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执笔作者互联网观察者马克云(已签约)
正文字数1061字
阅读时间5分钟
首发日期2017年12月20日
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(由声优杨一方演绎)
我们怎样理性看待大数据报告?来自更好时代00:0004:33
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先问三个问题
对于一份数据报告,一般会具备很长的篇幅,长篇大论的解释以及很多的数据,但是我们拿到一份大数据报告的第一件事却是应该对着报告问自己三个问题:谁告诉我的?他是怎么知道的?他想向我兜售什么?
第一个问题可以使我们反思报告的来源,大数据的来源很多,可能是大型公司机构的统计分析数据得出来的,也可能是不知名的组织草草调查几个人之后创作的,把握来源很重要。第二个问题是更深层次的来源,得到大数据报告的方式直接决定了报告的质量。
第三个问题则比较重要了,我们看到的一份大数据报告如果得来很容易,那就要注意了,免费是最贵的适用于大数据报告,免费的大数据报告总有想引导你的内容,从而实现商业价值的转化,而行业数据报告一般售价上万。
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特别好的数据往往不真实
如果一个数据看起来特别好,好的都不那么真实,那很可能就不是真的。大数据的真相往往令人吃惊不已,因为我们平时不可能接触到大数据,而是一小部分的数据,所以大数据的数字不会特别好,而是会使你吃惊。
警惕那些和你的个人观点或者经历十分一致的结论,这些结论或许只是为了取悦你而呈现在你的面前,而事实的真相并不是如此,那些和你想法一致的宝宝特别值得怀疑,要深入思考它要引导你什么东西。
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堤防不公正的比较
很多大数据报告的比较都不是建立在一个公正的范围之内,通过偷换概念等方式就可以让两个产品进行错位比较,比如,如果一份报告告诉你,观看特朗普就职典礼直播的人数要比看奥巴马就职直播的人数多,那是因为2017年看直播比奥巴马就职那年容易多了。
通过时间维度、空间维度等扭曲进行的不公平比较是常见的错位比较方式,而通过这种方式往往会达到一定的迷惑效果,从而使观看者对事情的原貌产生巨大的差异,从而被报告里面的偏见所引导,得出错误的结论。
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来自机器的偏见
对于大数据,我们人类是分析不来的,机器对于大数据的分析是有一定的偏见,因为毕竟机器不是人,他们只会对着没有感情的数字进行没有感情的分析,而不会加入人类文明的社会性因素。
机器和给他们编程的人一样容易犯错,同时机器是不会对自己的错误进行修改,只会按照既定的程序行事。除此之外,机器不会因为感到内疚而纠正自己的行为,只会按照事先预定的规则一错再错下去。
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