大數據，算不準老天爺
進入夏季后，天氣開始變得“喜怒無?！?，一會狂風暴雨一會晴空萬里。出門前看看手里的天氣軟件，發現同樣的手機型號，同樣的天氣軟件，同樣的時間地點，居然有不同的天氣預測結果。這是為什么呢？本文作者對此進行了分析，一起來看看吧。
一、同樣的屋檐，不同的天氣
夏天到了，陰雨多發。
上班前閑著沒事，一群無聊的人看著窗外天色，用幾點下雨打賭，來決定午飯由誰買單。
一邊下注，一邊已經有人拿起手機，開始查攻略。
其實，這也算不上作弊。誰都知道，天氣預報軟件，報不準天氣，有時候甚至還沒猜的準。
而且，同事們拿著不同的手機，用著不一樣的天氣預報軟件。念出的天氣預測結果，果然也天差地別。
但當同事小艾，念出她手機的預測結果時，有些出乎我的意料——小艾和我用著同一款手機，天氣軟件都是系統自帶的天氣軟件，但天氣預報居然和我手機上顯示的不同。
我拿來她的手機，再次確認：我們身處同一個位置，都開著系統定位，且都賦予了天氣軟件讀取定位的權限，我們也在同一個WIFI環境下。
我們使用著同樣的手機、同一個款天氣軟件，也更新到了同一版本。
我們為了避免時間誤差，都多次刷新了天氣預報頁面。
但天氣預報結果，依然是不同的。
這兩份天氣預報中，至少有一份是錯的。又或者兩份都是錯的。
難道天氣預報的數據推送，也會根據不同人的喜愛，給出不同的結果？
二、同樣的行跡，不同的位置
最近幾年，很多同事選擇了自行車上下班。
因為健康，因為環?！灿锌赡苁且驗楦F。
公司附近有幾處重要的辦事機構，管理較為嚴格，共享單車不能隨地停放，必須放在指定的區域。
而在具體的操作中，必須現在手機上操作，確認已抵達規定還車地點，才能進行關鎖。
然后，那些鐘愛睡懶覺的同事，就體會到了什么叫噩夢。
離上班時間還有2分鐘，騎自行車來到公司樓下，駐足在停車區域內，點擊手機上的“我要還車”，然后看到提示：您不在還車區域。
之后，自然是一番折騰，向前動動，向后挪挪，但無論如何進出，手機頁面上總顯示者：距離指定還車區域3米。
更過分的是，旁邊一樣過來停車的人，紛紛抵達位置，其中有不少直接關鎖走人，沒有在定位環節遇到麻煩。
看著上班時間已過，成年人的崩潰，往往就在那么一瞬間：咱的定位數據，為什么永遠都差3米？
不過，他也很快釋然了：既然停不了車，干脆騎車出去吃個早飯吧。遲到要扣錢，違規停車也要扣錢，反正總要扣一個。
三、同樣的搜索，不同的結果
還是閑來無事的辦公室生活。
到了下午5點，人們都忙完了手頭的任務，開始刷著手機，靜待下班。
小艾新買了個頭飾，楊妹子看著不錯，問她要鏈接。
微信轉發淘寶鏈接比較麻煩，小艾是個懶人，就跟楊妹子說：你就搜索#$%%@@%，第一個就是。
楊妹子聽話照做，在淘寶搜索欄里輸入了#$%%@@%，但別說第一個，連著刷了十頁，也沒有看到小艾買到的那件頭飾。
其實，不同人在淘寶搜索同一個詞，會出現不同的結果，也不算是什么新鮮事情。
系統會根據每個人的搜索、購買習慣，給他們推薦，系統認為他們最有可能感興趣、最有可能購買的商品。
不過這些推薦，顯然還沒有完全猜透用戶心意。
搜索結果，都是楊妹子不感興趣的。
而她現在、立刻、馬上就想要購買的商品，系統卻沒有推送給她。
大數據的判斷，是不是很不準確？
四、數據缺陷，顯而易見
大數據有問題嗎？
它距離完美還差的很遠。
而在生活中這些瑣碎的事情上，我們也能看到，大數據一些顯而易見的缺陷。
1. 因為邊緣數據，忽略了主要問題
現如今的大數據，基于龐大的數據量進行推算。
不過，數據與數據間，也具有權重差異：一些數據對計算結果有重要影響，一些數據卻只作為參考。
但當邊緣數據足夠多的時候，也會對結果帶來質的影響。讓一些本應該起到決定性作用的數據，被邊緣化。
就如剛才天氣預報結果的區別，可能也是數據推算帶來的差異。
不只以氣象局的預測為依據，也結合了每個人的行動軌跡、遇雨頻率等個體差異，進行單獨分析。
但分析結果怎么樣？
同一時間，同一地點，卻給出了截然不同的天氣預報。
難道是否下雨，會根據每個人的行動軌跡而變化嗎？
我們沒有生活在楚門的世界，我們也不叫蕭敬騰。
處在同一屋檐下，應該面對同樣的天氣，這個常識，卻在計算中，被大量的數據擠到了一邊。
而在網絡世界中，事實被大量數據擊垮，其實極為常見：
點贊多的視頻，未必真的有趣。
如果能找來足夠多的人刷點擊、刷關注、刷贊、刷評論，一些低質量的視頻，也可以成為熱門，推送給很多人。
評分低的飯店，未必就很難吃。
只要找足夠多的人去惡意差評，可以輕松把一家飯店的評分搞下去。而很多飯店在開業之初，startupheLpost.com，也會找大量的人刷好評，讓自己屹立在推薦頭部。
當非真實的評價足夠多時，真實就會被掩蓋。至于飯菜味道究竟怎么樣，數據又嘗不出來。
2. 用復雜的方式，做了簡單的問題
因為大數據的存在，讓很多原本非常簡單的問題，變得很復雜。
一些顯而易見的答案，卻被藏了起來。
當你搜索1+1時，首屏上80%的搜索結果，不是1+1=2，而是哥德巴赫猜想、電影、歌曲之類與1+1相關的東西，甚至關于1+1=1的推論。
明明是個很簡單的問題，卻因為大量相關資料的存在，而被演化的非常復雜。
