大数据分析的三大障碍

来源:深谈营销数据科学 今日头条 日期:2021-11-23

大数据问世之后,很多企业把大数据当成解决企业问题良方。尽管大数据同样可依现代科学方法来研究和处理难解问题,但意大利科学家萨罗‧苏奇(Sauro Succi)博士和伦敦大学学院(UCL)名誉教授彼得‧科维尼(Peter V. Coveney)指出,大数据分析仍存有三大障碍无法突破,因此虽然大数据带来新视角,但企业却不能把它当成救世主。

苏奇与科维尼于2019年发表了一篇名为《大数据:科学方法的终结?(Big data: the end of the scientific method? )》[1]文章。苏奇与科维尼认为,我们身处的世界非常复杂,因此大数据研究方法所提出的一些主张仍需要修订。因为源自于伽利略的「现代科学方法」,背后存在着一些障碍,这些障碍包括:非线性(nonlinearity)、非局部性(non-locality)和高维度性(hyperdimensions),如图1所示。

图1 大数据分析的三大障碍 绘图者:张琬旖

1.非线性(nonlinearity)

非线性是在理论建模时,众所周知的难题。非线性建模最典型的案例,就是气象学里的「蝴蝶效应(Butterfly effect)」。一只小蝴蝶在中美洲的古巴拍拍翅膀,能在美国德州引发龙卷风吗?(Does the Flap of a Butterfly’s wings in Brazil Set Off a Tornado in Texas?[2])

蝴蝶效应是由美国气象学家,也是麻省理工学院的教授爱德华‧诺顿‧罗伦兹(Edward Norton Lorenz)所提出,意思是指在一个复杂的系统中,一个变量的微小变化,配合背后的连锁反应,将会对整个系统造成巨大的影响。而这种非线性的影响,大大限制了模型的预测能力。大数据分析可以协助解决一些非线性系统的问题,但许多机器学习算法的基本假设,并不适合用在非线性系统当中。

2.非局部性(non-locality)

非局部性则是指存在着远距离的相关性,纵使在系统里不同的子系统或是变量之间距离很远,但仍然可能保有因果关系。非局部性通常「违反直觉」,毕竟一般人会认为,越接近的事物,它们彼此之间的相互作用影响也最多。用机器学习来解决非局部性问题显然是一个重大挑战。

3.高维度性(hyperdimensions)

我们已经习惯在三维空间上,再加上时间维度来生活。但当维度超过三个以上,人类的认知就会受到相当大的限制(这时一般会透过数学来运算)。复杂系统背后所探讨的变量非常多,而这也造成计算维度的复杂。

苏奇与科维尼最后指出,如果机器学习技术能够协助克服上述三个基本障碍,那将是非常理想的,但到目前为止,几乎没有证据能表明大数据分析研究能有效突破以上的障碍,这需要大家持续的努力(一些例外是在天文学,机器学习在天文领域开始获得很大的进展)。

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