不久之前我曾與一位大型銀行的首席執(zhí)行官一同用餐。他正在考慮是否要退出意大利市場，因為經(jīng)濟形勢不景氣，而且未來很可能出現(xiàn)一場歐元危機。這位CEO手下的經(jīng)濟學家描繪出一片慘淡的景象，并且計算出經(jīng)濟低迷對公司意味著什么。但是最終，他還是在自己價值觀念的指引下做出了決定。

這家銀行在意大利已經(jīng)有了幾十年的歷史。他不希望意大利人覺得他的銀行只能同甘不能共苦。他不希望銀行的員工認為他們在時局艱難之際會棄甲而逃。他決定留在意大利，不管未來有什么危機都要堅持下去，即便付出短期代價也在所不惜。

做決策之時他并沒有忘記那些數(shù)據(jù)，但最終他采用了另一種不同的思維方式。當然，他是正確的。商業(yè)建立在信任之上。信任是一種披著情感外衣的互惠主義。在困境中做出正確決策的人和機構(gòu)能夠贏得自尊和他人的尊敬，這種感情上的東西是非常寶貴的，即便它不能為數(shù)據(jù)所捕捉和反映。

這個故事反映出了數(shù)據(jù)分析的長處和局限。目前這一歷史時期最大的創(chuàng)新就在于，我們的生活現(xiàn)在由收集數(shù)據(jù)的計算機調(diào)控著。在這個時代，頭腦無法理解的復雜情況，數(shù)據(jù)可以幫我們解讀其中的含義。數(shù)據(jù)可以彌補我們對直覺的過分自信，數(shù)據(jù)可以減輕欲望對知覺的扭曲程度。

但是，仍然有些事情是“大數(shù)據(jù)”不擅長的，下面我會一一道來。

數(shù)據(jù)不懂社交。大腦在數(shù)學方面很差勁(不信請迅速心算一下437的平方根是多少)，但是大腦懂得社會認知。人們擅長反射彼此的情緒狀態(tài)，擅長偵測出不合作的行為，擅長用情緒為事物賦予價值。

計算機數(shù)據(jù)分析擅長的是測量社會交往的“量”而非“質(zhì)”。網(wǎng)絡科學家可以測量出你在76%的時間里與6名同事的社交互動情況，但是他們不可能捕捉到你心底對于那些一年才見2次的兒時玩伴的感情，更不必說但丁對于僅有兩面之緣的貝阿特麗斯的感情了。因此，在社交關(guān)系的決策中，不要愚蠢到放棄頭腦中那臺充滿魔力的機器，而去相信你辦工作上的那臺機器。

數(shù)據(jù)不懂背景。人類的決策不是離散的事件，而是鑲嵌在時間序列和背景之中的。經(jīng)過數(shù)百萬年的演化，人腦已經(jīng)變得善于處理這樣的現(xiàn)實。人們擅長講述交織了多重原因和多重背景的故事。數(shù)據(jù)分析則不懂得如何敘事，也不懂得思維的浮現(xiàn)過程。即便是一部普普通通的小說，數(shù)據(jù)分析也無法解釋其中的思路。

數(shù)據(jù)會制造出更大的“干草垛”。這一觀點是由納西姆·塔勒布(Nassim Taleb，著名商業(yè)思想家，著有《黑天鵝：如何應對不可知的未來》等書作)提出的。隨著我們掌握的數(shù)據(jù)越來越多，可以發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計上顯著的相關(guān)關(guān)系也就越來越多。這些相關(guān)關(guān)系中，有很多都是沒有實際意義的，在真正解決問題時很可能將人引入歧途。這種欺騙性會隨著數(shù)據(jù)的增多而指數(shù)級地增長。在這個龐大的“干草垛”里，我們要找的那根針被越埋越深。大數(shù)據(jù)時代的特征之一就是，“重大”發(fā)現(xiàn)的數(shù)量被數(shù)據(jù)擴張帶來的噪音所淹沒。

大數(shù)據(jù)無法解決大問題。如果你只想分析哪些郵件可以帶來最多的競選資金贊助，你可以做一個隨機控制實驗。但假設目標是刺激衰退期的經(jīng)濟形勢，你就不可能找到一個平行世界中的社會來當對照組。最佳的經(jīng)濟刺激手段到底是什么？人們對此爭論不休，盡管數(shù)據(jù)像海浪一般涌來，就我所知，這場辯論中尚未有哪位主要“辯手”因為參考了數(shù)據(jù)分析而改變立場的。

數(shù)據(jù)偏愛潮流，忽視杰作。當大量個體對某種文化產(chǎn)品迅速產(chǎn)生興趣時，數(shù)據(jù)分析可以敏銳地偵測到這種趨勢。但是，一些重要的(也是有收益的)產(chǎn)品在一開始就被數(shù)據(jù)擯棄了，僅僅因為它們的特異之處不為人所熟知。

數(shù)據(jù)掩蓋了價值觀念。我最近讀到一本有著精彩標題的學術(shù)專著——《‘原始數(shù)據(jù)’只是一種修辭》。書中的要點之一就是，數(shù)據(jù)從來都不可能是“原始”的，數(shù)據(jù)總是依照某人的傾向和價值觀念而被構(gòu)建出來的。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果看似客觀公正，但其實價值選擇貫穿了從構(gòu)建到解讀的全過程。

這篇文章并不是要批評大數(shù)據(jù)不是一種偉大的工具。只是，和任何一種工具一樣，大數(shù)據(jù)有拿手強項，也有不擅長的領(lǐng)域。正如耶魯大學的愛德華·圖弗特教授(Edward Tufte)所說：“這個世界的有趣之處，遠勝任何一門學科。