金融风暴是股灾发生还是市场调整?

中信出版社打算出版《大数据主义》一书，邀请我写几句推荐语，这种工作近年来督促我阅读了不少书，而且其中又有不少是在书基本定稿、准备下厂印刷之前。为了写出有针对性的简短评论，也因为出版社往往期待比较急切，这往往成为快速在一两天内读完一本书的动力所在。

先睹为快地读完《大数据主义》的书稿，根据出版社的要求写了如下一段推荐语，先记录如下，有兴趣的读者稍晚就可以在出版社正式出版的书的封底看到：

《大数据主义》既像是一本大数据代表人物杰夫·哈梅巴赫的成长史，也像是一本关于大数据进军不同领域的评论著作。这两条主线的融合，使得本书呈现出夹叙夹议的写作风格，阅读起来比较轻松，在轻松的故事之后夹杂对应的关于大数据的分析和评论，是一本值得推荐的大数据主义读本。

在封底写一段推荐语的任务完成后，也摘录了阅读中觉得有意思的一些判断、以及阅读时的一些评论，一并记录下来作为翻书笔记。

谨防大数据中的忽悠成分。据估计，历史上90%的数据都产生于过去两年。2014年，国际数据公司推算出全世界的数据总量有即4.4万亿兆字节。数据总量如此之大，是数码图片与数码影像的兴起产生的结果。现在大家用智能设备照相变得十分简单，这样就形成了大量的数码图片和影像的信息流。不过，并不是所有数据的地位都是平等的，数据中的“大”字确实重要，但是远没有很多人想象的那么重要。书稿中有一个比喻说，海洋里的水也非常多，但是我们无法直接饮用。因此，更重要的问题是如何运用、如何理解这些数据。

大数据技术是什么？书稿中的定义是，大数据技术，就是数字时代的“望远镜”或者“显微镜”，使我们可以看到并计量之前我们一无所知的新事物。“望远镜”让我们看得更远，发现新的星系；而“显微镜”则将比细胞更微小的神秘世界展现在我们眼前。进一步理解，通过把一件事物放到更长的历史信息流中评估，就可以使我们可以像用望远镜来观察一样，近年来兴起的计量历史学研究，可以说是用数据来延伸研究时间跨度的一个典型代表。而所谓显微镜功能，则主要是让我们对一个事物看得更为深入，在一个平静的事物背后，因为现在可以采集到大量原来无法采集到的数据，这就可以使得我们有可能对一个事物认识得更为深入。

在这本书中，推崇大数据领域中两句看起来似乎矛盾实际上是相互依存的两句名言。第一句名言是：“无法计量，就无法管理。”这显然是强调了通过数目字进行量化、进而进行专业化管理的重要性。第二句名言的知名度不是很高，但是同样富含哲理：“计算得清楚的东西未必都重要，重要的东西也未必都计算得清楚。”这又可以使自负满满的大数据专家们在利用大数据进军新的领域时，可以保留一些必要的谦卑。

将大数据应用到与人相关的领域时，尤其要保持谦卑之心，其中的代表，就是金融领域，在金融界，已经有不少梦幻的专家组合（如美国长期资本管理公司）在模型在市场出乎意料的大动荡中出现问题的实例。2011年，高盛集团前任宽客、物理学家伊曼纽尔·德曼在《失灵：为什么看起来可靠的模型最终都会失效》一书中分析了在金融领域采用数学模型的危险性：“在物理学研究领域，我们面对的是上帝，上帝制定了一条条规则之后，一般不会朝令夕改。但是在金融领域，我们面对的是上帝创造的人，他们估计金融资产价值的依据就是自己的直觉。”人在投资中是经常会变化的，这是研究与人相关的学科时必须要特别注意的。

通过积极采用大数据技术，人类可以不断提升人工智能水平。在一般意义上说，所谓智力，指轻松地利用生活体验、建立直觉式关联性和完成快速决策的能力，也就是丹尼尔·卡尼曼所说的“快思维”。数据的种类越来越多，再加上人类编程人员编写出智能水平越来越高的算法，这种良性循环借助大数据的力量，将推动人工智能领域不断提升其水平，可通过大数据的努力，在大量的数据与快速决策中建立可靠性不断提升的决策。（完）

《大数据主义》英文原版为《DATA-ISM: The Revolution Transforming Decision Making, Consumer Behavior, and Almost Everything Else》