大数据离不开“厚数据”

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目前，世界各地各种规模的公司都被告知他们需要大数据，这是下一轮创新的驱动力。风险投资公司专门为大数据建立投资组合，初创公司宣称自己是大数据公司，成熟的大型企业将建立专门从事大数据项目的数字创新团队。面对先进的计算数据收集和分析能力，许多初创企业和大型企业过于注重收集定量数据，而忽略了人类的洞察力。这种将定量数据置于定性见解之上的做法确实令人担忧。我亲眼目睹了对一家公司的巨大影响，没有一家公司愿意遵循这种做法。

2009年，我在诺基亚做研究工作。当时，诺基亚是新兴市场最大的手机公司。在我的研究中，我发现这家公司的整体商业模式面临挑战。在中国进行了多年的人类学研究之后，无论是和农民工一起生活，体验街头小贩的痛苦，还是沉浸在网吧的世界里，我都看到了很多市场信号，我有理由相信，低收入消费者已经准备好购买更昂贵的智能手机了。

当时，我的结论是，诺基亚必须改变目前的产品开发战略，从为精英用户生产昂贵的智能手机，到为低收入用户开发价格适中的智能手机。我向诺基亚总部报告了我的研究报告和相关建议。但是诺基亚在阅读了我的研究成果后不知道该怎么办。他们说我的样本量只有100，与他们数百万的样本相比，这是微不足道的。此外，他们还说，根据他们现有的数据，我的见解毫无根据。

当然，现在我们都知道诺基亚发生了什么。微软在2013年收购了诺基亚的手机业务，其全球智能手机市场份额仅为3%。诺基亚衰落的原因有很多，但我个人经历过的最严重的原因之一是，诺基亚过于依赖数字。他们非常重视量化数据，以至于在面对难以衡量或现有报告中无法提供的数据时，他们不知所措。它本来可能是诺基亚的竞争芯片，但最终它帮助了一个，这导致了它的衰落。

从诺基亚的工作经历来看，我一直对企业过于注重定量数据而忽视定性数据感到困惑。随着大数据时代的兴起，我发现这种情况越来越糟。一些公司毫不犹豫地扣除了用于以人为本的研究的预算，但更愿意在大数据技术上进行大量投资。我非常担心大数据时代人类学定性研究的生存状态。

在当前数据驱动的世界中，人类学研究(经常以市场研究、设计研究和定性研究的形式出现)正面临着一个非常严重的误解。人们常说人类学研究的数据样本量太小，而人类学研究的数据是小数据，就像诺基亚当时的高管们所说的那样。

由于缺乏概念词汇来快速定义大数据时代人类学研究的价值，我从去年开始就一直在使用厚数据(我要向克利福德·吉尔兹致敬！这个词)用来表达我对综合研究方法的倡导和支持。厚数据是指人类学定性研究解释的数据，旨在揭示情感、故事和意义。厚厚的数据很难量化，但深刻的含义和故事可以从几个样本中解读出来。密集数据与大数据截然不同。定量数据依赖于大量样本，新技术被用来捕获、存储和分析数据。为了使大数据具有可分析性，它必须经过规范化和标准化的定义和分类过程，这将实际上消除数据中包含的背景、意义和故事。密集数据可以防止大数据在解释过程中丢失这些背景元素。

厚数据是指人类学定性研究解释的数据，旨在揭示情感、故事和意义。

集成大数据和厚数据使企业能够更全面、更彻底地掌握任何情况。如果企业想要纵观全局，就必须同时使用大数据和厚数据，并获得不同类型的见解和丰富的广度和深度。大数据需要大量样本来揭示特定的模式，而厚数据可以用少量样本从深层解释各种以人为本的模式。厚数据依赖于人的学习活动，而大数据依赖于机器学习活动。厚数据反映了各种数据关系背后的社会背景，而大数据反映了从一系列具体的定量数据中提取的见解。厚数据技术可以包含不可减少的复杂性，而大数据技术可以通过分离变量来阐明模式。厚数据缺乏广度，大数据缺乏深度。

