京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
那些大数据不能告诉你的事儿_数据分析师培训
从Facebook火到Weibo的How-Old网站是Microsoft最新的小玩具。用户上载一张带有人像的照片,网站会猜测照片之中人物年 龄与性别的网站。How-Old起源其实是在2015微软软件开发大会上的一个“小意外”,在大会第二天的主题报告中,Microsoft在做面部识别 API的演示,起先开发者只是希望会有五十个人来测试,结果出乎意料地有超过三万五千人来测试,超过二十一万张照片被上载到网站上(其中两万九千张来自土 耳其)。更有意思的是,据网站流量监测公司Alexa显示,所有how-old访问者中,35.7%来自美国,而随居其后的便是来自中国访问者,占了访问 流量的13.3%。
许多人在社交网站上晒经how-old探测过的照片,而大部分网站所猜测的年龄都与实际不符,晒照的人大多是本着“看起来比实际年龄年轻”的心理在晒照。这虽然看起来好玩又无害的小程式,其实反映了机器、数据和“真我”这一哲学问题的关系。
让我们从十八世纪德国的投币体重计说起:放进一个便士,体重计就显示体重。有意思的是,这些体重计上面写着“he who weighs himself, lives well,he who lives well,knows himself well”。直接将对于体重的了解与对于自己的了解联系了起来:那些称重的人是了解自己的人。这些投币体重计内置各式各样的小游戏来吸引顾客,有的会给顾 客糖果(这一想法现在来看有点疯狂:为什么要给量体重的人更多卡路里?也从另一方面说明了当时人们并不会像现代人一样对摄入卡路里吹毛求疵),有的会算 命,还有的会在顾客站上体重计前猜测顾客的体重,如果猜测的体重与真实体重相符,所投硬币就会还给顾客。随后不久,这些投币体重计在各个公众场合被广泛应 用。一开始这些体重计的主要顾客是男性(因为当时女性的理想身形为“珠圆玉润”型)。但到1920年,随着节食等运动的兴起,用户主要变成女性。
从十八世纪放置于公共空间的投币体重计到现在几乎家家常见的家用大数据分析体重计,变化的不只是体重器摆设的地方,更是对于身体的自我管制(body policing),自我认知,社会审美,和对于“美”的定义的变化。
Body policing不得不让人联想到最新的Apple Watch和各种fit band健康手环,美国一保险公司本着节省成本的宗旨将这些手环发给客户,根据数据来判断健康风险,及时给客户提供健康建议。
这些由各种高科技产品和数码程序所产生的数据,成为了最客观的代表事实的数据-姑且将这些产品测量的准确性和拥有这些高科技产品的社会族群特征搁置一边-这些数据,特别是在有法律冲突时,被当作原始、真实、公正的数据来看待。这些数据被赋予了“事实”的代表力。
再回到how-old网站,虽然微软一直强调上载的图片数据不会被保存,但是看似好玩的、旨在博君一笑的小应用,是否也在某个时刻为自己加强了自 信?更不用说此应用对于性别的识别,”男性“和”女性“的特征在how-old网站上是被程式所定义的,这更加体现的性别的“人造性”-说到底,写 code的还是人。除去对于”男性“和”女性“的猜测,其他性别是否可以被猜测出来,还是how-old把不同性别了了划分为男和女两个类别?
总的来说,这些发展都体现了”被数据化的个体“(quantified self)这一现象,我们对于自己的认知很大程度上来自于各种由机器产生的数据:90和150的差距不仅仅是60斤而是”瘦“和”胖“,25和55不仅仅是30年的人生经验,而是”年轻“和”老去“的距离。
生活习惯,年轻年老,胖瘦美丑,这些事虽然都可以用数据衡量,但数据不能告诉我们人生的经历与故事,也许你是正在24小时坐着赶deadline的 论文党,或是因健康原因而不能节食减肥的美女帅哥,又或是心理年龄55的青年,这些机器都不能告诉你这些简单的藏在被机器所定义的“不运动”、“过度肥 胖”背后的原因。
随着日常生活中各种科技的普及,各种个人信息和身体的信息都被记录、保存、显示在仪器、程序代码和数据中心中。在享受科技为我们带来的生活便利的同 时, 我们更应该保持警惕。一是这些科技公司都是赢利性组织,因此数据被存放在哪里?多长时间?在什么情况下可以被哪种方式利用?二是这些数据也在不自觉中影响 着我们对自己的认知,这些数据化的表达,被当作科学的、准确的“事实”,而这些机器所测量的精准度有时常常被忽略。三是这些商品是否也借助放大了社会的不 平等?只有拥有Apple Watch和Fit Band才能拿到的数据,是否也从一个方面忽略了无法负担这些产品的社会阶层,否定了他们对于自己身体认知的权利和能力?总的来讲,科技从来都不是价值中 立(Value free)的,在设计科技产品的过程中,相应的社会价值在无形之中被写入、固定、再生产在这些产品中。甚至连桥梁这种看似功能明显而直接的科技,也可以在 无形之中变成增强种族歧视的工具:Robert Moses,纽约建筑大师,在Long Island所建造的将近两百个桥中,都对桥的高度和宽度采用了一定限制,而这些看似无害的建筑标准,却阻止了公车的通行,而正巧在1920年代,乘坐公 车的大部分是黑人和收入较低的社会族群,而能负担的起私家轿车的人们却可以畅行无阻,这些桥梁建设反而加深了社会的不平等和限制了这一族群的流动性。
所以,不必太纠结How-Old把你的年龄估计的过高或过低,因为科技永远无法代替我们对于自己的了解,也终将不会成为定义我们的工具。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22