進入夏季后，天氣開始變得“喜怒無常”，一會狂風暴雨一會晴空萬里。出門前看看手里的天氣軟件，發(fā)現(xiàn)同樣的手機型號，同樣的天氣軟件，同樣的時間地點，居然有不同的天氣預測結(jié)果。這是為什么呢？本文作者對此進行了分析，一起來看看吧。

同樣的屋檐，不同的天氣

夏天到了，陰雨多發(fā)。

上班前閑著沒事，一群無聊的人看著窗外天色，用幾點下雨打賭，來決定午飯由誰買單。

(資料圖片)

一邊下注，一邊已經(jīng)有人拿起手機，開始查攻略。

其實，這也算不上作弊。

誰都知道，天氣預報軟件，報不準天氣，有時候甚至還沒猜的準。

而且，同事們拿著不同的手機，用著不一樣的天氣預報軟件；念出的天氣預測結(jié)果，果然也天差地別。

但當同事小艾，念出她手機的預測結(jié)果時，有些出乎我的意料——小艾和我用著同一款手機，天氣軟件都是系統(tǒng)自帶的天氣軟件，但天氣預報居然和我手機上顯示的不同。

我拿來她的手機，再次確認：我們身處同一個位置，都開著系統(tǒng)定位，且都賦予了天氣軟件讀取定位的權(quán)限，我們也在同一個WIFI環(huán)境下。

我們使用著同樣的手機、同一個款天氣軟件，也更新到了同一版本。

我們?yōu)榱吮苊鈺r間誤差，都多次刷新了天氣預報頁面。

但天氣預報結(jié)果，依然是不同的。

這兩份天氣預報中，至少有一份是錯的。又或者兩份都是錯的。

難道天氣預報的數(shù)據(jù)推送，也會根據(jù)不同人的喜愛，給出不同的結(jié)果？

同樣的行跡，不同的位置

最近幾年，很多同事選擇了自行車上下班。

因為健康，因為環(huán)?！灿锌赡苁且驗楦F。

公司附近有幾處重要的辦事機構(gòu)，管理較為嚴格，共享單車不能隨地停放，必須放在指定的區(qū)域。

而在具體的操作中，必須現(xiàn)在手機上操作，確認已抵達規(guī)定還車地點，才能進行關(guān)鎖。

然后，那些鐘愛睡懶覺的同事，就體會到了什么叫噩夢。

離上班時間還有2分鐘，騎自行車來到公司樓下，駐足在停車區(qū)域內(nèi)，點擊手機上的“我要還車”，然后看到提示：您不在還車區(qū)域。

之后，自然是一番折騰，向前動動，向后挪挪，但無論如何進出，手機頁面上總顯示者：距離指定還車區(qū)域3米。

更過分的是，旁邊一樣過來停車的人，紛紛抵達位置，其中有不少直接關(guān)鎖走人，沒有在定位環(huán)節(jié)遇到麻煩。

看著上班時間已過，成年人的崩潰，往往就在那么一瞬間：咱的定位數(shù)據(jù)，為什么永遠都差3米？

不過，他也很快釋然了：既然停不了車，干脆騎車出去吃個早飯吧。遲到要扣錢，違規(guī)停車也要扣錢，反正總要扣一個。

同樣的搜索，不同的結(jié)果

還是閑來無事的辦公室生活。

到了下午5點，人們都忙完了手頭的任務，開始刷著手機，靜待下班。

小艾新買了個頭飾，楊妹子看著不錯，問她要鏈接。

微信轉(zhuǎn)發(fā)淘寶鏈接比較麻煩，小艾是個懶人，就跟楊妹子說：你就搜索#$%%@@%，第一個就是。

楊妹子聽話照做，在淘寶搜索欄里輸入了#$%%@@%，但別說第一個，連著刷了十頁，也沒有看到小艾買到的那件頭飾。

其實，不同人在淘寶搜索同一個詞，會出現(xiàn)不同的結(jié)果，也不算是什么新鮮事情。

系統(tǒng)會根據(jù)每個人的搜索、購買習慣，給他們推薦，系統(tǒng)認為他們最有可能感興趣、最有可能購買的商品。

不過這些推薦，顯然還沒有完全猜透用戶心意。

搜索結(jié)果，都是楊妹子不感興趣的。

而她現(xiàn)在、立刻、馬上就想要購買的商品，系統(tǒng)卻沒有推送給她。

大數(shù)據(jù)的判斷，是不是很不準確？

數(shù)據(jù)缺陷，顯而易見

大數(shù)據(jù)有問題嗎？

它距離完美還差的很遠。

而在生活中這些瑣碎的事情上，我們也能看到，大數(shù)據(jù)一些顯而易見的缺陷。

1. 因為邊緣數(shù)據(jù)，忽略了主要問題

現(xiàn)如今的大數(shù)據(jù)，基于龐大的數(shù)據(jù)量進行推算。

不過，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)間，也具有權(quán)重差異：一些數(shù)據(jù)對計算結(jié)果有重要影響，一些數(shù)據(jù)卻只作為參考。

