周政华：祛魅大数据、理解企业家
黄土地上望星空
窑洞文化撞击企业家精神
欢迎关注 xinzhuangketang
一度，人们总觉得大数据无所不能，算法更被视为这个时代的炼金术，它不但能洞悉人心、同时还能点石成金。
//
经济学家张维迎新近出版的《重新理解企业家》一书（点击蓝字阅读），正是创作于大数据迷信甚嚣尘上的时日。在文章开头，首先请允许我剧透下这本书的核心内容：大数据非但不是万能的，更无法取代企业家精神，人类的创新不是来自大数据，而是来自企业家脑海中那些无法言说的灵光闪动，这些灵光闪动来自企业家阅历、知识结构、判断力，总而言之，都是无法直接转化为大数据的“软知识”。
//
大数据神话并非是张维迎最先戳破，在时间之河的大浪淘沙下，神话的坍塌往往先从内部开始。“谷歌流感趋势”失灵最早在大众层面曝光了大数据分析的局限性：大数据长于相关性分析，但在因果推论上则还很不完善。
//
2008年，谷歌启动一个内部研究项目，通过分析数十亿搜索中45个与流感相关的关键词，谷歌比CDC（美国疾病控制与预防中心）提前两周预报2007-2008季流感的发病率。次年，谷歌的工程师们把这项研究成果形成了一篇名为《利用搜索引擎查询数据检测禽流感流行趋势》的论文，刊登在学术期刊《自然》上，随后正式把这套流感预测系统Google Flu Trends GFT（谷歌流感趋势）上线，轰动一时。但是，自那年以后，谷歌流感趋势再没能精准过美国流感趋势，在2011-2012季，GFT预测的发病率是CDC报告值的1.5倍多；而到了2012-2013季，GFT流感发病率已经是CDC报告值的双倍多了。今天，很多人可能已经想不起大数据的这场流感预测大捷。
//
奈飞也没能大规模复制《纸牌屋》的大数据魔法，人心之复杂远超那些看似严密的结构化数据所能动洞悉，过往的行为未必决定将来的方向，否则人类现在还应该呆在非洲大草原上。
作为全球流媒体的翘楚，奈飞（Netflix）掌握了旗下全球数百万用户的观影偏好，比如喜欢什么样的演员、什么样的桥段、什么样的年代设定，并将这些偏好转化为计算机可理解的结构化数据，据此为影视剧制作提供决策依据。十年前，也就是2012年，奈飞把基于对3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索的数据分析用在了《纸牌屋》的制作上，奈飞确信，在当时其平台上那些喜欢观看BBC老版《纸牌屋》的用户完整观看过大卫·芬奇导演的电影《社交网络》，而凯文·史派西主演的电影在观众中总是很受欢迎的，据此，奈飞确立了美版《纸牌屋》的导演和男主角。在《纸牌屋》第一季播出后大获成功之际，Netflix的公关总监对《连线》杂志夸下海口：“我们知道用户在奈飞上的观看习惯， 所以， 通过基于用户习惯的分析， 我们对哪些剧集会受欢迎很有信心。随着时间的推移， 我们能够针对不同用户推出他们更加喜欢的节目。”
//
十年后回过头来看，《纸牌屋》成了奈飞无法逾越的尖峰，它创纪录的收看数据，就像一座丰碑，在巨头身后投下长长的阴影。奈飞股价在2021年达到700美元的顶峰之后一路下挫至今年8月以来的200多。奈飞工作室技术总监在2018年发表的一篇文章中承认：“一直以来，电影制作是艰巨、复杂且分层次的商业事物......并且相信技术与伟大的创造性才能相结合将帮助我们达到目标。”
