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哈佛教授:大數(shù)據(jù),重要的不是數(shù)據(jù)
發(fā)布時(shí)間:2018-02-03        瀏覽次數(shù):1084        返回列表
 2017年初,哈佛大學(xué)政治學(xué)系教授加里·金(Gary King)在上海交通大學(xué)舉辦了一場(chǎng)名為《大數(shù)據(jù),重要的不是數(shù)據(jù)》(Big Data is Not about the Data)的講座。

 

DT君先來(lái)介紹一下主講人:Gary King是哈佛大學(xué)的校級(jí)教授(University Professor)。King教授以實(shí)證研究知名,擅長(zhǎng)量化研究,其研究涉及政治學(xué)、公共政策、法學(xué)、心理學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域。


以下是Gary King 教授演講實(shí)錄(有刪節(jié)):

 

我工作的領(lǐng)域叫做量化社會(huì)科學(xué)(Quantitative Social Science),有時(shí),它有一個(gè)別稱(chēng),叫大數(shù)據(jù)。“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞最早是媒體發(fā)現(xiàn)的,它試圖向大眾解釋我們是做什么的,目前看來(lái)解釋的效果還不錯(cuò)。

 

然而,大數(shù)據(jù)的價(jià)值不是在數(shù)據(jù)本身,雖然我們需要數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)很多時(shí)候只是伴隨科技進(jìn)步而產(chǎn)生的免費(fèi)的副產(chǎn)品。比如說(shuō),學(xué)校為了讓學(xué)生能更高效地注冊(cè)而引進(jìn)了注冊(cè)系統(tǒng),因而有了學(xué)生的很多信息,這些都是因?yàn)榧夹g(shù)改進(jìn)而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)增量。

 

大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值在于數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)是為了某種目的存在,目的可以變,我們可以通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)了解完全不同的東西……有數(shù)據(jù)固然好,但是如果沒(méi)有分析,數(shù)據(jù)的價(jià)值就沒(méi)法體現(xiàn)。

 

先來(lái)看一個(gè)大數(shù)據(jù)在公共政策層面運(yùn)用的案例。

 

我們?cè)?jīng)做過(guò)一個(gè)評(píng)估研究,發(fā)現(xiàn)2000年以后美國(guó)社會(huì)保障管理總署(U.S. Social Security Administration,簡(jiǎn)稱(chēng)“SSA”)對(duì)于美國(guó)社保賬戶(hù)及人口壽命的預(yù)測(cè)有系統(tǒng)性偏差。


大背景是,美國(guó)的社會(huì)保障平臺(tái)是美國(guó)最大的單一政府平臺(tái),它的資金是跨代流動(dòng)的——當(dāng)前退休者的養(yǎng)老金供給來(lái)自于他們的下一代,即現(xiàn)在工作的人交的稅金。

 

所以SSA需要預(yù)測(cè)這個(gè)信托基金項(xiàng)目里的資金流,以及人的壽命,正確預(yù)測(cè)這兩點(diǎn)很重要,如果人們比SSA預(yù)期的更長(zhǎng)壽——雖然這是好事——就很可能導(dǎo)致信托基金里就沒(méi)有足夠的錢(qián)給他們養(yǎng)老了。

 

我們研究發(fā)現(xiàn),SSA的預(yù)測(cè)在2000年以后出現(xiàn)了系統(tǒng)性偏差——發(fā)生偏差的原因之一,是SSA使用的模型本質(zhì)上定性分析的模型,且多年來(lái)幾乎沒(méi)有調(diào)整。由于一些藥物的使用和癌癥早期發(fā)現(xiàn),美國(guó)人開(kāi)始比模型預(yù)測(cè)地更長(zhǎng)壽了。

 

我們通過(guò)分析得出的結(jié)論是,美國(guó)社保信托基金至少存在8千億美元的缺口。

 

雖然結(jié)論有點(diǎn)不幸,但是政府需要提前知道。這樣政府就可以有空間在稅率,退休年齡等方面進(jìn)行調(diào)整。這是公共政策層面的話(huà)題。

 

關(guān)于定性分析和定量分析,其實(shí)不是涇渭分明的。做分析全靠定性分析(由人主導(dǎo))是不夠的,因?yàn)槟阌泻芏鄶?shù)據(jù)不知道該怎么處理。 全靠定量分析(由機(jī)器主導(dǎo))也不行,這就像一張巨大的excel表,但是表中沒(méi)有行、列的標(biāo)簽。所以,大數(shù)據(jù)分析需要的是由人主導(dǎo),由計(jì)算機(jī)輔助的技術(shù)(we need computer-assisted, human-led technology)。

