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1703949021 谷歌公司的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林一直强调要得到每个应聘者申请大学时的SAT成绩以及大学毕业时的平均绩点。他们认为,前者能彰显潜能,后者则展现成就。因此,当40多岁、成绩斐然的经理人在应聘时被问到大学成绩的时候,就完全无法理解这种要求。尽管公司内部研究早就表明,工作表现和这些分数根本没有关系,谷歌依然冥顽不化。
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1703949023 谷歌本应该懂得抵制数据的独裁。考试结果可能一生都不会改变,但是它并不能测试出一个人的知识深度,也展示不出一个人的人文素养,学习技能之外,科学和工程知识才是更适合考量的。谷歌在招聘人才方面如此依赖数据让人很是费解,要知道,它的创始人可是接受过注重学习而非分数的蒙台梭利教育。谷歌就是在重蹈前人覆辙,过去美国的科技巨头们也把个人简历看得比个人能力重要。如果按谷歌的做法,其创始人都没有资格成为传奇性的贝尔实验室的经理,因为他们都在博士阶段辍学了;比尔·盖茨和马克·扎克伯格也都会被淘汰,因为他们都没有大学文凭。
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1703949025 谷歌对数据的依赖有时太夸张了。玛丽莎·迈尔(Marissa Mayer)曾任谷歌高管职位,居然要求员工测试41种蓝色的阴影效果中,哪种被人们使用最频繁,从而决定网页工具栏的颜色。谷歌的数据独裁就是这样达到了顶峰,同时也激起了反抗。
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1703949027 2009年,谷歌首席设计师道格·鲍曼(Doug Bowman)因为受不了随时随地的量化,愤然离职。“最近,我们竟然争辩边框是用3、4还是5倍像素,我居然被要求证明我的选择的正确性。天呐!我没办法在这样的环境中工作,”她离职后在博客上面大发牢骚,“谷歌完全是工程师的天下,所以只会用工程师的观点解决问题——把所有决策简化成一个逻辑问题。数据成为了一切决策的主宰,束缚住了整个公司。”
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1703949029 其实,卓越的才华并不依赖于数据。史蒂夫·乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本,依赖的可能是行业分析,但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的就不是数据,而是直觉——他依赖于他的第六感。当记者问及乔布斯苹果推出iPad之前做了多少市场调研时,他那个著名的回答是这样的:“没做!消费者没义务去了解自己想要什么。”
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1703949031 詹姆斯·斯科特(James Scott)教授是耶鲁大学政治学和人类学教授,他在《国家的视角》(Seeing Like a State)一书中记录了政府如何因为它们对量化和数据的盲目崇尚而陷人民的生活于水深火热之中。
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1703949033 它们使用地图来确定社区重建,却完全不知道其中民众的生活状态。它们使用大量的农收数据来决定采取集体农庄的方式,但是它们完全不懂农业。它们把所有人们一直以来用之交流的不健全和系统的方式按照自己的需求进行改造,只是为了满足可量化规则的需要。在斯科特看来,大数据使用成了权力的武器。
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1703949035 这是数据独裁放大了的写照。同样,也是这种自大导致美国基于死亡人数而不是更理智的衡量标准来扩大越南战争的规模。1976年,在与日俱增的国内压力下,麦克纳马拉在一次演讲中说道,“事实上,真的不是每一个复杂的人类情况都能简化为曲线图上的线条、图表上的百分点或者资产负债表上的数字。但是如果不对可量化的事物进行量化,我们就会失去全面了解该事物的机会。”只要得到了合理的利用,而不单纯只是为了“数据”而“数据”,大数据就会变成强大的武器。
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1703949037 20世纪70年代,罗伯特·麦克纳马拉一直担任世界银行行长。20世纪80年代,他俨然变成了和平的象征。他为反核武器和环境保护摇旗呐喊。然后,他经历了一次思想的转变并且出版了一本回忆录《回顾:越战的悲剧与教训》(In Retrospect:The Tragedy and Lessons of Vietnam),书中批判了战争的错误指导思想并承认了他当年的行为“非常错误”,他写道,“我们错了,大错特错!”但书中还是只承认了战争的整体策略的错误,并未具体流露出对数据和“死亡人数”饱含感情的忏悔。他承认统计数据具有“误导或者迷惑性”,“但是对于你能计算的事情,你应该计算;死亡数就属于应该计算的……”2009年,享年93岁的麦克纳马拉去世,他被认为是一个聪明却并不睿智的人。
