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周政华:祛魅大数据、理解企业家

周政华:祛魅大数据、理解企业家

公众号新闻
来源:辛庄课堂
作者:周政华

  一度,人们总觉得大数据无所不能,算法更被视为这个时代的炼金术,它不但能洞悉人心、同时还能点石成金。

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  经济学家张维迎新近出版的《重新理解企业家》一书,正是创作于大数据迷信甚嚣尘上的时日。在文章开头,首先请允许我剧透下这本书的核心内容:大数据非但不是万能的,更无法取代企业家精神,人类的创新不是来自大数据,而是来自企业家脑海中那些无法言说的灵光闪动,这些灵光闪动来自企业家阅历、知识结构、判断力,总而言之,都是无法直接转化为大数据的“软知识”。

  大数据神话并非是张维迎最先戳破,在时间之河的大浪淘沙下,神话的坍塌往往先从内部开始。“谷歌流感趋势”失灵最早在大众层面曝光了大数据分析的局限性:大数据长于相关性分析,但在因果推论上则还很不完善。

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  2008年,谷歌启动一个内部研究项目,通过分析数十亿搜索中45个与流感相关的关键词,谷歌比CDC(美国疾病控制与预防中心)提前两周预报2007-2008季流感的发病率。次年,谷歌的工程师们把这项研究成果形成了一篇名为《利用搜索引擎查询数据检测禽流感流行趋势》的论文,刊登在学术期刊《自然》上,随后正式把这套流感预测系统Google Flu Trends GFT(谷歌流感趋势)上线,轰动一时。但是,自那年以后,谷歌流感趋势再没能精准过美国流感趋势,在2011-2012季,GFT预测的发病率是CDC报告值的1.5倍多;而到了2012-2013季,GFT流感发病率已经是CDC报告值的双倍多了。今天,很多人可能已经想不起大数据的这场流感预测大捷。

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  奈飞也没能大规模复制《纸牌屋》的大数据魔法,人心之复杂远超那些看似严密的结构化数据所能动洞悉,过往的行为未必决定将来的方向,否则人类现在还应该呆在非洲大草原上。

  作为全球流媒体的翘楚,奈飞(Netflix)掌握了旗下全球数百万用户的观影偏好,比如喜欢什么样的演员、什么样的桥段、什么样的年代设定,并将这些偏好转化为计算机可理解的结构化数据,据此为影视剧制作提供决策依据。十年前,也就是2012年,奈飞把基于对3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索的数据分析用在了《纸牌屋》的制作上,奈飞确信,在当时其平台上那些喜欢观看BBC老版《纸牌屋》的用户完整观看过大卫·芬奇导演的电影《社交网络》,而凯文·史派西主演的电影在观众中总是很受欢迎的,据此,奈飞确立了美版《纸牌屋》的导演和男主角。在《纸牌屋》第一季播出后大获成功之际,Netflix的公关总监对《连线》杂志夸下海口:“我们知道用户在奈飞上的观看习惯, 所以, 通过基于用户习惯的分析, 我们对哪些剧集会受欢迎很有信心。随着时间的推移, 我们能够针对不同用户推出他们更加喜欢的节目。”

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  十年后回过头来看,《纸牌屋》成了奈飞无法逾越的尖峰,它创纪录的收看数据,就像一座丰碑,在巨头身后投下长长的阴影。奈飞股价在2021年达到700美元的顶峰之后一路下挫至今年8月以来的200多。奈飞工作室技术总监在2018年发表的一篇文章中承认:“一直以来,电影制作是艰巨、复杂且分层次的商业事物......并且相信技术与伟大的创造性才能相结合将帮助我们达到目标。”

  大数据的确可以帮助投资人预测观众偏好,但却无法直接创作出伟大的剧集。同样经由大数据决策开拍的奈飞剧集《铁杉树丛》《发展受阻》《女子监狱》则表现平平,类似的大数据失灵现象并不鲜见,在影视剧、游戏、文学领域尤其如此。数据决策无法等同于艺术决策,一如张维迎在《重新理解企业家》中所反复强调的:企业家决策不是科学决策。“科学决策是基于数据和计算。给定数据,最优选择是唯一的 。企业家决策是基于直觉、想象力和判断 。同样的数据,不同的人有不同的想象力和判断,选择会很不同。简单说企业家不会按照多数人意见做决策。”如果回溯影视行业,许多最初不被大数据看好的剧集最后大火的并不在少数。

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  企业家之所以特立独行,是因为他们面临的环境往往充满不确定性,大多数人的选择不过萧规曹矩,只要流程对了,剩下的就交给运气来裁定,这是很典型的职业经理人风格。但是优秀的企业家绝不会这样。他面临的“未来事件是主观的、未知的、独一无二的,没有统计样本 ,没有概率分布,因而无客观数据可用。进一步,未来的不确定性受现在和未来选择的影响,而不是由过去发生的事情预先决定的。用邮政马车的数据预测汽车是没有用的,风帆木船的数据也不可能告诉我们铁船是否可行。”

  今天的大数据无法成为告知未来的魔镜。大数据分析的基本逻辑乃是,人类的行为是可以预测的。据全球复杂网络学者、物理学家巴拉巴西的研究测算,93%的人类行为是可以预测的。确实,我们很多日常行为都可以预测,比如一日三餐、日出而作日落而息,这些没有大数据也可以预测,但是如果更往前一步,比如,我过去四天每天都买了一杯瑞幸的杨梅瑞纳冰饮料,那么我今天是否还会购买同款?其实连我自己可能都不知道,这个购买决策其实相当随机,并不会被天气、温度、心情、优惠券这些所谓量化数据所决定,它就是一个无心之举,甚至可以是无厘头式的。

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  那么,巴拉巴西所预测的剩下的7%的人类行为虽然无法测算,而且看上去在总体行为占比较低,那么我们是不是就可以四舍五入不去考虑了呢?但现实的情况恰恰相反,当一颗苹果落到牛顿的头顶、当乔布斯认为电脑操作系统应该是图形界面、当特斯拉认定电学演示应该有更大作为,这些正是大多数人无法做出的7%的行为,却永久地改变了我们的世界。甚至可以大胆地推定,正是那些无法预测的事件,会给我们的生活带来巨大的、不可逆转的影响。

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  张维迎教授在《重新理解企业家》一书中,从企业家精神、创新与经济增长之间的关联角度精辟地分析了大数据的短板,尤其在一个充满不确定的环境中,大数据其实更多只是代表了过去发生的确定性的信息,它很难替代企业家的主观决策:“实践知识一定是分散的、局部的、主观的、不可言说的,因而只能由当事人自己掌握和使用 ,不可能由其他人获得 ,当然也不可能被计划当局获得 。大数据确实使得我们拥有了更多 、更大的数据。但数据再大,仍然是统计数据,远不足以囊括不可言传的默性知识,而这些默性知识才是应对偶然性最重要的知识。”一言以蔽之,“企业家决策不是在给定约束条件下求解,而是改变约束条件本身,把不可能变成可能。”

  在外包、工具主义、封装主义流行的当下,人类正在把诸如记诵、思辨等许多优秀的传统抛诸脑后,比起俯拾皆是的大数据六便士,高悬夜空的企业家精神的白月光更值得我们珍视。


  周政华,北京师范大学经济与工商管理MBA校外导师。原文发表在《管理视野》杂志。



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