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大数据的兴起(2)

作者:肯尼思·内尔·丘基尔、维克托·梅耶—舍恩伯格 2013-07-29 09:53:56
从因果关系到相关性

  从因果关系到相关性

  人们看待数据的方式的两个变化——从局部变为全部以及从纯净变为凌乱——催生了第三个变化:从因果关系到相关性。这代表着告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度,而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。

  加拿大的研究人员正在开发一种大数据手段,以便能在明显症状出现之前发现早产婴儿体内的感染。通过把包括心率、血压、呼吸和血氧水平等16种生命体征转化成每秒1000多个数据点的信息流,他们已经能够找到极其轻微的变化与较为严重的问题之间的相关性。最终,这项技术将使医生能够提前采取行动,从而拯救生命。

  大数据所产生的影响将远远超出医学和消费品的范畴:它将深远地改变政府的运作方式和政治的性质。在推动经济增长、提供公共服务或进行战争等方面,那些能够有效利用大数据的人将拥有胜过别人的巨大优势。迄今为止,最令人兴奋的成果出现在市级,在这个级别上获取数据和利用这些信息进行实验要容易一些。纽约市长迈克尔·布隆伯格(他本人就是靠着数据行业发家的)率先进行了一项努力:该市正在利用大数据改善公共服务和降低成本。其中一个例子就是新的火灾预防策略。

  非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉,但市里只有200名处理投诉的巡视员。市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库,并在其中加入市里19个部门所收集到的数据:欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉,诸如此类。接下来,他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较,希望找出相关性。果然,建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过,一个没怎么预料到的结果是,获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。

  利用所有这些数据,该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因,但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的:过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%,在采用新办法之后,这个比例上升到了70%——效率大大提高了。

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