但當邊緣數(shù)據(jù)足夠多的時候，也會對結(jié)果帶來質(zhì)的影響。讓一些本應該起到?jīng)Q定性作用的數(shù)據(jù)，被邊緣化。

就如剛才天氣預報結(jié)果的區(qū)別，可能也是數(shù)據(jù)推算帶來的差異。

不只以氣象局的預測為依據(jù)，也結(jié)合了每個人的行動軌跡、遇雨頻率等個體差異，進行單獨分析。

但分析結(jié)果怎么樣？

同一時間，同一地點，卻給出了截然不同的天氣預報。

難道是否下雨，會根據(jù)每個人的行動軌跡而變化嗎？

我們沒有生活在楚門的世界，我們也不叫蕭敬騰。

處在同一屋檐下，應該面對同樣的天氣，這個常識，卻在計算中，被大量的數(shù)據(jù)擠到了一邊。

而在網(wǎng)絡世界中，事實被大量數(shù)據(jù)擊垮，其實極為常見：

點贊多的視頻，未必真的有趣。

如果能找來足夠多的人刷點擊、刷關(guān)注、刷贊、刷評論，一些低質(zhì)量的視頻，也可以成為熱門，推送給很多人。

評分低的飯店，未必就很難吃。

只要找足夠多的人去惡意差評，可以輕松把一家飯店的評分搞下去。而很多飯店在開業(yè)之初，也會找大量的人刷好評，讓自己屹立在推薦頭部。

當非真實的評價足夠多時，真實就會被掩蓋。至于飯菜味道究竟怎么樣，數(shù)據(jù)又嘗不出來。

2. 用復雜的方式，做了簡單的問題

因為大數(shù)據(jù)的存在，讓很多原本非常簡單的問題，變得很復雜。

一些顯而易見的答案，卻被藏了起來。

當你搜索1+1時，首屏上80%的搜索結(jié)果，不是1+1=2，而是哥德巴赫猜想、電影、歌曲之類與1+1相關(guān)的東西，甚至關(guān)于1+1=1的推論。

明明是個很簡單的問題，卻因為大量相關(guān)資料的存在，而被演化的非常復雜。

就像小艾給楊妹子推薦的商品，她倆長期使用著同樣的WIFI地址，也在不止一個軟件上相互關(guān)注、加著好友。其中一人前幾天購買了某商品，另一人幾天后用同樣的搜索詞，搜索同一商品，想必也是數(shù)據(jù)能夠監(jiān)測到的。

如果只考慮這些顯而易見的信息，推薦同樣的商品，立刻就能促成購買。

但大數(shù)據(jù)偏偏考慮了太多過去的搜索、購買結(jié)果，認為她倆不是同樣的消費群體，認為她倆具備不一樣的喜好，所以推送的搜索結(jié)果也完全不同。

很簡單的一道題，做的太過復雜。

3.數(shù)據(jù)偏見，偏見螺旋

大數(shù)據(jù)的推送，更存在嚴重的偏見。

數(shù)據(jù)認識用戶，很多時候就像盲人摸象一樣。

只摸到了大象的腿，就認為大象是個圓柱體。

數(shù)據(jù)只看到了用戶的某一面，認為用戶就是那個樣子的。

最初，數(shù)據(jù)通過盲猜的方式，向楊妹子推薦了某些商品、某些視頻，她隨意觀看了其中的幾個。

數(shù)據(jù)會對她的觀看行為進行記錄，并再次推送類似的商品、視頻，進行驗證。

果然，楊妹子確實對這些內(nèi)容感興趣，多次觀看。

時間長了，數(shù)據(jù)就會記?。簵蠲米邮莻€喜歡火鍋、喜歡年輕小鮮肉、喜歡朋克風穿搭的年輕女孩。并且會給她推送更多相關(guān)內(nèi)容。

這樣的推送雖然沒錯，卻只是一種偏見。

其實，楊妹子也喜歡中國風繪畫，喜歡綠色的頭飾，喜歡吃東北菜，但數(shù)據(jù)卻并不知道。

數(shù)據(jù)并非全知全能，對于自己沒有收集到的信息，也無從得知。

尤其在針對性的推送中，更會形成一種偏見螺旋。

系統(tǒng)不斷給楊妹子推送火鍋、朋克、小鮮肉，楊妹子也確實喜歡看這些，持續(xù)觀看、點贊、評論、購買。

數(shù)據(jù)記錄在案，就更會不斷加大相關(guān)推薦。

最終形成一個循環(huán)：

但對一個人來說，再喜歡的東西，看的太久了，偶爾也會有膩的時候。可系統(tǒng)仍然樂此不疲的推送這幾種內(nèi)容。

因為足夠的數(shù)據(jù)證實，她感興趣。即使偶然一兩次沒有觀看，在整體數(shù)據(jù)中，這一兩次不觀看的行為，也依然無法抵抗之前頻繁觀看的偏好。

除非她真的歇斯底里，一連點了幾十次“不要再推薦類似內(nèi)容”。但一般人也不會如此做，畢竟推薦的東西，也都是自己平日里感興趣的，還擔心以后會看不到。

而在這種偏見循環(huán)中，已經(jīng)確定偏好的內(nèi)容推送越多，其他內(nèi)容能跟用戶見面的機會就越少。所以數(shù)據(jù)補全自己偏見的機會也就變得更少。

