的数据陷阱以及我们能采取的行动 。
一、数据会说谎？
大数据是个好工具 ， 尤其到了现在 ， 它早已被放大了光环 ， 给我们带来了诸多便利；你浏览过什么 ， 对什么感兴趣 ， 推荐算法总是能精准地匹配你的口味（或者说 ， 大数据定义了你的口味） 。
当然 ， 唱衰大数据的人也不少：“数据只是证实了显而易见的事实 。 ”不少人对此不屑一顾 。
然而 ， 我最近看到的几个案例 ， 都不止一次地让我啼笑皆非：数据一次又一次地证明了很多我们想当然的推测跟真实是不相符的 。
你可能会认为 ， 在暴力电影放映后的当天 ， 那些有攻击性的年轻人会更易怒 ， 犯罪率铁定会上升；但事实上 ， 有经济学家通过数据分析 ， 在电影结束后到次日的凌晨 ， 犯罪率持续在下降；一方面暴力电影让潜在的暴力人群离开了街头 ， 另一方面由于影院几乎不供应酒类饮品 ， 减少了酒精有关的犯罪活动 。
大数据为人我们提供了一个新维度的视角 ， 覆盖面较单一的意会更广 ， 让我们对世界的认知也更立体了 。
也正是因为如此 ， 我在看一些调研报告的时候发现 ， 这把双刃剑的另一面 ， 终于还是现出了他的真面目 。
1. 相关性而非因果性
大数据显示 ， 某地某时段起飞了多少只白天鹅 ， 据此推断天鹅都是白的 。
这显然太扯了 ， 但你敢拍着胸脯保证自己没掉过这类圈套吗？
甚至有些时候 ， 如果我们无法证明自己想要证明的东西 ， 下意识地就会展示一些其他东西 ， 并假装他们是一样的；毕竟现在统计数据让人目不暇接 ， 几乎没人会察觉到其中的差别 ， 不是吗？
说到这我也不得不反思 ， 我难道没有过吗？掀开这层遮羞布 ， 坦白说 ， 不少情况下当我试图争取更多的权益和话语权时 ， 不自觉地也使了这样的把戏 。


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