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杭州培訓機構解讀“大數據時(shí)代”之道
時(shí)間：2015-02-02
周六下午杭州培訓機構在盤(pán)古智庫開(kāi)會(huì )，聽(tīng)一群學(xué)者、企業(yè)家講新經(jīng)濟，話(huà)題自然還是集中在大數據，跟著(zhù)學(xué)到了很多東西。想起原來(lái)看過(guò)的一本書(shū)，寫(xiě)了這篇書(shū)評。Pentland還被譽(yù)為“可穿戴設備之父”，但他好像對此贊譽(yù)很不以為然。
我們都是大數據時(shí)代的海貍
1973年，Alex Pentland還只是個(gè)大三學(xué)生，他到美國國家宇航局環(huán)境研究所實(shí)習，做一名電腦程序員。分給他的一項任務(wù)是開(kāi)發(fā)一個(gè)利用人造衛星，從外太空數清加拿大海貍數量的軟件。人造衛星離地球太遠，海貍的個(gè)頭太小，難以精確測度。Pentland靈機一動(dòng)，想出一個(gè)主意：海貍會(huì )建造水壩，通過(guò)水壩的數量，可以推測海貍的數量。重要的不是去數每一個(gè)海貍，而是觀(guān)察海貍們的生活方式。
在之后的四十多年里，Pentland一直沿著(zhù)同樣的思路思考問(wèn)題，只不過(guò)他關(guān)心的不再是海貍的數量，而是人類(lèi)社會(huì )的秩序。Pentland的學(xué)術(shù)道路充滿(mǎn)了戲劇性。他完成了海貍軟件項目之后，對大學(xué)生活感到非常沮喪，中途輟學(xué)，去當卡車(chē)司機了。后來(lái)，他又想回到校園，本來(lái)報考的是密歇根大學(xué)，但他的女朋友去了波士頓，于是，Pentland就改為申請麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)。他懶得再寫(xiě)一份新的申請書(shū)，直接復印了給密歇根大學(xué)的申請書(shū)。結果，麻省理工學(xué)院錄取了他。
Pentland和麻省理工學(xué)院里別的科學(xué)怪人不同，他一直對心理學(xué)感興趣，想利用人工智能等高科技分析人類(lèi)的社會(huì )行為。拿到博士學(xué)位之后，Pentland曾經(jīng)到斯坦福大學(xué)做過(guò)一段研究，1986年又回到麻省理工學(xué)院，逐步建立自己的團隊和實(shí)驗室。如今，他是麻省理工學(xué)院人類(lèi)動(dòng)力學(xué)實(shí)驗室的主任，培養了一批批優(yōu)秀的科技人才，還孵化了至少30家高科技公司。
傳統的經(jīng)濟學(xué)模型認為每個(gè)人都是“理性人”，會(huì )獨立地做出自己的決策。Pentland的研究則指出，人與人之間存在著(zhù)廣泛的信息交流和傳播，這種信息的交流與傳播會(huì )影響到人們的社會(huì )行為。傳統的經(jīng)濟學(xué)模型依據簡(jiǎn)單的前提假設進(jìn)行邏輯推理，而Pentland的研究則依靠大數據。他們有一個(gè)龐大的家庭數據庫，實(shí)時(shí)觀(guān)測30多個(gè)行為指標，每6分鐘就更新一次數據。他們還有一個(gè)大學(xué)宿舍的實(shí)時(shí)監測系統，這些大學(xué)生剛入學(xué)，Pentland就送他們每人一部智能手機，這部智能手機中的軟件會(huì )監測學(xué)生們的通話(huà)、社交活動(dòng)等信息，累計連續記錄了500,000個(gè)小時(shí)。
與傳統經(jīng)濟學(xué)理論的假設不同，Pentland發(fā)現，人們在做出決策的時(shí)候總是會(huì )模仿他人的行為。這是有道理的，模仿別人是最有效的學(xué)習方式。如果你買(mǎi)了一臺新電腦，比如你過(guò)去用的是IBM的小黑本，但現在想換一臺MacBook Air, 但操作系統跟過(guò)去用的不一樣，你會(huì )怎么辦？你是照著(zhù)操作手冊一條一條邊讀邊摸索，還是請教一個(gè)用過(guò)Mac OS X的朋友呢？
你身邊的人會(huì )在不知不覺(jué)中影響你的行為。比較經(jīng)典的案例就是體重的變化。如果你身邊有熟人體重增加了，你很可能也會(huì )慢慢變胖。不過(guò)，有趣的是，如果你身邊有人成功減肥，卻不會(huì )對你有太大的影響。而且，只要是熟人，就會(huì )影響你的行為，倒不一定非得是跟你親密的好朋友。你的政治觀(guān)點(diǎn)也會(huì )受到熟人的影響。一般來(lái)講，政治觀(guān)點(diǎn)相似的人們更愿意廝混在一起，而你和這群人呆的時(shí)間越久，彼此互相打氣，潛移默化中，你的觀(guān)點(diǎn)會(huì )比以前更加偏激。
