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大数据的问题04:盖洛普抽样的成功——大小之争

2015-11-25 21:44| 发布者: Fuller| 查看: 4815| 评论: 0|原作者: 张玉宏|来自: 北京勺海市场研究公众号

摘要: 读了上一个故事《园中有金不在金——大数据的价值》才知道目前玩大数据的就像小蜜蜂,酿的蜜不足为题,产生的价值竟然主要是传粉。虽是无心插柳,总比白干强,先放一放吧,我们要探讨一个新问题:“大”数据一定胜过 ...
       读了上一个故事《园中有金不在金——大数据的价值》才知道目前玩大数据的就像小蜜蜂,酿的蜜不足为题,产生的价值竟然主要是传粉。虽是无心插柳,总比白干强,先放一放吧,我们要探讨一个新问题:“大”数据一定胜过小抽样吗?

盖洛普抽样的成功——大小之争,“大”数据一定胜过小抽样吗?

       1936年,民主党人艾尔弗雷德·兰登(Alfred Landon)与时任总统富兰克林·罗斯福(Franklin Roosevelt)竞选下届总统。《文学文摘》(The Literary Digest)这家颇有声望的杂志承担了选情预测的任务。之所以说它“颇有声望”,是因为《文学文摘》曾在1920年、1924年、1928年、1932年连续4届美国总统大选中,成功地预测总统宝座的归属。


       1936年,《文学文摘》再次雄赳赳、气昂昂地照办老办法——民意调查,不同于前几次的调查,这次调查把范围拓展得更广。当时大家都相信,数据集合越大,预测结果越准确。《文学文摘》计划寄出1000万份调查问卷,覆盖当时四分之一的选民。最终该杂志在两个多月内收到了惊人的240万份回执,在统计完成以后,《文学文摘》宣布,艾尔弗雷德·兰登将会以55比41的优势,击败富兰克林·罗斯福赢得大选,另外4%的选民则会零散地投给第三候选人。

       然而,真实的选举结果与《文学文摘》的预测大相径庭:罗斯福以61比37的压倒性优势获胜。让《文学文摘》脸上挂不住的是,新民意调查的开创者乔治·盖洛普(George Gallup),仅仅通过一场规模小得多的问卷——一个3000人的问卷调查,得出了准确得多的预测结果:罗斯福将稳操胜券。盖洛普的3000人“小”抽样,居然挑翻了《文学文摘》240万的“大”调查,实在让专家学者和社会大众跌破眼镜。

       显然,盖洛普有他独到的办法,而从数据体积大小的角度来看,“大”并不能决定一切。民意调查是基于对投票人的大范围采样。这意味着调查者需要处理两个难题:样本误差样本偏差

       在过去的200多年里,统计学家们总结出了在认知数据的过程中存在的种种陷阱(如样本偏差和样本误差)。如今数据的规模更大了,采集的成本也更低了,“大数据”中依然存在大量的“小数据”问题,大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。我们不能掩耳盗铃,假装这些陷阱都已经被填平了,事实上,它们还都在,甚至问题更加突出

       盖洛普成功的法宝在于,科学地抽样,保证抽样的随机性,他没有盲目的扩大调查面积,而是根据选民的分别特征,根据职业、年龄、肤色等在3000人的比重,再确定电话访问、邮件访问和街头调查等各种方式所在比例。由于样本抽样得当,就可以做到“以小见大”、“一叶知秋”。

       《文学文摘》的失败在于,取样存在严重偏差,它的调查对象主要锁定为它自己的订户。虽然《文学文摘》的问卷调查数量不少,但它的订户多集中在中上阶层,样本从一开始就是有偏差的(sample bias),因此,推断的结果不准,就不足为奇了。而且民主党人艾尔弗雷德·兰登的支持者,似乎更乐于寄回问卷结果,这使得调查的错误更进了一步。这两种偏差的结合,注定了《文学文摘》调查的失败。

       我们可以类比一下《文学文摘》的调查模式,试想一样,如果在中国春运来临时,在火车上调查,问乘客是不是买到票了,即使你调查1000万人,这可是大数据啊,结论毫无意外地是都买到了,但这个结果无论如何都是不科学的,因为样本的选取是有偏的。

       当然,采样也是有缺点的,如果采样没有满足随机性,即使百分之几的偏差,就可能丢失“黑天鹅事件”的信号,因此在全数据集存在的前提下,全数据当然是首选(但从第02故事中,我们可以看到,全数据通常是无法得到的)。对针对数据分析的价值,英特尔中国研究院院长吴甘沙先生给出了一个排序:全数据>好采样数据>不均匀的大量数据

       大数据分析技术运用得当,能极大地提升人们对事物的洞察力(insight),但技术和人谁在决策(decision-making)中起更大作用?在下面的“点球成金”小故事,我们聊聊这个话题。


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