在向楊妹子推送火鍋、朋克、小鮮肉的同時，偶然有一條熱門視頻也推送到了她眼前，是關(guān)于中國風彩繪的。

但這條視頻的主角，說話娘娘腔，恰好是楊妹子無法接受的類型，直接劃了過去。數(shù)據(jù)就恰好失去了一次，得知她喜好中國風彩繪的機會。

下次再有這樣的機會，不知道又是幾月后、幾年后了。

大數(shù)據(jù)，還不夠大

所有這些問題，歸根結(jié)底，是大數(shù)據(jù)還不夠大。

受限于技術(shù)、成本、隱私原因，獲取數(shù)據(jù)的方式還不夠多，不夠精確。

如果數(shù)據(jù)捕獲量夠大，不只限于一個平臺，甚至不只限于虛擬世界，能夠看到更多細節(jié)。數(shù)據(jù)就有更高的機會，真正認識一個用戶，而不是產(chǎn)生偏見螺旋。

如果數(shù)據(jù)獲取手段足夠細致，所有數(shù)據(jù)獲取設備都足夠精確，也就不會出現(xiàn)無法還車的問題。

如果大數(shù)據(jù)的探測手段足夠高級，那不可預知的天氣，也總有一天能夠判斷到一絲不差。

但受限于技術(shù)，大數(shù)據(jù)暫時還無法一眼看到事物的全貌。只能通過管中窺豹的方式，用幾億個角度觀測出的視野碎片，拼湊出一只豹子的畫像。

受限于成本，大數(shù)據(jù)無法獲得充足的數(shù)據(jù)?；蛟S幾億個視野碎片能拼出一只豹子的畫像，但成本只允許獲取幾萬個碎片，拼出的豹子自然也似是而非。

受限于隱私，大數(shù)據(jù)無法獲得一些關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。那幾萬個碎片中，還缺乏豹子某些關(guān)鍵部位的碎片。

最終結(jié)果就是，大數(shù)據(jù)所拼湊出來的豹子畫像，雖然有了豹子的雛形，但離真實的豹子還差很遠。

矛盾的隱私

技術(shù)、成本的局限，隨著時代發(fā)展，總有解決的一天。

就像天圓地方的傳統(tǒng)觀念，終有一天會在天文衛(wèi)星的見證下被顛覆。

但大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展之路，必然還會和我們的隱私需求，出現(xiàn)更激烈的碰撞。

尤其是我們的真實需求，甚至連自己都很難說清——多數(shù)人對大數(shù)據(jù)的態(tài)度，欲拒還迎。

在需要大數(shù)據(jù)預測的時候，我們要求大數(shù)據(jù)保持精準。

在不需要大數(shù)據(jù)預測的時候，我們又擔心對隱私泄露。

打車去某個偏僻的角落，甚至我們自己都不知道該怎么搜索目標位置，大數(shù)據(jù)就直接預判出了我們的目標地點。這節(jié)約了我們的時間，也讓我們的出行變得簡單、輕松。但在坐上車之后，我們又開始擔憂，自己的出行信息，是不是會被有心人利用？

我們想購買的商品，被電商平臺直接推送到眼前，節(jié)省了我們搜索、瀏覽、對比的時間和精力。但在享受這種便捷的同時，有的人又產(chǎn)生擔憂，自己對某些商品的喜好，會不會被別人所知曉。

我們都很矛盾，既想占有大數(shù)據(jù)的好，又想摒棄它的一切不好。

但大數(shù)據(jù)的好與壞，本就是對立統(tǒng)一的。

沒有足夠多的數(shù)據(jù)埋點，就無法做出更準確的預測。

沒有一次次的行為監(jiān)控，就無法在你需要的時候，把你所需的信息送至面前。

更簡單點說：手機中的導航軟件，若沒有精確的定位，沒人知道你在哪、你去哪，又怎么給你準確的導航？

就像一些人所說：“其實我們不是沒有選擇權(quán)，即使是現(xiàn)代，也完全可以扔掉手機，一個人去山里生活，保護自己完整的隱私?！?/p>

這話雖然有些風涼話的意味，但也能反映出一個問題：當我們，把非智能手機換成智能手機時，當我們享受遠程購物的便捷時，當我們隨時隨地通過搜索解答自己的疑惑時，我們也應該知道，自己將要拿出一部分隱私，去交換這種便捷。

隱私交換便捷，這是必然的結(jié)果。

而在大數(shù)據(jù)發(fā)展、完善的過程中，我們需要去爭取的、社會需要去規(guī)范的，是付出多少隱私，能換到多少便捷；大眾對隱私的付出，有沒有自主選擇的空間；付出隱私的邊界在哪里；隱私除了交換便捷外，還會不會被其他人看到、利用。

現(xiàn)在還沒有答案，但遲早會有答案。

總有一天，大數(shù)據(jù)能算準天氣。

也總有一天，我們能找到便捷和隱私間的平衡。

題圖來自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議

關(guān)鍵詞： 天氣預報 顯而易見 總有一天