赛斯：对大数据的误解和大数据的四种力量

个人的直觉、传统的调研、大众的常识，在大数据时代都可能被证明并不是真实世界的反映。

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【科技类】

大数据是这几年的一项热门技术。它和人工智能、云计算一起，已经成为大科技公司的技术标配。但是该如何理解大数据技术？这项技术对我们有什么影响？这些基本的问题，不少人却并不清楚。

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【人物】

赛斯·斯蒂芬斯·大卫德维茨，曾经担任谷歌大数据科学家，离开谷歌之后，在《纽约时报》专门撰写大数据相关的专栏，是大数据领域的资深研究者。

【关键词】

新类型、子集、诚实、因果关系。

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【智库观点】

先来问个问题，一名女士在社交媒体上秀恩爱，如果她同时在谷歌上打出一个问题，我老公是不是……，那她最有可能搜的问题是什么？

一般情况下，大多数人在社交媒体上秀出的一面都是美化过的，但他们在搜索的时候常常会暴露自己真实的想法，所以大多数人呢很容易凭直觉猜测，她搜索的很可能是我老公是不是出轨了？实际上他最有可能问的问题是我老公是不是同性恋？这个问题的搜索量更高出10%，这个结果是不是让你吃惊不小？

另外女性在谷歌搜索男伴丁丁大小，和男性搜索自己丁丁大小，两个数据的比例是：1:170。你的另一半也许没有像你这么样的注重这个问题。

这些独特的数据来源，能够让研究者进入以前只能靠推理和猜测的领域。

因为人们什么时候会说真话呢？

上网搜索信息时。

在一个人面对电脑时，人们会吐露心声，会搜索自己真正关心的问题。

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所以大数据的四种力量，未来将提供新类型、诚实、子集和更多的因果关系研究。透过这些搜索的数据，提供我们更多的分析和决策。

比如更多人搜索 “八成按揭贷款“或者 “涨幅涨价“的速度，那这个市场的房价就会涨；更多人搜索快速卖房的流程，或者按揭超过了房价，那这个市场的房价还得跌。换句话说，关键词和句子的搜索和一个市场房地产宏观的表现将有更多的关联性。那么从个人、开发商、到银行就可以制定相关的措施。

随着技术的进步，图像、视频等信息也越来越多地被广泛使用，成为新的大数据。新的数据很可能是混乱复杂的，并不像平常人认为的是那种一目了然、简单清晰的数据。我们将面临大数据以几何级别增长的状态，更需要从中找到新的信息。一种大数据有没有用，重点是它能不能提供一些新的信息，特别是 “搜寻这个问题“本身带来的数据价值。

总之，大数据研究将颠覆许多人类常识的认知，随着未来可以搜集的大数据越来越多，颗粒度越来越细，可以揭示的真实世界会更多。数据的算法和模型提供关于社会运作和人类行为背后的深层原因，再借此预测未来趋势、寻求解决方案。

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参考搜狐出处