輕觸收聽語音版，或移步【喜馬拉雅FM】、【網易雲音樂】以及【企鵝FM】搜索【更好時代知識服務】收聽：
（由聲優楊一方演繹）
從說謊理解大數據怎樣揭示世界來自更好時代
00:00
04:31
-
什麼樣的大數據才是有價值的
我們現在以及未來面臨大數據以的何級別增長，信息數量的增長對我們來說並不是直接帶來了更多的價值，而在海量的信息中，我們需要從中找到新的信息。
對於大數據有沒有用的判斷方法，重點在於能不能提供一些新的信息，特別是之前從未蒐集到的信息，因為重複的結論是沒有意義的。
相關性信息 是大數據的一個價值，谷歌首席經濟學家哈爾·瓦里安做了一個研究，利用谷歌的一項功能「谷歌相關性」來做經濟學的研究。
這個工具能夠找到不同數據之間的相關性，他研究的問題是，用戶搜索哪些信息，能夠預測一個市場內的房價趨勢。
隨著技術的進步，圖像、視頻等信息也越來越多地被廣泛使用，成為新的大數據，新的數據很可能是混亂而且複雜的，並不是像平常人認為的是那種一目瞭然、簡單清晰的數據。
-
大數據是如何拆穿那些人人都在說的謊言的
不管是調研的結果，還是人們的直覺，甚至很多人願意相信的常識，都不一定能夠反映真實的世界，但是大數據恰恰可以戳穿各式各樣的謊言。
有一個有說服力的例子，在美國2016年總統大選的民調 那麼不靠譜，大選前一天，希拉里還領先特朗普好幾個百分點，最後卻是特朗普反超。
美國人不真實的回答可能導致了特朗普的支持率少報了兩個百分點，這是因為他的支持者並不願意在民調的時候說出自己真實的想法。
這種現象在社會學中被稱為社會期望偏差，也就是我們會將自己的非主流想法隱藏起來，因為害怕自己的想法跟別人不一樣而遭到歧視。
大數據的分析還有可能挑戰我們的常識，推翻我們固有的認知。很多美國人認為，窮人更容易入選NBA，因為窮人家的孩子會特別努力，肯吃苦，而中產家庭的孩子則缺乏努力和吃苦的精神。
但是對過去幾十年所有的NBA選手的家世背景大數據分析顯示，恰恰是中產家庭的孩子更容易被NBA選中。
因為NBA需要個子高的選手，家境好容易長高，還有NBA隊員需要團隊配合能力 ，這和窮人家的孩子缺乏情商教育，不合群的特點背道而馳。
-
為什麼大數據瞭解我們個體的發展不一定是件好事
當我們獲得了海量的數據之後，可以更精準地對特定地區和特定人群做出分析，甚至有機會精準地對某個特定的人進行精準畫像，未來利用大數據可以做到各式各樣的「私人訂製」。
「私人訂製」會帶來巨大的複利，比如未來醫學的發展，大數據分析可以幫助你找到一個病史記錄上跟你身體信息相似的人，也就是為每個人找到數據分身。
醫生可以通過你的數據分身的病史記錄，預測接受治療的反應，並可能提出更加穩妥的治療方案，從而使治病的過程更加安全。
但是同樣的數據分身，如果被濫用，則會帶來極大的風險，使用的過程中需要特別謹慎。
比如如果允許保險從業者找到你的數據分身，也就是能夠根據的你的風險喜好相同的人的數據能夠判斷你能夠承受多高的保費，因此定價會更加精準。
依賴大數據模型判斷具體的個人行為，並侵犯個人利益，與之相關的風險需要從兩個方面來思考。第一，這是個道德問題。第二，大數據分析可以讓研究者測試許多變量。
-完-
閱讀更多 更好時代 的文章
