大数据时代,什么是数据分析做不了的?
数据不懂社交。大脑在数字数学方面比较差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少)，但是大脑懂得社会认知。人们擅长于反射对方的情绪状态，习惯甄别出不合作的行为，擅长用情绪为事物赋予价值。
计算机数据分析擅长的是测量社会交往中的“量”而不是“质”。网络科学家能够测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况，但是，他们不会猜测到你内心对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情，更没必要说但丁对于仅有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了。所以，在社交关系的决策中，不要蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器，反而去相信你办工作上的那台机器。
数据不懂背景。人类的决策不是离散的事件，而是镶嵌在时间序列和背景之中的。经过数百万年的演化，人脑已经变得善于处理这样的现实。人们擅长讲述交织了多重原因和多重背景的故事。数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。
大数据无法解决大问题。如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么?人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。
数据偏爱潮流，忽视杰作。当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时，数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。但是，一些重要的(也是有收益的)产品在一开始就被数据摈弃了，仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知。
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