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互聯網思培訓——大數據，改變人類探索世界的方法
時間：2015-01-08
在小數據時代，我們會假象世界是怎么運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假象。在不久的將來，我們會在大數據的知道下探索世界，不再受限于各種假象。我們的研究始于數據，也是因為數據我們發(fā)現了以前不曾發(fā)現的聯系。
假象通常來自自然理論或社會科學，它們也是 幫助我們解釋和預測周遭世界的基礎。隨著由假象時代到數據時代的過度，我們也很可能認為我們不再需要理論了。
2008年，《連線》雜志主編克里斯•安德森（Chris Anderson）就指出：“數據爆炸使得科學的研究方法都落伍了。“后來，他又在《拍字節(jié)時代》（The Petabyte Age）的封面故事中講到，大量的數據從某種程度上以為者”理論的終結“。安德森也表示，用一系列的因果關系來驗證各種猜想的傳統(tǒng)研究范式已經不實用了，如今它已經被無需理論指導的純粹的相關系研究所取代。
為了支持自己的觀點，安德森闡述了量子物理學已變成一門純理論學科的原因，就是因為實驗復制、耗費多而且不可行。他潛在的觀點就是，量子物理學的理論已經脫離世界。他提到了谷歌的搜索引擎和基因排序工程，指出：“現在已經是一個有海量數據的時代，應用數學已經取代了其他的所有的學科工具。而且只要數據足夠，只能說明問題。如果你有一拍字節(jié)的數據，只要掌握了這些數據之間的相關關系，一起就都迎刃而解了。“
這篇文章引用了激烈的爭論，雖然安德森本人很快就意識到自己的言辭過于激烈了，但是他的觀點確實值得深思。安德森的核心思想是，知道目前為止，我們一直都是把理論應用到時間中來分析和理解世界，而如今處在大數據時代，我們不再需要理論了，只要關注數據就足夠了。者就以為者所有的普遍規(guī)則都不重要了，比方說世界的運作、人類的行為、顧客買什么等。如今，重要的就是數據分析，它可以揭示一切問題。
大數據是理論的基礎上形成的。比方說，大數據分析就用到了統(tǒng)計和數學理論，歐式也會用到計算機科學理論。是的，者不是關于想地心引力這樣特定現象的產生原因的理論，但是無論如何這依然是理論。而且如我們所見，建立在這些理論上的大部分分析模式是實現大數據預測能力的重要因素。事實上，就是因為不受限于傳統(tǒng)的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見，大數據才能為我們提供如此多新的深刻洞見。
首先就是關于我們怎么手機數據。我們會不會僅僅看數據收集的方便來決定呢？或者看數據收集的成本？我們做這些決定的時候就被理論所影響著，而就如達納•博伊德（Danah Boyd）和凱特•克勞福德（Kate Crawford）說的，我們的選擇一定程度上決定了結果。畢竟，谷歌是用檢索詞來預測流量而不是鞋碼。同樣，我們在分析數據的時候，也依賴于理論來需選擇我們使用的工具。最后，我們解讀研究結果的時候同樣會使用理論。大數據時代絕對不是一個理論消亡的時代，廂房地，理論貫穿于大數據分析的方方面面。
作為第一提出問題的人，安德森應該獲得掌聲——盡管他的答案不怎么樣！大數據絕不會叫囂“理論已死“，但它毫無疑問會從根本上改變我們理解世界的方式。很多舊有的習慣將被顛覆，很多舊有的制度將面臨挑戰(zhàn)。
大數據時代將要釋放出巨大價值使得我們選擇大數據的理念和方法不再是一種權衡，而是通往未來的必然改變。但是我們到達目的地之前，我們又不要了解怎樣才能到達。高科技行業(yè)里的很多人認為是依靠新的工具，從高速芯片到高效軟件等。當然，者可以理解為因為他們自己是工具創(chuàng)造者。這些問題固然重要，但不是我們需要考慮的問題。大數據趨勢的深層原因，就是海量數據的存在以及越來越多的事物是以數據形式存在的，這也是我們下一章要談論的內容。
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