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哈佛教授:大数据,重要的不是数据

译者|SherryZhang

“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GaryKing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年伊始,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。

DT君先来介绍一下主讲人: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。

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。

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