京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
公民聚众从此拥有巨量资料,足以撼动政府的判断
到目前为止,所有的「大数据」书籍都在告诉我们大数据对人类的负面影响,大数据会侵犯我们的隐私。但本书一反这样的立场,改从教育、天气、公民意识、犯罪预防、亲密关系、公共安全等不同的领域着手,探究在遥测个人化的未来,大数据可以为个人带来什么样的利益。
我们已经踏入「遥测个人化」的未来世界门槛。我们已经具有能力,可以用以往想像不到的准确度,预测未来生活的大小事。未来十年间,以电脑辅助的未来预测将是职场、人生裡的主流,不单是能够预知地震、疾病,甚至连个人的行为也在掌握之内。
此时你所拥有的各项智慧型装置装置,陆续已能利用你的手机所透露的位置、讯息、你的朋友发出的推文或脸书讯息,预测出与你切身相关的事。例如,市内发生了紧急灾变,你该往哪条路走?哪裡还有物资?你是救灾人员的话,进入现场前能否预先看见现场的实际情况?
脸书如何把你变成广告
如果二○一○年八月十四日到十月四日间你有在用脸书,或许你也成了实验的一员。脸书把二亿五千叁百万名用户变成感染效应研究的实验受试者。所谓的感染效应,不是说脸书创办人马克.祖克柏(Mark Zuckerberg)放出一堆病毒到自来水裡(他还没)。脸书资料科学团队正在监看的感染事件和资讯有关,那就是URL以及它们如何透过人们传开来。
实验是这样做的:你被随机分派到两群人裡的一群。如果你被放到第一群,则当某位朋友发表一则故事时,你在动态消息看到它的状况一如往常。如果你在第二群,那个故事在动态消息裡被排更下面的地方,使它更不容易被看见。实验目的是检验用户在不知道有人已分享过的状况下,分享新闻、影片、或连结的可能性。脸书对资讯传染性的兴趣不只出于好奇。顾客的朋友的脸书动态,是顾客有多可能抛弃某个公司或品牌、或养成一个新习惯(以及其他事)的指标。
脸书这个实验的主持人是艾坦. 巴克希(EytanBakshy),是资料科学团队的明星成员。巴克希本人非常年轻,就拥有这样令人称羡的工作,能拥有数亿用户供他实验。他身上带着电视人物「伦纳德」的特质—这个人物是电视喜剧《宅男行不行》(The Big Bang Theory)中,强尼.格莱奇(Johnny Galecki)饰演的实验物理学家。但巴克希看起来更严肃一点…也更聪明一点。
脸书团队知道,如果他们能证明使用者在没有朋友分享过某样东西时分享它的可能性,也就证明了使用者从朋友那裡看到连结再分享的可能性多了多少。促使人们在越来越大的社交网中分享资讯,就是脸书的价值所在。能够证明脸书动态消息以及其中分享的资讯能造成行为改变,是脸书商业模式极重要的一个功用。巴克希和他的团队发现,你分享一篇朋友所分享文章的可能性,是没有社交提示时分享它的七.叁七倍。这个实验也让脸书看出,一个更困难的问题有个更有赚头的答案:你和不同人的关係,如何影响你喜欢他们所喜欢东西的可能性。
由于所谓的同质相吸(homophily)现象,也就是类似的人展现出类似行为的倾向,了解购买行为中谁正在影响谁,是个模煳的问题。如果你和我都上人文学院,都有同样收入,工作性质类似,又都有一些重叠的人口统计特性,我们就很可能会各自独立地转贴一篇《纽约时报》裡的大报导在脸书上。如果这篇文章出现在你的动态之前就出现在我的动态,就不清楚是否我影响了你去转贴它。你可能只是刚好在我转贴之后看到那篇文章。资料科学团队的实验提供公式来判断社交网中谁启发谁分享什么。但该研究最令人惊讶的发现是,跟你最亲近的人对你在网路上行为的影响力,不一定大于那些名义上的朋友、那些跟你在真实世界顶多只泛泛之交的人。本文来源:CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31