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探尋數字邊界

2017-03-15 18:21:12李智勇
商界評論 2017年2期
關鍵詞:微信系統

李智勇

大數據必會深刻地改變這個世界,這點毋庸置疑,但從很多當下的討論來看,大家似乎在大數據的使用邊界上走入了誤區。因此,我想具體探討下大數據能干什么以及不能干什么的原則問題。

人們總是想預測未來,因為這樣的經濟收益會非常大,作為結果就經??吹酱髷祿c票房預測的故事,有時準,有時不準。

大數據確實可以用來做預測,但是有能力邊界的,影響這個能力邊界的關鍵因素就是索羅斯經常說的反身性。反身性說的是:參入者的思維與參入的情景之間相互聯系與影響,彼此無法獨立,認知與參入處于永遠的變化過程之中。反身性之所以對預測有影響,是因為它會導致不連續的變化出現。

這在邏輯上很好理解,當一件事物是連續變化的,你就比較容易計算出它未來的狀態。比如汽車,我們只要知道它的速度,那就比較容易預測它下一刻的位置。但如果是充滿突變的混沌系統,這種預測就很難實現。汽車本來開得好好的,突然天上掉下一架飛機來,那它當然不會出現在本來預測的那個位置。

所以做預測,第一關鍵是這個系統是不是一個混沌系統,在充滿偶然的混沌系統里,基于數據的預測是無效的。而反身性正是導致混沌蝴蝶會出現的一個關鍵因素。

當我們去觀察某個系統并采取行動時,系統本身會因為我們的觀察和行動發生改變,這就是反身性。而當每個人都這么做時,被觀察和操作的系統就會變成混沌系統。金融市場已經充分說明了這點,如果大數據在預測上沒有邊界,那只要掌握了大數據的應用技巧,在金融市場上就沒人不會賠錢。但顯然這是不可能的,最多是不同人輸贏的概率不同。

容易預測的與不容易預測的

如果一種現實更多依賴于某些不易改變的因素,比如一種文化傳統、一種生物特性,那這種現實是容易被預測的;如果一種現實更多依賴于可被瞬間改變的因素,比如人們的心情,這種現實是不容易預測的,甚至是不可預測的。

具體來講,人們生病后會檢索自己的相關癥狀,而傳染病會擴散,因此Google那種監測傳染病暴發區域,以及預測其可能擴散路徑的大數據使用方式是極為有效的。在這里反身性并不起太大作用。

但股票就不行,因為你在預測,別人也在預測,買家和賣家的行動又不一致,這就會使股票市場成為混沌系統。究竟怎么樣才能用大數據預測到國內這波股票的上漲呢?

同傳染病和股票市場相比,電影票房的可預測性則在兩者之間這其中有必然性支撐。比如基本上很差的電影很難有好的票房,但偶然性影響也很大,你不好預測是哪個點戳到了人們的那個神經,它突然就變火了。誰能預測泰囧的10億元票房呢?所以我的判斷是,在票房預測上,不管大數據怎么發展,它始終會處在時靈時不靈的狀態,因為這根本不是技術問題??偨Y來看,反身性作用越大的領域越不容易預測,反之則預測的幫助會比較大。

監測與預測

在預測上大數據必須面對自己的邊界問題,但在監測上大數據的威力是無遠弗屆的。

我們這個世界的數據化程度一定會越來越高,當我們在社交網絡中活動時,其實就是我們個人在不停數據化的過程,我們的偏好、關系、每日活動等正在源源不斷地數據化中,如果可穿戴設備、智能家居發展起來,那數據化的東西就會更多。

互聯網正在生成一個與現實世界并行的很像黑客帝國的意識空間,而這個意識空間是數據化的。理論上講,在這個空間里不存在信息不透明這回事,空間和時間不再成為阻隔信息流動的障礙。所以不管你喜歡不喜歡,在數字化面前每個人正在變成透明人,也就是100%可監測。

監測與預測間的橋梁是必然邏輯和直覺。直覺依賴于個人的才情天分,這放在一邊不提,這里主要談下必然邏輯。有必然邏輯在,事情就有了發生的可能性,但不一定發生。這點比較不好理解,我們來看個例子。

我們談微信的時候更容易聚焦到張小龍打造產品的功力,往往容易忽視馬化騰張小龍才是打造微信的組合。從公開報道來看,當時騰訊內部是有很多團隊同時在開發移動IM的,而這種投入很可能是基于“移動互聯網才是真的互聯網,騰訊必須在移動互聯網的IM上占有統治地位”的假設。在這種假設下馬化騰又有所謂的灰度理論,所以才有多支團隊同時并進。如果沒有這類頂層設計,我想更多公司更可能是在移動版QQ上做微創新,進一步掉入創新者的窘境。

抽象點說,移動互聯網的發展是可以從大數據上感知的,因為只要做足夠的監測,那么就可以從數據上在較早階段感知到這個趨勢。但判斷移動互聯網是真的互聯網,則依賴于當事人的眼光格局,再進一步決定去同時做微信和手機QQ,那則是上述邏輯的一個后果。在決定做微信那個時間點,馬化騰乃至其他大佬也不知道它一定能成,否則大家一定是別的事情都不干,都專心做微信。但微信確實是“移動互聯網是真的互聯網”這一條必然邏輯里的一個衍生品,相當于是預測未來的一個后果。這就是大數據、監測、必然邏輯與預測的關系。

大數據方興未艾,但在用大數據時最好也考慮下它的能力邊界,否則就可能因為它在某個點上失靈而懷疑大數據本身,這就得不償失了。隨著數據化程度的提高,反身性的作用可能會越來越大,作為結果,世界會變得越來越像混沌系統。

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