基于互联的大数据 之七——大数据的适用范围

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​当下还是大数据的初级阶段,很多是打着大数据招牌的传统统计方法;很多大数据理论还只是构思,没有落到实处;很多方法的有效性还不够,需要更多改进。比如,谷歌预测流感的算法后来变差了,原因是,经历流感后,人们就会改变以往的搜索习惯,甚至季节的变化、经济周期也会影响搜索行为,这些导致预测的误差,结论大相径庭。

作为对比,考量预测机票这个大数据应用,结论来自每条航线上每架飞机的每个座位的每次销售记录。或许航空产业已经相对成熟,每个人对钱的感觉、对度假和商务旅行的感觉、对乘坐舒适度等的要求也都不会发生快速变化,相关预测能做得较准确。事实上,Google花了7亿美元收购了机票预测公司ITA Software,微软以1.1亿美元的价格收购了Farecast公司(当时该公司拥有惊人的约2000亿条飞行数据记录),肯定了相关价值。

这暗示:大数据能发挥多大作用,取决于诸元是否有长期不变的,可以把握的普遍联系,取决于应用领域,取决于研究目标。

医学的对象是生命,可挖掘相对缓慢变化的因素,强相关于生命的疾病具有某种稳定性,绝大多数疾病的初始阶段都强相关于生命,也有某种稳定性。

外感疾病是西医的擅长,着眼于致病因素,也可换个角度,立足于生命的应对能力,挖掘相对稳定而长期的规律,这样展开的大数据分析也有效。

更应当从健康态开始,关注人们如何走向轻微异常,这时,外来干扰没有显著影响生命体,只涉及生命自身的抵抗力、平衡能力、鲁棒性等各种固有特性,就能从海量数据中找到很多规律。

大数据希望掌握全局,驾驭广泛的数据,从中发现生命规律。这是可能的,世界有某些本质规律,哪怕最不可捉摸的思维都有某些规律,比如,谷歌预测流感的效果不好,还是工作不够深入,数据不够丰富,否则,还是可建立完善的心理模型,提升预测的准确性。

然而,细节研究已成为西医的主流,拖累了它的全面发展,没法基于周全性理解生命。西医龟缩于医院,着眼于疾病救治,隔膜于外在影响,丢失了很多信息,所以遭遇疾病的突然爆发,于是转入疾病救治,隔膜于生命规律。

生命是时间的展开,包括癌症在内的慢性病是长期积累的结果,生命保持健康的能力和相反的力量在展开拉锯战,某些因素让生命变坏,某些因素又将之挽回,如此不断牵扯。这过程中,身体状态、环境、工作生活,都发生着复杂的影响。

分解的工作会陷入复杂性的泥潭,迫使西医以空间为主展开工作,这是断面的研究,流行病学也是改头换面的断面研究,尽量压缩时间维度的展开,对生命的生成性无能为力,隔膜于生命的规律。

假设,某种饮食习惯会干扰免疫系统,和风湿病相关,但这类信号被干扰了,人们只是偶然处于紧张状态,少数易感人群才最终表现疾病,因此不能被观察到。互联网放弃内在复杂性,立足于宏观,在时间维度展开,能实现全天候不间断的观察,各种影响能基于某种变换而累积,就可能揭示这类隐含真相。

西医认为,生命是细胞组成的,根本是分子活动的结果,因而隔膜于整体层面的规律。西医认为,疾病需要在分子层面加以判断,然后用相应的化学分子干预,不需要什么生命的概念,更不需要提及生命本质,那是虚妄的。

这里,认可世界有某种本质,认可生命有各种高级规律,其验证工作已经超出科学的能力。认可和不认可,导致的发展轨迹并不相同,进而是不同的体系。

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