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從搜索數據,看“黑天鵝”可能帶來什么新機會

2020-03-06 11:25:36 品途商業頂 盧松松博客 編輯:貝兒 瀏覽數:20優樂網

電影《末日重啟》中有這樣一句臺詞:“你有沒有想過,世界上還存在一個鏡像世界,那里的一切都和你的生活一樣,就像我們熟知的平行時空那樣。”在這樣一個特殊的時間點,或許已經有不少人開始思索這個問題,如果我們可以從“鏡像世界”看...

電影《末日重啟》中有這樣一句臺詞:“你有沒有想過,世界上還存在一個鏡像世界,那里的一切都和你的生活一樣,就像我們熟知的平行時空那樣。”

在這樣一個特殊的時間點,或許已經有不少人開始思索這個問題,如果我們可以從“鏡像世界”看到自己,如果我們可以在兩個多月前叫停那些吃“野味”的人群,社會就不會停擺,我們的生活也不會被外力打亂。

然而現實世界中可能并不缺少這樣的“平行時空”。

兩個多禮拜前,華南農業大學公布了最新的研究成果,穿山甲正是新型冠狀病毒的潛在中間宿主。但在更早前的一個禮拜,百度發布的大數據報告顯示,穿山甲雄踞過去十年中“野味”的第一位,類如“野味的做法”和“野味館”的百度大數據同樣呈現出較為明顯的季節性波動,這說明即使經歷非典之后,依然有人對吃野味這件事情有獨鐘。

從中不難梳理出潛在的因果關系:作為用戶主動獲取信息的方式,所產生的大數據直觀地暴露了民眾對于“野味”的熱情,隱藏在這些數據背后的用戶行為,正是為疫情爆發而種下的“因“。

拋卻疫情這般沉重的話題,保留一些“私心”將目光看向商業世界,看到的卻是企業家、創業者們的“訴苦”,諸如“現金流只能維持三個月”“給員工發不出工資”之類的聲音比比皆是,而非嘗試從現實世界的“鏡像”里尋找活下去的答案,思索“黑天鵝”可能帶來的新機會。

本文想要討論的正是這樣一個話題。

“直接連接大腦”,谷歌聯合創始人謝爾蓋·布林提出的概念被不少人解讀,甚至有人猜測谷歌一開始就想打造連接人與世界的“腦機”。

或許無須這般深奧的猜測,谷歌不止一次對外宣稱:“的最終目標是理解人的意思”,沒準這就是謝爾蓋·布林的題中之意。厘清了引擎的價值,也就不難理解數據由少變多,再到大數據的現實意義。

首先,谷歌和百度的主頁大概是互聯網世界中最簡單的UI,有人給出的解釋是“偶然性”的產物,引擎誕生的時間還是撥號上網的年代,為了保證網頁加載的速度,以及節省服務的流量成本,最簡單的選擇無疑是最好的選擇。

暫且不去論證此類說法的正確性,簡單到極致的框恰恰是破解“直接連接大腦”的關鍵所在。當用戶面對這樣的框時,看不到太多的干擾因素,由此養成的習慣就是:在框里輸出自己想要答案的關鍵詞,一種最原始也最純粹的“主動尋找信息”的場景。何況人們并不缺少雅虎這樣包括框的門戶或導航網站,為用戶提供了這樣或那樣的選擇,最終卻和PC時代一起走向了衰落。

其次,人們的每一次請求,引擎都知道人們在尋找什么,正如人們的所有行為都會在互聯網上留下痕跡,而引擎占領了捕捉和分析這一行為的最佳路徑,針對這些用戶行為的抓取、存儲和分析,甚至可以揣摩用戶之前的動機來洞察新的趨勢,指引下一階段的走向。

即便到了移動互聯網時代,超級APP逐漸崛起,數據孤島逐漸形成,“投喂”模式的內容分發已經成為新潮流,可仍然是最高頻的用戶行為之一。谷歌在全球范圍內的月活用戶超過了10億人次,國內每天也有10 億人次通過百度了解疫情,同時移動互聯網又進一步擴展了引擎的能力邊界,除了的關鍵詞,還有的地點、設備、方式,數據不僅在增“大”,也在變“深”。

之所以用如此長的篇幅來闡述的意義,無非是想要回答這樣一個問題:記憶和聯想是大腦最重要的兩種思維方式,記憶是互聯網的優勢所在,聯想的路徑是什么?這也就引出了大數據的價值,即洞察、預測、研判……

畢竟作為網民的“意圖數據庫”,當然可以根據某一專題大數據的的漲跌,預測下一步的市場走勢。

大數據的“一戰成名”,還要從谷歌的GFT說起。

2008年谷歌推出了一個名為Google Flu Trends的應用,翻譯成中文就是“谷歌流感趨勢”,通過匯總分析用戶的數據,對全球的流感疫情進行估測。2009年美國H1N1流感爆發的幾周前,谷歌的工程師們在《Nature》上發表了一篇論文,預測了H1N1在美國的傳播,并且具體到了特定的地區,事后證明與美國疾病控制和預防中心(CDC)的官方數據相關性高達97%,時間上卻提前了整整兩周。

只是谷歌的GFT也有“玩砸”的時候。

2014年有研究人員在《Science》上發表文章指責GFT的糟糕表現,文章的標題相當直接——“谷歌流感的寓言:大數據分析的陷阱”。原因在于,2011年8月到2013年8月之間的108周里,GFT有100周的流感發病率預測高過CDC,2012年到2013年的預測發病率已是CDC報告值的2倍多。

不過這并不是唱衰大數據的理由。

打這樣一個比方:在一個交通流量密集的十字路口,實時記錄行駛過的車輛和發生的交通事故,如果上禮拜一的車流量是1萬輛,不難在下個禮拜一記錄到大致相同的數字;可如果上禮拜一發生了兩起交通事故,很難說下個禮拜一定會發生交通事故,因為交通事故是不確定性事件。

簡而言之,大數據在不確定性、隨機性事件中的預測可能會出現不小的偏差,但對確定性、趨勢性的事件,幾乎可以用“研判”一詞來形容。

直接的例子就是有人用Google趨勢多次成功預測了比特幣的價格走勢,畢竟加密貨幣的價格變化直接取決于外界的關注度,當用戶比特幣正面關鍵詞的標準差增加時,預示著比特幣的價格將有所上升,而負面關鍵詞的標準差增加時,往往會在一段時間后出現價格下降的情況。

國內也不乏這樣的例子。

比如在線教育的百度大數據在今年春節后不久就開始猛漲,這比在線教育概念股的瘋漲足足提前了兩個禮拜左右。可以給出的合理解釋是:1月23日武漢封城的消息曝出后,一些家長就開始焦慮孩子開學的問題,在線教育相關關鍵詞的量開始迅速增長。

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