数据的黑暗陷阱是什么？——由柏拉图“洞穴之喻”想到的（下）(2)

再比如，如果我说，李鸿章是中国近代史上最杰出的两个半外交家之一（另外一个是周恩来，半个是顾维钧），你可能立马就拍案而起，胡说，中国近代史上的30多个不平等的条约，哪个少了李鸿章，他赤裸裸就一卖国贼嘛！
于是，公说公有理，婆说婆有理。每个人都拿着事实的一面，来否定另一面，振振有辞，不亦乐乎！
大数据专家涂子沛先生曾写过一篇文章《为什么数据越多，真相越远》，文中指出，“人类就像刻舟求剑的楚人一样，能掌握的永远只是某一个节点某一个范围内的小事实”。
阿里巴巴公司可谓是中国乃至世界范围的大数据翘楚之一，公司不仅拥有大数据本身，也具备大数据思维，同时还拥有一大帮优秀的大数据工程师。即使这样，也会出现问题。
涂子沛先生就列举了一个案例。话说他还没有就职于阿里巴巴工作之前，公司就有业务线上的高管来咨询他，说仅仅就预测顾客可能要买的商品，阿里就有9个不同的业务部门在做，而这些部门，得出的结论往往大相径庭，而且各个部门都认为自己的预测最占理、最准确！
涂先生认为，这个案例其实隐藏着一个巨大的时代风险。这就是，数量庞大的数据，将导致“人人皆有理”。一个人要做出一个与其它人迥异的结论，总可以找到相应的数据来支撑自己。
根据数字人类学家托马斯克伦普（Thomas Grump）的观点[4]，要知道，数据的背后都是人！人并非总能表现理性！
于是，意见纷争、共识稀少，是常见的局面。
这在一定程度上，可能比没有数据还糟糕。这就是我们在使用（大）数据，不曾认真思考的黑暗陷阱之一。
● 消灭黑暗陷阱的途径
针对涂子沛先生提到的那个案例，他的判读是，阿里的那些部门依据的应该是各自收集的、不同环节的数据，一问的确如此。于是他建议，阿里的正确做法应该是，合并部门，归整数据，然后形成一个多维度的数据，让数据接近事实，然后再进行预测。
其实，涂先生的答案，早在中国古老哲学“兼听则明，偏信则暗”中，已有体现。多“听”几个维度的“事实”，便会带来一个更加清晰的事实，否则，单维度“听”信某个方面的“事实”，就会带来愚昧和昏暗。
现在我们已经步入大数据时代，可不要认为我们已处于科技发达的年代，就把古人的忠告给抛之于脑后！
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