我們應該怎樣理性看待大數據報告？

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文章版權更好時代原創出品執筆作者互聯網觀察者馬克雲（已簽約）正文字數1061字閱讀時間5分鐘首發日期2017年12月20日

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（由聲優楊一方演繹）

我們怎樣理性看待大數據報告？來自更好時代00:0004:33

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先問三個問題

對於一份數據報告，一般會具備很長的篇幅，長篇大論的解釋以及很多的數據，但是我們拿到一份大數據報告的第一件事卻是應該對著報告問自己三個問題：誰告訴我的？他是怎麼知道的？他想向我兜售什麼？

第一個問題可以使我們反思報告的來源，大數據的來源很多，可能是大型公司機構的統計分析數據得出來的，也可能是不知名的組織草草調查幾個人之後創作的，把握來源很重要。第二個問題是更深層次的來源，得到大數據報告的方式直接決定了報告的質量。

第三個問題則比較重要了，我們看到的一份大數據報告如果得來很容易，那就要注意了，免費是最貴的適用於大數據報告，免費的大數據報告總有想引導你的內容，從而實現商業價值的轉化，而行業數據報告一般售價上萬。

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特別好的數據往往不真實

如果一個數據看起來特別好，好的都不那麼真實，那很可能就不是真的。大數據的真相往往令人吃驚不已，因為我們平時不可能接觸到大數據，而是一小部分的數據，所以大數據的數字不會特別好，而是會使你吃驚。

警惕那些和你的個人觀點或者經歷十分一致的結論，這些結論或許只是為了取悅你而呈現在你的面前，而事實的真相併不是如此，那些和你想法一致的寶寶特別值得懷疑，要深入思考它要引導你什麼東西。

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堤防不公正的比較

很多大數據報告的比較都不是建立在一個公正的範圍之內，通過偷換概念等方式就可以讓兩個產品進行錯位比較，比如，如果一份報告告訴你，觀看特朗普就職典禮直播的人數要比看奧巴馬就職直播的人數多，那是因為2017年看直播比奧巴馬就職那年容易多了。

通過時間維度、空間維度等扭曲進行的不公平比較是常見的錯位比較方式，而通過這種方式往往會達到一定的迷惑效果，從而使觀看者對事情的原貌產生巨大的差異，從而被報告裡面的偏見所引導，得出錯誤的結論。

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來自機器的偏見

對於大數據，我們人類是分析不來的，機器對於大數據的分析是有一定的偏見，因為畢竟機器不是人，他們只會對著沒有感情的數字進行沒有感情的分析，而不會加入人類文明的社會性因素。

機器和給他們編程的人一樣容易犯錯，同時機器是不會對自己的錯誤進行修改，只會按照既定的程序行事。除此之外，機器不會因為感到內疚而糾正自己的行為，只會按照事先預定的規則一錯再錯下去。

-完-

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