使用大数据有风险

当企业使用大数据时，如果没有集成框架或权衡，大数据将成为一个风险因素。史蒂文·麦克斯韦指出:人们过于沉迷于数据和信息的数量，而忽略了定性部分，即分析方法所能揭示的商业洞察力。数量越大，产生的洞察力就越多。

另一个问题是，大数据往往过于关注定量结果，而轻视定性结果的重要性。这导致了一种危险的观点，即通过统计分析获得的标准化数据比定性数据更有用和更客观，从而进一步肯定了定性数据是小数据的观点。

以上两个问题导致企业几十年来只能用定量数据来做出管理决策。一直以来，企业管理顾问都使用定量数据来提高企业的运营效率和利润。

使用大数据的风险在于，企业和个人将开始依赖算法来做出决策和优化性能。

如果没有一种平衡力量，大数据很可能会导致企业和个人根据算法衍生的标准做出决策和优化。在这个优化过程中，包括人、故事和真实经历在内的一切都将被忽略。正如克莱夫·汤普森(clive thompson)所写的:从等式中抹去人们的决策因素意味着我们将逐渐远离深思熟虑的实践，这些深思熟虑的时刻只是我们从道德角度反思自己行为的机会。

释放大数据和厚数据的集成效果

大数据产生的信息量如此之大，以至于可以用其他方法来填补和/或揭示知识缺口。这正是大数据时代人类学研究的价值所在。下面，我将分享一些关于企业如何集成和使用厚数据的方法。

丰富的数据是描绘未知世界的最佳方式。当企业想知道他们不知道的领域时，他们需要厚数据的帮助，因为它可以给大数据所没有的东西带来灵感。收集和分析故事有助于产生洞察力。

当企业想要了解不熟悉的领域时，他们需要厚数据的帮助，因为它可以给大数据不能带来的东西带来灵感。收集和分析故事有助于产生洞察力。

故事可以激励企业探索不同的途径到达目的地，而最终的目的地是洞察力。例如，假设你正在开车，密集的数据可以让你立即移动到你想去的地方。厚数据经常会带来一些意想不到的发现，这些发现既令人困惑又令人惊讶。但无论如何，它都能带来灵感。只有在富有想象力的企业中，创新才能生存。

当企业想要与利益相关者建立更稳固的关系时，他们需要使用故事。故事包含情感，这是经过分析和过滤后的标准化数据所不能提供的。数字不能反映日常生活中的所有情感:信任、脆弱、恐惧、贪婪、欲望、安全、爱和亲密。很难用算术规则来表达一个人对服务/产品的喜爱程度，以及这种喜爱将如何随着时间而改变。相反，大量的数据分析可以深入人们的内心。毕竟，利益相关者和企业/品牌之间的关系是感性的，而不是理性的。

厚数据和大数据的未来集成机会

大数据概念的支持者Roger magoulas强调了故事的必要性:故事可以迅速传播，并将数据分析的经验教训传播到企业组织的每个角落。

只有使用大数据才会带来问题。关键是要知道如何同时使用大数据和密集数据，以便它们能够相互补充。对于定性研究人员来说，这是一个绝佳的机会，让他们在以定量结果为主导的大数据时代定义自己的工作性质。像claro partners这样的公司甚至开始重新定义我们询问大数据问题的方式。在对个人数据经济的研究中，他们没有问大数据对人类行为的启示，而是问人类行为对大数据在日常生活中的作用的启示。他们还为客户开发了一套工具，帮助他们将思维视角从以数据为中心转变为以人为本。

关于大数据和密集数据如何在企业组织中发挥协同作用，我已经整理出以下机会(当然，它们不限于这些):

健康医疗

随着个人可以越来越方便地跟踪自己的健康状况，自我量化正成为一种主流。医疗服务提供商将有越来越多的机会收集各种匿名数据。像哮喘文件这样的项目可以让你快速了解厚数据和大数据将如何共同解决全球健康问题。

移动运营商匿名数据的重新定位

世界各地的移动公司已经开始重新包装和销售他们的客户数据。营销人员不是唯一的买家。城市规划者正在使用air sage的蜂窝网络数据来了解当地的交通状况。为了保护用户的隐私，这些数据将是匿名的或个人通信记录将被删除。当然，如果没有关键的个人信息，数据将会丢失关键的背景信息。在这种情况下，如果没有厚厚的数据，企业很难破译由于个人信息的擦除而丢失的个人情况和社会背景，也不可能真正解读数据。

