哈佛教授用3个大数据案例告诉你:大数据,重要的不是数据!

来源:SOHU网    2019/9/16 14:07:17
责任编辑:王强
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原标题:哈佛教授用3个大数据案例告诉你:大数据,重要的不是数据!

“满城尽谈大数据”,但很多人其实并不理解大数据真正价值是什么,哈佛大学Gary King教授用3个大数据研究案例告诉你:有数据固然好,但是如果没有分析,数据的价值就没法体现。

2017年初,哈佛大学政治学系教授加里·金(Gary King)在上海交通大学举办了一场名为《大数据,重要的不是数据》(Big Data is Not About the Data)的讲座。

主讲人Gary King是哈佛大学的校级教授(University Professor)。King教授以实证研究知名,擅长量化研究,其研究涉及政治学、公共政策、法学、心理学和统计学等领域。

1月4日,Gary King教授在上海交大演讲现场

以下是Gary King 教授演讲实录(有删节):

我工作的领域叫做量化社会科学(Quantitative Social Science),有时,它有一个别称,叫大数据。“大数据”这个词最早是媒体发现的,它试图向大众解释我们是做什么的,目前看来解释的效果还不错。

然而,大数据的价值不是在数据本身,虽然我们需要数据,数据很多时候只是伴随科技进步而产生的免费的副产品。比如说,学校为了让学生能更高效地注册而引进了注册系统,因而有了学生的很多信息,这些都是因为技术改进而产生的数据增量。

大数据的真正价值在于数据分析。数据是为了某种目的存在,目的可以变,我们可以通过数据来了解完全不同的东西……有数据固然好,但是如果没有分析,数据的价值就没法体现。

先来看一个大数据在公共政策层面运用的案例。

我们曾经做过一个评估研究,发现2000年以后美国社会保障管理总署(U.S. Social Security Administration,简称“SSA”)对于美国社保账户及人口寿命的预测有系统性偏差。

2000年以后SSA对社保基金账户情况的预测出现显著偏差;

来源:Gary King论文

大背景是,美国的社会保障平台是美国最大的单一政府平台,它的资金是跨代流动的——当前退休者的养老金供给来自于他们的下一代,即现在工作的人交的税金。

所以SSA需要预测这个信托基金项目里的资金流,以及人的寿命,正确预测这两点很重要,如果人们比SSA预期的更长寿——虽然这是好事——就很可能导致信托基金里就没有足够的钱给他们养老了。

我们研究发现,SSA的预测在2000年以后出现了系统性偏差——发生偏差的原因之一,是SSA使用的模型本质上定性分析的模型,且多年来几乎没有调整。由于一些药物的使用和癌症早期发现,美国人开始比模型预测地更长寿了。

我们通过分析得出的结论是,美国社保信托基金至少存在8千亿美元的缺口。

虽然结论有点不幸,但是政府需要提前知道。这样政府就可以有空间在税率,退休年龄等方面进行调整。这是公共政策层面的话题。

关于定性分析和定量分析,其实不是泾渭分明的。做分析全靠定性分析(由人主导)是不够的,因为你有很多数据不知道该怎么处理。 全靠定量分析(由机器主导)也不行,这就像一张巨大的excel表,但是表中没有行、列的标签。所以,大数据分析需要的是由人主导,由计算机辅助的技术(we need computer-assisted, human-led technology)。

我们还做过一个计算机辅助阅读的实验。我们开发了一套计算机辅助、自动化阅读的技术,这项技术能帮助人们从非结构化的文字中提取、组织并且处理大量信息。

我们曾用该技术处理了64000篇国会议员官方发布的新闻稿,想通过这项基础帮我们作分类,看国会议员在新闻稿中都说了些什么。

结果我们发现,居然有高达27%的议员发布的新闻稿内容只是单纯地想抨击对方(Partisan Taunting),而不是想要平衡预算或停止战争,或解决问题。

Gary King表示,抨击对方政党从个人角度来看是理性的,但是从整个集群的角度来看,是非理性的,如果抨击对方的言语增多,政党之间的合作关系和能效会减弱;

来源:Gary King研究成果单页

大数据时代,我们可以通过去量化过去不能量化的信息,使用精妙的统计学方法分析这些信息成为可能。

现在,我们都可以对一些强定性属性(inherently qualitative)的东西作定量分析了,如音频和视频。但是,目前仍有一些定性分析工作者要分析的内容还未被量化。所以,定性分析、定量分析要配合操作才行。

我参与过一个产品项目叫做Perusall。“Peruse”是仔细精读的意思,Perusall就是peruse + all,可以简单理解为大家一起读。

这个产品产生的背景是,大学教授会给同学布置阅读作业,但是教授很难评估学生是否阅读了规定的章节。如果有的学生没读而有的学生读了,这对整体课堂的授课效果会有影响。

Perusall的好处之一,是它把阅读从一个个体活动变成了一个集体活动。阅读文章的同学可以对自己看不懂的部分做批注,也可以对其他同学的批注作回复解答。这样更容易调动同学阅读的主动积极性,让阅读变得更有趣。人天生是社会动物,这也是为什么人们相比于在iTunes里听歌更愿意花钱去看演唱会,虽然前者音乐声音更清晰。

“学生困惑报告”样本;

来源:哈佛官网

一旦学生用Perusall在线上阅读之后,我们就有了很多之前不可能互获取的数据:知道学生在读什么,他们对阅读内容的反馈怎样,他们在读每一页的时候花多少时间;当然,如果你没有读书的第46-47页,我们也会知道这个。

一方面,Perusall会基于每个学生的阅读情况和评价质量,对学生的这项阅读作业进行打分,从老师的层面看,这省去了原先阅读作业不易评估的问题。

另一方面,Perusall会分析这些阅读数据,知道学生们读到哪里时觉得困惑。

Perusall可以在老师上课前生成一个“学生困惑报告”(Students confusion report)。拿到这份报告,我就可以在一走进课堂时说,“根据你们的阅读情况,你们可能有以下三个问题。”

注:本文根据Gary King教授2017年1月4日在上海交通大学的讲座内容整理、编辑而成。

文章来源:DT财经请注意:本文为编辑制作专题提供的资讯,页面显示的时间仅为生成静态页面时间而非具体内容事件发生的时间,由此给您带来的不便敬请谅解!

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