大数据时代思维变革的反思

2019-06-11 本文已影响0人又在路上Y0Y0

文 | 又在路上Y0Y0 于 2019.6.11
读书 | 《大数据时代》第一部分大数据时代的思维变革

日记
毒月天气真是毒，家中开始明显感觉闷热难耐。
心心念念的大连樱桃也及时寄到了家里。
默念一句，心静自然凉。

我在几年前读过《大数据时代》这本书，那时这本书还刚出不久，很是引领潮流，当然，现在这本书依然是讲大数据思潮的经典之作。

今年以来，我对数据处理工具有了一段时间的研究，于是驱使我再次打开这本书，反思这一切变化的源头。

本书最重要的思想，就是提出了大数据时代的三大思维变革，即：

更多，不是随机样本，而是全体数据
数据处理技术已经发生了翻天覆地的变化，在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。现如今，我们需要的是所有的数据，“样本=总体”。
更杂，不是精确性，而是混杂性
执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。大数据时代研究的数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。只有接受不精确性，我们才能挖掘一直未被利用的非结构化数据。
更好，不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“说话”。

针对以上三大思维变革，我想提出我自己的思考：

是的。站在历史的长河上，人类第一次具备了以数据立体化描述事物的能力。这种从0到1的改变，必然会对人类认知世界的方式带来影响。

作者在定义大数据之大时，有两个维度：第一，因信息技术的发展，数据体量以指数型增长，即绝对数量。第二，强调不采用随机分机法干扰数据，而直接使用所有数据，即多维度、全量。

那么，在此定义之下，如果技术条件允许，数据规模和维度都可以无限增长，大数据力量是否有极限呢？它的极限在哪里呢？

我认为，大数据力量的极限在于人对数据的应用。本质上，大数据是应用于机器分析的原材料，其变革意义是变革了机器的分析方法和工作产出。大数据本身并不能直接应用于人脑，很简单，人脑的处理性能并未如摩尔定律一般提高。人类无法直接应用大数据，而是应用了大数据机器分析后的结果。

因此，大数据的无限增大并不能直接转化为应用效果的提升，这中间还差一环，就是人类在人脑这个不变系统上应用大数据分析结果的能力。

举个例子，书中提到亚马逊的推荐算法的优化，带来销售的提升。然而，如今的问题是，由于信息量过载，人们对于各种推荐越来越视而不见。这是算法的问题吗？不是。这是因为信息量过大，越来越多的人直接屏蔽了此类信息，其最后的应用效果也就无从体现了。

作者并没有否认因果关系的重要性。这里只是延申讨论是否有这种可能。人们会不会满足于相关关系，而不再追求因果关系了呢？我认为是不可能的。

与第二点的观点的根据相同，即人脑处理信息的系统并未改变。用相关关系来描述周围的世界，即使是一个很小的范围，也将是一个非常繁杂、庞大的描述，不是人脑可以直接处理的关系。这就是为什么人类天生倾向以因果归因的方式来理解世界，无它，简单快捷，最适用于人脑系统。

相关关系可以应用于机器，机器分析的结果可以为人类所用。但人脑无法直接应用大规模的相关关系进行思考。

综合以上观点，我认为，面对大数据时代，
1）应当先明确，大数据是应用于机器分析的，而无法直接变革人类思维。
2）拥抱大数据，是指我们要学会将机器分析的结果应用于人脑思维系统中。
3）人脑思维本身，并不会因大数据时代的变革而有什么变化。坚持逻辑推理、因果论仍是最适合人脑思维的系统理论。

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