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哈佛教授:大數(shù)據(jù),重要的不是數(shù)據(jù)
發(fā)布時間:2018-02-03        瀏覽次數(shù):1053        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君先來介紹一下主講人:Gary King是哈佛大學(xué)的校級教授(University Professor)。King教授以實證研究知名,擅長量化研究,其研究涉及政治學(xué)、公共政策、法學(xué)、心理學(xué)和統(tǒng)計學(xué)等領(lǐng)域。


以下是Gary King 教授演講實錄(有刪節(jié)):

 

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

 

然而,大數(shù)據(jù)的價值不是在數(shù)據(jù)本身,雖然我們需要數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)很多時候只是伴隨科技進步而產(chǎn)生的免費的副產(chǎn)品。比如說,學(xué)校為了讓學(xué)生能更高效地注冊而引進了注冊系統(tǒng),因而有了學(xué)生的很多信息,這些都是因為技術(shù)改進而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)增量。

 

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

 

先來看一個大數(shù)據(jù)在公共政策層面運用的案例。

 

我們曾經(jīng)做過一個評估研究,發(fā)現(xiàn)2000年以后美國社會保障管理總署(U.S. Social Security Administration,簡稱“SSA”)對于美國社保賬戶及人口壽命的預(yù)測有系統(tǒng)性偏差。


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

 

所以SSA需要預(yù)測這個信托基金項目里的資金流,以及人的壽命,正確預(yù)測這兩點很重要,如果人們比SSA預(yù)期的更長壽——雖然這是好事——就很可能導(dǎo)致信托基金里就沒有足夠的錢給他們養(yǎng)老了。

 

我們研究發(fā)現(xiàn),SSA的預(yù)測在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,且多年來幾乎沒有調(diào)整。由于一些藥物的使用和癌癥早期發(fā)現(xiàn),美國人開始比模型預(yù)測地更長壽了。

 

我們通過分析得出的結(jié)論是,美國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,退休年齡等方面進行調(diào)整。這是公共政策層面的話題。

 

關(guān)于定性分析和定量分析,其實不是涇渭分明的。做分析全靠定性分析(由人主導(dǎo))是不夠的,因為你有很多數(shù)據(jù)不知道該怎么處理。 全靠定量分析(由機器主導(dǎo))也不行,這就像一張巨大的excel表,但是表中沒有行、列的標(biāo)簽。所以,大數(shù)據(jù)分析需要的是由人主導(dǎo),由計算機輔助的技術(shù)(we need computer-assisted, human-led technology)。

 

我們還做過一個計算機輔助閱讀的實驗。我們開發(fā)了一套計算機輔助、自動化閱讀的技術(shù),這項技術(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。

 

我們曾用該技術(shù)處理了64000篇國會議員官方發(fā)布的新聞稿,想通過這項基礎(chǔ)幫我們作分類,看國會議員在新聞稿中都說了些什么。

 

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



大數(shù)據(jù)時代,我們可以通過去量化過去不能量化的信息,使用精妙的統(tǒng)計學(xué)方法分析這些信息成為可能。

 

現(xiàn)在,我們都可以對一些強定性屬性(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。 

 

我參與過一個產(chǎn)品項目叫做Perusall。“Peruse”是仔細精讀的意思,Perusall就是peruse + all,可以簡單理解為大家一起讀。

 

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

 

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


一旦學(xué)生用Perusall在線上閱讀之后,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,他們對閱讀內(nèi)容的反饋怎樣,他們在讀每一頁的時候花多少時間;當(dāng)然,如果你沒有讀書的第46-47頁,我們也會知道這個。

 

一方面,Perusall會基于每個學(xué)生的閱讀情況和評價質(zhì)量,對學(xué)生的這項閱讀作業(yè)進行打分,從老師的層面看,這省去了原先閱讀作業(yè)不易評估的問題。

 

另一方面,Perusall會分析這些閱讀數(shù)據(jù),知道學(xué)生們讀到哪里時覺得困惑。

 

Perusall可以在老師上課前生成一個“學(xué)生困惑報告”(Students confusion report)。拿到這份報告,我就可以在一走進課堂時說,“根據(jù)你們的閱讀情況,你們可能有以下三個問題。”

 

注:本文來源DT財經(jīng)(公眾號: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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