越是全能則越是空洞。人類學家克利福德·古爾茲在其著作《文化的解釋中》冷靜地勸說：“努力在可以應用、可以拓展的地方，應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方，就停下來。”面對大數據這個全新的領域，把握住努力與停止的步伐尤為重要。
情感也可以用數據來衡量？大數據專家的回答是肯定的。
近期誕生的“南方新浪財經大數據策略指數”就試圖通過股吧、微博等私人交流平臺，獲取人們對于市場的“情感判斷”。
但在做決策時，情感的取舍往往會背叛數據。即使大數據分析得出肯定答案，在作出決策的最后一刻，情感會與數據走在相反的路上。
世界杯最后一場比賽，德國對戰阿根廷，兩支勁旅都有自己的鐵桿粉絲。彩迷A小姐，反復對照數據顯示，90%以上的指標指示德國會贏，但她還是買了阿根廷。對于A小姐，在做決策前的大數據已經沒有意義，她還是在自己價值觀念的指引下做出了決定。這就是一種情感的力量，大數據無法在最后一刻預測，對于A小姐，是心中對球隊的喜愛占上風，還是輸贏的理性判斷占上風。
大數據在披著情感外衣下的決策中，往往失效。如果參加一個8分鐘相親節目，網絡科學家可以測出，你與6名相親對象的社交互動情況，聊天時間長短、涉及話題、各種微表情，但卻無法偵查雙方對彼此真實的感覺。最終你可能跟大數據分析下評分最低的那位來電。所謂的一見鐘情、第六感覺，是大數據難以企及的人類“特異功能”。
上述故事反映出數據分析的局限。大數據分析，可以在腦力不及的范圍之外幫助人們理解復雜的社會，解讀其中的含義，彌補認知的空白，但人類獨有的情感，其微妙之處，卻是數據難以捕捉與反映的。計算機數據分析擅長的是測量社會交往的“量”而非“質”。
大數據對于趨勢把握的優勢，有時候也正是這項技術的劣勢。如果10個孩子中10個都在看《喜洋洋與灰太狼》，那么是不是說只有5個人看的《哈利波特》的價值就比前者低，甚至少人問津的《中化弟子規》就是一部失敗的作品。大數據分析善于抓住潮流，卻很容易忽略個體的價值差異。數據分析的結果看似客觀公正，但其實價值選擇貫穿了從構建到解讀的全過程。大數據難以分別在不同社會背景下，價值取向的意義。
數據亦不懂敘事，也難以把握思維的浮現過程。一個4、5歲的幼兒可以簡單講小紅帽的故事，但數據分析無法做到。幼兒已經可以理解小紅帽里正義與邪惡的力量對比，這是人類社會長期積累的價值判斷，是一種文化背景。但數據分析不能理解，至少目前，大數據在概率上更勝一籌，卻無法講一個簡單的故事。
就數據本身而言，大數據分析也有其先天缺陷。大數據分析因建立在相關性的基礎上，各個領域之間相關性的道路并未完全建立起來。
羅馬之城不是一天就能建立起來的。只有跨越了行業領域間的界限，關聯性加強時，數據的準確性才會提高。
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