據外媒報道，希拉里在大選投票開始前曾一路領先，在各類統計數據上她都力壓特朗普，大大都人堅信她會成為美國首任女總統。不外功效各人也知道，希拉里輸了。于是人們開始怪罪數據，美國云服務器 江西電信服務器，以為它們并非萬能。

不外，其實希拉里的敗選并非數據之錯，真正出問題的是預測和闡明，而這兩項任務是人類來主導的。數據照舊誰人數據，但闡明的人卻缺乏深度。

大數據之辯

關于這次大選預測和闡明失誤的爭論一般都會合在兩點：1.民調方法是否墮落；2.民調數據未能反應社會真實狀況。

確實，很多民調都低估了特朗普支持者的實力。上周二的大選也成了民調行業的又一個黑汗青，此前它們就因為預測錯誤而廣遭質疑，同時，它們還面對著數個布局性困難。不外，民調的本意并非用來預測，它們只是盛滿數據點浩瀚籃子中的一個。

本次大選功效跌破眼鏡的主要原因是我們未能跳出民調的牢籠并找出晉升政治預測精確度的數據集，而這將成為情緒顛簸時代預測大選的要害。

數據的精確度并未低落，只是我們必需以創新的目光對待它。

就拿數據闡明公司Predata來說，它們就換了個方法來領略數據。鑒于路邊采訪的民調逐漸向互聯網轉變，該公司專門開拓了收羅網民民意變革信號的要領，為了收集這些信號，該公司天天都要闡明成千上萬個數據點。

人類的失誤，非大數據之過

在希拉里必勝新聞的刺激下，闡明師錯估了形勢，忽視了特朗普在佛羅里達和其他搖擺州的龐大領先優勢。這不是數據之錯，而是人之失誤。

所有的數據集和數據預測模子，縱然是那些依靠人工智能來闡明的預測，從必然水平上來說，城市帶有它們締造者的成見。因此，無論是民調照舊預測，都帶有極強的主觀性。收集數據、處理懲罰數據、理會數據的進程是大數據闡明的必由之路，我們需要分明的是這些數據到底能匯報我們什么，分明它的潛力和極限并學會在差異配景下如何準確的對其舉辦闡明。

彌合極客與詩人間的鴻溝

在大選上，極客（即數據科學家）與詩人（新聞報道者）之間存在龐大的文化差別，上周二的大選功效也顯示，兩者都無法獨有真理。假如想在紛繁的數據中去偽存真，就必需將兩者的概念團結起來。

也就是說，想要正確預測大選，我們不單要把握第一手數據，還得重視各類概念犀利的報道，這樣才氣將數據與現實相團結，得出兩者之間的交集。

在大數據的海洋中，人類依然是一葉扁舟，大選預測的毛病并不是我們放棄這一科學要領的來由。相反，這次荊棘是讓我們時刻保持謙虛，在失敗中生長的催化劑。只有借助機動的思想和對極限的認識，我們才氣讓大數據闡明重回正軌。