社交网络分析

社交媒体可以生成大量数据，这可以丰富社交网络分析。目前，研究科学家，包括希拉里·梅森、吉拉德·洛坦、邓肯·瓦特和伊森·祖克曼(以及他在麻省理工学院媒体实验室的实验室)，正在研究信息如何在社交网络上传播，以及同时会出现什么问题，这些问题只能通过大量数据来回答。如今，越来越多的公司将社交媒体作为他们的衡量标准，所以他们必须对此保持谨慎，不要误以为只通过数据就能看到影响因素。媒体对塞萨尔·希尔达格(cesar hildalgo)作品的误读是对大数据网络分析结果的曲解，这意味着维基百科可以成为一种文化媒介。(点击此处查看希瑟·福特的更正。(

品牌战略和产生洞察力

长期以来，企业习惯于依靠市场分析来制定企业战略和产生见解。如今，企业正转向更加以人为本的方法，这种方法基于大量数据。在最新的jcrew报告中，fast公司明确指出，在大数据驱动的管理咨询方法失败后，真正知道消费者想要什么来带领品牌走出困境的是员工。其中，一位名叫詹娜·莱昂斯的员工有机会与消费者一起尝试、修改和实时测试产品。她的方法在消费者中引起了反响，最终成功地将jcrew转变成一个人们崇拜的品牌，其收入增加了两倍。

产品/服务设计

算法本身不能解决问题，但仍有许多公司依靠算法来指导产品和服务开发。施乐使用大数据为政府解决问题，但它也使用人类学研究作为数据分析的补充。施乐parc的人类学家Ellen issacs提到了厚数据对设计工作的重要性，他说:即使你对某项技术有一个清晰的概念，你仍然需要设计它来确保这个概念符合人们对自己行为和活动的看法。你必须看看他们是怎么做的。

实施企业组织战略

密集数据可用作大数据的补充，以减少计划的企业转型的破坏性影响。定量数据可能表明必须做出一些改变，但是在企业组织中颠覆的成本是巨大的。重组组织结构图、重写工作描述、改变工作职能以及重新设定成功标准都要付出高昂的代价，而这可能不会反映在大数据计划中。企业需要厚数据专家与企业领导合作，以了解变化的影响和背景，从文化角度决定哪些变化是可行的，以及如何设计整个过程。格兰特·麦克拉肯称厚数据专家为首席文化官。他们就像企业的眼睛和耳朵，他们会敏锐地嗅出即将到来的变化，即使这些潜在的变化只发出非常微弱的信号。首席文化官是一位厚数据专家，负责收集、讲述和传播故事，并保持企业组织的氛围和灵活性。提出大数据概念的Roger magoulas强调故事的必要性:故事可以迅速传播，分析和总结带来的收获可以传播到整个企业组织。

综合利用同理心和数据资源进行创新

除了所有这些可以挖掘的机会之外，大数据仍有很大改进也非常重要。根据gartner的研究，只有8%的投资大数据能力的公司正在对大数据做一些影响深远的事情。其他公司只是使用大数据来推动增量增长。这意味着，尽管许多公司都在谈论和投资大数据，但他们并没有真正利用大数据来推动真正的变革。

在我看来，如果企业和机构想要充分发挥大数据的潜力，就必须结合使用厚数据，这就是为什么我们现在比以往任何时候都更需要具有人类灵感的研究人员，无论他们是人类学家、市场研究人员、设计研究人员、设计师、产品经理、纪录片导演、制片人、作家还是社交媒体经理，因为这些研究人员总是以同理心收集和分析数据。最具创新性的公司是那些知道如何全面利用大数据和同理心的公司。这是阿里巴巴、百度和腾讯如此成功的原因之一。他们总能以最快的速度掌握实际用户的情况，从而推动他们的技术创新。未来，中国的创新将取决于形势和数据。

(王胜杰，pl data Company创始人，全球科学人类学家，ideo Shanghai常驻专家。(