 

我們還做過(guò)一個(gè)計(jì)算機(jī)輔助閱讀的實(shí)驗(yàn)。我們開(kāi)發(fā)了一套計(jì)算機(jī)輔助、自動(dòng)化閱讀的技術(shù),這項(xiàng)技術(shù)能幫助人們從非結(jié)構(gòu)化的文字中提取、組織并且處理大量信息。

 

我們?cè)迷摷夹g(shù)處理了64000篇國(guó)會(huì)議員官方發(fā)布的新聞稿,想通過(guò)這項(xiàng)基礎(chǔ)幫我們作分類(lèi),看國(guó)會(huì)議員在新聞稿中都說(shuō)了些什么。

 

結(jié)果我們發(fā)現(xiàn),居然有高達(dá)27%的議員發(fā)布的新聞稿內(nèi)容只是單純地想抨擊對(duì)方(Partisan Taunting),而不是想要平衡預(yù)算或停止戰(zhàn)爭(zhēng),或解決問(wèn)題。



大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們可以通過(guò)去量化過(guò)去不能量化的信息,使用精妙的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析這些信息成為可能。

 

現(xiàn)在,我們都可以對(duì)一些強(qiáng)定性屬性(inherently qualitative)的東西作定量分析了,如音頻和視頻。但是,目前仍有一些定性分析工作者要分析的內(nèi)容還未被量化。所以,定性分析、定量分析要配合操作才行。 

 

我參與過(guò)一個(gè)產(chǎn)品項(xiàng)目叫做Perusall。“Peruse”是仔細(xì)精讀的意思,Perusall就是peruse + all,可以簡(jiǎn)單理解為大家一起讀。

 

這個(gè)產(chǎn)品產(chǎn)生的背景是,大學(xué)教授會(huì)給同學(xué)布置閱讀作業(yè),但是教授很難評(píng)估學(xué)生是否閱讀了規(guī)定的章節(jié)。如果有的學(xué)生沒(méi)讀而有的學(xué)生讀了,這對(duì)整體課堂的授課效果會(huì)有影響。

 

Perusall的好處之一,是它把閱讀從一個(gè)個(gè)體活動(dòng)變成了一個(gè)集體活動(dòng)。閱讀文章的同學(xué)可以對(duì)自己看不懂的部分做批注,也可以對(duì)其他同學(xué)的批注作回復(fù)解答。這樣更容易調(diào)動(dòng)同學(xué)閱讀的主動(dòng)積極性,讓閱讀變得更有趣。人天生是社會(huì)動(dòng)物,這也是為什么人們相比于在iTunes里聽(tīng)歌更愿意花錢(qián)去看演唱會(huì),雖然前者音樂(lè)聲音更清晰。


一旦學(xué)生用Perusall在線(xiàn)上閱讀之后,我們就有了很多之前不可能互獲取的數(shù)據(jù):知道學(xué)生在讀什么,他們對(duì)閱讀內(nèi)容的反饋怎樣,他們?cè)谧x每一頁(yè)的時(shí)候花多少時(shí)間;當(dāng)然,如果你沒(méi)有讀書(shū)的第46-47頁(yè),我們也會(huì)知道這個(gè)。

 

一方面,Perusall會(huì)基于每個(gè)學(xué)生的閱讀情況和評(píng)價(jià)質(zhì)量,對(duì)學(xué)生的這項(xiàng)閱讀作業(yè)進(jìn)行打分,從老師的層面看,這省去了原先閱讀作業(yè)不易評(píng)估的問(wèn)題。

 

另一方面,Perusall會(huì)分析這些閱讀數(shù)據(jù),知道學(xué)生們讀到哪里時(shí)覺(jué)得困惑。

 

Perusall可以在老師上課前生成一個(gè)“學(xué)生困惑報(bào)告”(Students confusion report)。拿到這份報(bào)告,我就可以在一走進(jìn)課堂時(shí)說(shuō),“根據(jù)你們的閱讀情況,你們可能有以下三個(gè)問(wèn)題。”

 

注:本文來(lái)源DT財(cái)經(jīng)(公眾號(hào):DTCaijing)

本文根據(jù)Gary King教授2017年1月4日在上海交通大學(xué)的講座內(nèi)容整理、編輯而成


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