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1703949039 大数据诱使我们犯下罗伯特·麦克纳马拉所犯的罪行,也让我们盲目信任数据的力量和潜能而忽略了它的局限性。把大数据等同于死亡人数,我们只需要想想上文提到的谷歌流感趋势。设想一下致命的流感正肆虐全国,而这并不是完全不可能出现的;医学专家们会非常感激通过检索词条,我们能够实时预测流感重灾地,他们也就能及时去到最需要他们的地方。
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1703949041 但是在危急时刻,政府领导可能会认为只知道哪里流感疫情最严重还远远不够。如果试图抑制流感的传播,就需要更多的数据。所以他们呼吁大规模的隔离,当然不是说隔离这个地区的所有人,这样既无必要也太费事。大数据能给我们更精确的信息,所以我们只需隔离搜索了和流感有最直接关系的人。如此,我们有了需要隔离的人的数据,联邦特工只需通过IP地址和移动GPS提供的数据,找出该用户并送入隔离中心。
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1703949043 我们可能觉得,这种做法很合理,但是事实上,这是完全错误的。相关性并不意味着有因果关系。通过这种方式找出的人,可能根本就没有感染流感。他们只是被预测所害,更重要的是,他们成了夸大数据作用同时又没有领会数据真谛的人的替罪羊。谷歌流感趋势的核心思想是这些检索词条和流感爆发相关,但是这也可能只是医疗护工在办公室听到有人打喷嚏,然后上网查询如何防止自身感染,而不是因为他们自己真的生病了。
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1703949045 大数据时代:生活、工作与思维的大变革 [:1703946896]
1703949046 挣脱大数据的困境
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1703949048 大数据为监测我们的生活提供了便利,同时也让保护隐私的法律手段失去了应有的效力。面对大数据,保护隐私的核心技术不再适用了。同样,通过大数据预测,对我们的未来想法而非实际行为采取惩罚措施,也让我们惶恐不安,因为这否认了自由意志并伤害了人类尊严。
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1703949050 同时,那些尝到大数据益处的人,可能会把大数据运用到它不适用的领域,而且可能会过分膨胀对大数据分析结果的信赖。随着大数据预测的改进,我们会越来越想从大数据中掘金,最终导致一种盲目崇拜,毕竟它是如此的无所不能。这就是我们必须从麦克纳马拉的故事中引以为戒的。
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1703949052 必须杜绝对数据的过分依赖,以防我们重蹈伊卡洛斯[5]的覆辙。他就是因为过分相信自己的飞行技术,最终误用了数据而落入了海中。下一章,我们将探讨如何让数据为我们所用,而不让我们成为数据的奴隶。
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1703949054 [1] 这是一种植物补光灯,也是植物生长灯的一种,依照植物生长需要太阳光的规律,代替太阳光给植物提供更好的生长发育环境。——编者注
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1703949056 [2] 是指通过技术手段从匿名化数据中挖出用户的真实身份。——译者注
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1703949058 [3] Blue CRUSH,来自Crime Reduction Utilizing Statistical History的缩写,意为利用统计历史减少犯罪。——作者注
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1703949060 [4] 更典型而悲痛的例子是“大跃进”时期各地疯狂虚报粮食产量,以至于中央完全没有意识到20世纪60年代初可怕的饥荒,还在大量出口粮食以换取其他战略物资。——译者注
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1703949062 [5] 希腊神话人物,是希腊神话中代达罗斯的儿子。与代达罗斯使用蜡和羽毛造的双翼逃离克里特岛时,因过于自信,飞得太高,双翼上的蜡遭太阳炙烤融化而跌落水中丧生,被埋葬在一个海岛上。为了纪念伊卡洛斯,埋葬伊卡洛斯的海岛被命名为伊卡利亚。——编者注
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1703949067 大数据时代:生活、工作与思维的大变革 [:1703946897]
1703949068 大数据时代:生活、工作与思维的大变革 08 掌控:责任与自由并举的信息管理
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