厚數(shù)據(jù)，給大數(shù)據(jù)以靈魂

葉麗雅

2009年，人類學(xué)者Tricia在與外來打工者、街頭小販和網(wǎng)吧等地和低收入者混跡數(shù)月之后，給當(dāng)時她的老板，NOKIA，寫了一份詳盡的市場報告，告訴NOKIA自己觀察并捕捉到的大量市場信號——低收入者已經(jīng)準備好為更為昂貴的智能手機買單——建議NOKIA投入研發(fā)價格適中、面向低收入者的智能手機。

NOKIA總部本來還挺欣賞Tricia的報告，但看到她的樣本只有100個的時候就糾結(jié)了，最后放棄——和他們成百上千萬的樣本量相比，Tricia的報告完全微不足道。后面的事情大家顯然都知道。

NOKIA的案例問題不在于報告本身，而在于面對有場景、有故事、有標(biāo)的的小規(guī)模數(shù)據(jù)，不論數(shù)據(jù)本身多么說明問題，NOKIA選擇相信更抽象的大數(shù)據(jù)。在人人都提大數(shù)據(jù)、乃至迷戀大數(shù)據(jù)，不提大數(shù)據(jù)無以為營銷、無以為新商業(yè)模式的今天，關(guān)于厚數(shù)據(jù)（thick data）的逆向思維或許不僅僅是新意，更是對數(shù)據(jù)的一個重新定義。

厚數(shù)據(jù)是由已故人類學(xué)者Clifford Geertz最早提出的，Tricia去年開始引用厚數(shù)據(jù)，指用人類學(xué)定性研究法來闡釋的數(shù)據(jù)，旨在揭示感情、故事和意義。Tricia現(xiàn)在是PL Data公司聯(lián)合創(chuàng)始人，并參加了著名設(shè)計公司為期3個月的駐地專家計劃。PL Data是一家致力于幫助企業(yè)組織在大數(shù)據(jù)時代進行創(chuàng)新的初創(chuàng)公司。大數(shù)據(jù)則是剔除了個性化元素和背景信息的標(biāo)準化數(shù)據(jù)，需要龐大的數(shù)據(jù)支持，以備發(fā)現(xiàn)，是定量研究法，厚數(shù)據(jù)是通過小樣本分析找出特定人群的需求;大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的是數(shù)據(jù)，厚數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的是故事;前者揭示的是“是什么”，后者展現(xiàn)的是“為什么”。厚數(shù)據(jù)的確缺乏廣度，但大數(shù)據(jù)缺乏深度也是不爭的事實，兩者結(jié)合似乎才是數(shù)據(jù)挖掘的未來之道。

早年采訪過一位來自英國的數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜遥恢庇浀盟麨楫?dāng)?shù)爻凶龅淖钪匾囊粋€貢獻就是，通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)超市里西班牙食品總是伴隨著清潔用品一起被消費，經(jīng)過實地調(diào)查后終于搞明白，當(dāng)?shù)卮罅抗蛡蛭靼嘌琅畟?，他們再幫主顧家采購清潔用品的時候，順道總是要給自己采購食品。超市就此調(diào)整貨架安排邏輯，銷量果然大漲。

當(dāng)然，回顧下大家各自在淘寶的購物經(jīng)驗就會發(fā)現(xiàn)，淘寶上最成功的推薦從來不是你買一件衣服，它就為你推薦同款或者同風(fēng)格其他衣服，你在淘寶上搜索珍珠飾品，接下來的淘寶推薦都是整屏的珍珠飾品，而是在你買驗孕棒的時候給你推薦葉酸，買孕婦裝的時候，幫你推薦新生兒的內(nèi)衣、玩具、紙尿布、乃至奶粉等一應(yīng)產(chǎn)品。因為服裝選擇個人風(fēng)格可以多變，但孕產(chǎn)期整個生理過程的場景推薦卻是大同小異。

IDEO在一次樣本調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，新技術(shù)的狂熱者，除了傳說中的技術(shù)愛好者，即“高科技極客男”，實際上可能還有一波俗務(wù)纏身的“效率極客女”，這部分用戶并非科技追隨者，卻是效率死忠粉。此后經(jīng)過嚴格的大數(shù)據(jù)調(diào)查，他們發(fā)現(xiàn)在科技潮人領(lǐng)域內(nèi)，效率極客女還是一批不小的族群，占到早期使用者14%的份額，這波人和其他極客一樣生活中片刻不離移動設(shè)備，她們有類似喜好，受超過20個價值驅(qū)動因素影響，而且是第一代pad中使用頻率最高的。有了這個深入的人群定位和分析之后，后面的研發(fā)、推廣自然順理成章。

無論是從定性的厚數(shù)據(jù)開始還是從定量的大數(shù)據(jù)開始，所有成功的數(shù)據(jù)挖掘似乎都在證明一件事，光有大數(shù)據(jù)是不夠的，大數(shù)據(jù)給人以洞察，厚數(shù)據(jù)則給人以靈感，幫助人們找出數(shù)據(jù)之后的原因，并支持靈感走向現(xiàn)實。

想象下當(dāng)年的Henry Ford如果也有大數(shù)據(jù)，他得到的應(yīng)該和他觀察到的相差不大，“如果我問人們需要什么，他們會說要一匹跑得更快的馬?！敝挥屑由细诵缘恼{(diào)查，才有T型車橫空出世，改變?nèi)祟惖某鲂幸?guī)則。

大數(shù)據(jù)的風(fēng)險在于，人們會傾向于過分依賴從某種算法得到的結(jié)果來做決策，只關(guān)注到顯著相關(guān)的部分，而忽略了算法本來就帶有一定的主觀性。而且數(shù)據(jù)在標(biāo)準化過程中，去掉了所有與人性相關(guān)的部分，它的確是事實，但也只是部分的事實。

更不論在這個虛擬和現(xiàn)實越來越交融的世界里，長尾的重要性遠非昔日可比，因為關(guān)注大部分而放棄小部分人的選擇并不見得明智。就像交朋友一樣，大部分人不需要，至少不追求有成千上萬的朋友，你只需要和你脾胃相投的幾個朋友;做生意的當(dāng)然希望有更多客人，但現(xiàn)代商業(yè)已經(jīng)不都是大商超，越來越多商業(yè)成為追求特定目標(biāo)群體的伙伴式營銷/商業(yè)。

據(jù)說，公司在大數(shù)據(jù)上每投資1美元，帶來的回報僅為55美分，而他們最初的期待回報時3.5美元。不一定都是大數(shù)據(jù)的錯，或許只是我們需要一個更多維的角度去看數(shù)據(jù)，還有數(shù)據(jù)所揭示的人本身。那么，厚數(shù)據(jù)顯然是值得一提的一個緯度。