這就是信息交流中的“雙刃劍”。一方面，“獨學(xué)而無(wú)友，則孤陋寡聞”，但另一方面，如果是抱團取暖，就容易黨同伐異，雖起于意見(jiàn)之歧，實(shí)成于意氣之激。Pentland曾經(jīng)觀(guān)察過(guò)一個(gè)投資者群體的行為。投資者們互相交流心得，比較各自的交易策略，慢慢地，成功投資者的身后會(huì )聚攏了一批追隨者。一開(kāi)始，這些成功投資者和他們的追隨者的收益率會(huì )不斷提高，但聚攏來(lái)的人太多了，就會(huì )出現“羊群效應”，原本能夠脫穎而出的交易策略也就失效了，大家的收益率反而比不跟風(fēng)的時(shí)候更低。
喬布斯曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，創(chuàng )新就是把不同的事物聯(lián)系起來(lái)。有創(chuàng )新力的人們知道怎樣把自己的經(jīng)驗融會(huì )貫通，并盡可能地整合其他人的經(jīng)驗。我們要是想變得更有創(chuàng )新力，就必須注意：第一，社會(huì )學(xué)習是重要的。能模仿別人的經(jīng)驗就盡量模仿別人的經(jīng)驗，同時(shí)也要從別人的失敗中吸取教訓，這比自己在黑暗中摸索，把所有的錯誤再犯一遍要更劃算。第二，多樣性是重要的。如果所有的人都說(shuō)你錯，你可能還會(huì )有一線(xiàn)機會(huì )是對的；如果所有的人都說(shuō)你對，那么你很可能離犯大錯不遠了。盡可能地讓你的社交網(wǎng)絡(luò )廣泛，盡可能地讓你的團隊成員有差異性，最正常的狀態(tài)應該是一半人說(shuō)你對，一半人說(shuō)你錯。第三，逆勢操作是重要的。站在潮流之外的人很可能看得最清楚。他們可能會(huì )選擇和潮流相反的方向。他們有可能是極其高明的智者，也可能是腦子壞掉的瘋子。你怎么能夠判斷他們的選擇是否正確呢？盡可能地多接觸背景不同，但各有各的智慧的高人，如果你發(fā)現在他們中間，有一個(gè)相當大的子集已經(jīng)形成了逆勢操作的共識，這個(gè)判斷很可能會(huì )是對的。
在大數據時(shí)代，我們一路走過(guò)，留下來(lái)很多信息“面包屑”，這些信息“面包屑”暴露了我們的行為，甚至我們的心理活動(dòng)和潛意識。當掌握了海量信息之后，我們有可能讓一個(gè)團隊或是社會(huì )變得更有效率和活力。大數據尤其在三個(gè)方面能夠大顯身手：一是社會(huì )動(dòng)員（social mobilization）。比如在網(wǎng)絡(luò )上發(fā)動(dòng)大家尋找“人肉搜索”貪官，在臺風(fēng)、地震之后動(dòng)員全社會(huì )的力量救災。二是調節社會(huì )網(wǎng)絡(luò )（tuning thesocial network）。當一個(gè)組織的內部變得“同質(zhì)性”太強的時(shí)候，就要及時(shí)地補充新的成員，增加多樣性；當一個(gè)群體內部的信息交流變得過(guò)于頻繁、密集之后（比如，人們對傳播謠言的興趣超過(guò)了深入交流），適當地控制信息交流的速度，或有助于讓人們更關(guān)注真實(shí)的重大問(wèn)題。三是影響社會(huì )契約（leveraging social engagement）。人們生來(lái)就是群居動(dòng)物，當我們彼此合作的時(shí)候，比如一起跳舞，一起劃船，人的身體內就會(huì )釋放出更多的內啡肽，讓我們更加愉悅和興奮。但人們也會(huì )在合作中遇到“囚徒悖論”、“公地悲劇”這樣的困境，這主要是因為人們各為己利，互相忌憚。如果能夠改變激勵機制，讓人們從團隊成員的成功得到獎勵，而非單純從自己的成功中得到獎勵，就會(huì )激發(fā)人們的合作動(dòng)力。在Kerry Patterson的《影響者：改變任何事物的力量》一書(shū)中就講過(guò)一個(gè)故事，一個(gè)企業(yè)雇傭了很多刑滿(mǎn)釋放人員，而且成功地改造了這些人從監獄和幫派中沿襲下來(lái)的“叢林法則”，訣竅之一就是把他們分成一個(gè)個(gè)小組，獎勵和懲罰都不針對個(gè)人，而是針對小組。
我們都是大數據時(shí)代的海貍。我們不僅能被觀(guān)察者觀(guān)測，被分析師研究，我們也能利用大數據，改變自己所在的團隊，甚至社會(huì )。我們會(huì )建造自己的水壩。規則已經(jīng)不一樣了。你如何行動(dòng)，取決于你如何認識未來(lái)的規則：在大數據時(shí)代，合作比競爭更重要，交流比交易更重要，靈活的同伴關(guān)系比冰冷的階級斗爭更重要。
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