疑读《大数据时代》6--相关关系与因果关系的辩证.

1、相关关系与因果关系的辩证-疑读大数据时代6By唐人大数据时代给出的大数据时代的第三个特征，是不是因果关系，而是相关关 系”无论是因果关系还是相关关系，在书中都是指两个变量之间的关系，是数据中最 简单的关系。因果关系与相关关系有什么关系？为什么不是因果关系而是相关关系”所谓 不是因果关系而是相关关系”有什么问题吗？相关关系之重要性首先谈谈为什么是相关关系，谈谈大数据时代相关关系的重要性。迈尔大叔用亚马逊的图书推荐系统，引出了相关关系的重要性，因为这个相关关 系，成为线上商城在向浏览网页的网友推荐有关商品的基本算法。我们通常把这种 根据相关关系推荐的商品称为关联商品。地球人基本上都知道这种相关关系

2、：如果购买商品A的消费者中有相当部分也 购买了商品B,那就可以认为商品A和B是相关联的，所以当再有消费者购买商品 A 时，就向他推荐商品B。迈尔大叔对相关关系的评价是：关联物，预测的关键”他说：知道是什么就够 了，没必要知道 为什么'在大数据时代,我们不必非得知道现象背后的原因，而是要 让数据自己发声'”随之又列举了沃尔玛将蛋挞与飓风用品放在一起销售的案列。在这个例子里，蛋挞与飓风用品一起购买的关联行为就是 是什么”迈尔大叔认为没有必要探究为 什么飓风来了美国人民喜欢吃蛋挞。你认为有必要知道 为什么”吗？我认为，至少没有必要说 没有必要知道为什另外,在预测分析中更多应用的不是简

3、单的两个变量之间的相关关系，而是一组 变量与某个变量之间的相关关系。关于这一点，迈尔大叔基本上没有解释，只是在某 些案列里用十分惊讶的语气进行了感叹，如在例举美国个人消费信用评估公司遵从 医嘱评分”时介绍说：它分析一系列的变量来确定这个人是否会按时吃药，包括一些看 起来有点怪异的变量。比方说，一个人在某地居住了多久，这个人结婚了没有，他多久 换一个工作以及他是否有私家车。事实上，美国个人消费信用评估公司使用了多个在迈尔大叔看起来非常奇怪的 变量来预测一个人是否会按照医嘱吃药。接下来连续介绍的益佰利的个人收入评 分、Aviva的健康预测模型、还有塔吉特的怀孕预测等，都不是简单的相关关系分 析。而

4、是更加复杂的多元回归分析。其中最可能使用的分析方法应该是一种被称为 Logistic Regressi on 的分析方法。从迈尔大叔对这些案例以及其他相关案例的描述来看，他很可能并不太了解这样的分析方法。为何不是因果关系？因果关系就是对相关关系问个为什么。我们来看看为什么迈尔大叔说是不是因果关系”首先是没有必要知道：大数据却显示，还有另外一个在某些方面更有用的方法。 亚马逊的推荐系统梳理出了有趣的相关关系，但不知道背后的原因。知道是什么就 够了,没必要知道为什么。这句话说白了，就是机器分析发现了两个变量之间的相关性，那就足够做关联商 品推荐了，你用不着去分析为什么它们是关联的。另一个 不是因果

5、关系”的原因，则有点难以理解。迈尔大叔说专家们还会使用一些建立在理论基础上的假想来指导自己选择适当的关联物。这些理论就是一些抽象的观点，关于事物是怎样运作的。然后收集与关联物相关的 数据来进行相关关系分析，以证明这个关联物是否真的合适。如果不合适，人们通常会固执地再次尝试，因为担心可能是数据收集的错误，而最终却不得不 承认一开始的假想甚至假想建立的基础都是有缺陷和必须修改的。这种对假想的反 复试验促进了学科的发展。但是这种发展非常缓慢 ，因为个人以及团体的偏见会蒙 蔽我们的双眼，导致我们在设立假想、应用假想和选择关联物的过程中犯错误。总 之,这是一个烦琐的过程，只适用于小数据时代。如果不太能够

6、理解的话，白话一下：上面迈尔大叔描述了一般社会科学（如心理 学、社会学等研究的过程，即首先进行科学的理论假设，然后通过数据的相关分析来 证明其理论假设的正确与否。这个理论假设，就是解决 为什么”的问题。看来迈尔大叔把数据的关联分析局限于二维的数据分析 ，局限于他描述的社会 科学的研究过程，并且认为传统的关联分析一定必须回答 为什么”关联。相关关系与因果关系相关关系回答了两个变量之间是否关联，而因果关系却要回答这两个变量为什 么关联。迈尔大叔的第三个有关大数据时代的特征，也是最受争议的。即使是该书的译 者,也在序中指出该特征总结的偏差。可能迈尔大叔在其著书时也意识到这个问题，所以也没有把话说死，

7、保留了一点 余地:因果关系还是有用的，但是它将不再被看成是意义来源的基础。在大数据时代 ： 即使很多情况下，我们依然指望用因果关系来说明我们所发现的相互联系 ，但是，我们 知道因果关系只是一种特殊的相关关系。可以看到,迈尔大叔是在两个很狭隘的思想指导下得到大数据时代不是因果关系,而是相关关系”的结论:一是因果关系只来自理论假设和数据验证的学术研究；二是事物间的关系只是两个事物间的相互关系。我们拿在迈尔大叔书中反复提到却从来没有任何说明的预测分析技术LogisticRegression来说，这是一个绝对出现在小数据时代的分析技术，而且在小数据时代就 被广泛应用。在运用该分析方法建立预测模型时，很可能是将所有能够获得的变量放进去分析，看哪些变量具有预测的能力。这时分析人员 只是关注迈尔大叔所谓的相关关系（事实是在多维分析中，两个变量之间的关系要比 简单的相关关系复杂得多。当预测模型建成后，分析人员会对预测模型中的一些变 量尝试进行解释，即试图得到因果关系。又一次，因为知识的局限以及思维的狭隘，迈尔大叔错误地理解了大数据时代的 特征。这是疑读大数据时代