大数据的确可以帮助投资人预测观众偏好，但却无法直接创作出伟大的剧集。同样经由大数据决策开拍的奈飞剧集《铁杉树丛》《发展受阻》《女子监狱》则表现平平，类似的大数据失灵现象并不鲜见，在影视剧、游戏、文学领域尤其如此。数据决策无法等同于艺术决策，一如张维迎在《重新理解企业家》中所反复强调的：企业家决策不是科学决策。“科学决策是基于数据和计算。给定数据，最优选择是唯一的 。企业家决策是基于直觉、想象力和判断 。同样的数据，不同的人有不同的想象力和判断，选择会很不同。简单说企业家不会按照多数人意见做决策。”如果回溯影视行业，许多最初不被大数据看好的剧集最后大火的并不在少数。
//
企业家之所以特立独行，是因为他们面临的环境往往充满不确定性，大多数人的选择不过萧规曹矩，只要流程对了，剩下的就交给运气来裁定，这是很典型的职业经理人风格。但是优秀的企业家绝不会这样。他面临的“未来事件是主观的、未知的、独一无二的，没有统计样本 ，没有概率分布，因而无客观数据可用。进一步，未来的不确定性受现在和未来选择的影响，而不是由过去发生的事情预先决定的。用邮政马车的数据预测汽车是没有用的，风帆木船的数据也不可能告诉我们铁船是否可行。”
今天的大数据无法成为告知未来的魔镜。大数据分析的基本逻辑乃是，人类的行为是可以预测的。据全球复杂网络学者、物理学家巴拉巴西的研究测算，93%的人类行为是可以预测的。确实，我们很多日常行为都可以预测，比如一日三餐、日出而作日落而息，这些没有大数据也可以预测，但是如果更往前一步，比如，我过去四天每天都买了一杯瑞幸的杨梅瑞纳冰饮料，那么我今天是否还会购买同款？其实连我自己可能都不知道，这个购买决策其实相当随机，并不会被天气、温度、心情、优惠券这些所谓量化数据所决定，它就是一个无心之举，甚至可以是无厘头式的。
//
那么，巴拉巴西所预测的剩下的7%的人类行为虽然无法测算，而且看上去在总体行为占比较低，那么我们是不是就可以四舍五入不去考虑了呢？但现实的情况恰恰相反，当一颗苹果落到牛顿的头顶、当乔布斯认为电脑操作系统应该是图形界面、当特斯拉认定电学演示应该有更大作为，这些正是大多数人无法做出的7%的行为，却永久地改变了我们的世界。甚至可以大胆地推定，正是那些无法预测的事件，会给我们的生活带来巨大的、不可逆转的影响。
//
张维迎教授在《重新理解企业家》一书中，从企业家精神、创新与经济增长之间的关联角度精辟地分析了大数据的短板，尤其在一个充满不确定的环境中，大数据其实更多只是代表了过去发生的确定性的信息，它很难替代企业家的主观决策：“实践知识一定是分散的、局部的、主观的、不可言说的，因而只能由当事人自己掌握和使用 ，不可能由其他人获得 ，当然也不可能被计划当局获得 。大数据确实使得我们拥有了更多 、更大的数据。但数据再大，仍然是统计数据，远不足以囊括不可言传的默性知识，而这些默性知识才是应对偶然性最重要的知识。”一言以蔽之，“企业家决策不是在给定约束条件下求解，而是改变约束条件本身，把不可能变成可能。”
在外包、工具主义、封装主义流行的当下，人类正在把诸如记诵、思辨等许多优秀的传统抛诸脑后，比起俯拾皆是的大数据六便士，高悬夜空的企业家精神的白月光更值得我们珍视。
周政华，北京师范大学经济与工商管理MBA校外导师。原文发表在《管理视野》杂志。
BOOK
感谢您关注“辛庄课堂”。本公众号由“辛庄课堂”制作并享有版权；转载、摘录、引用、改编、阐释本号原创文章的部分或全部须获得授权并注明出处；若未经本号许可，将追究其相应责任。该平台引用的部分内容、图片、音/视频属于相关权利人所有，请相关权利人与我们联系协商相关授权事宜。谢谢！