先来问个问题|大数据正在揭露说谎的人( 三 ) 先来问个问题

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同样，大数据分析对预测大选的投票率也比传统调研的方法要更准确。比如，传统调研调查投票率，会问选民“你是否会投票” ，这个数据不一定是准确的。但是在选举之前几周搜索“如何投票”或者“在哪儿投票”的人，最有可能真正在大选日去投票。一个地区这样的搜索越多，这个地区的投票率就越高。
除了在大选中预测民意，大数据分析还能挑战一些常识，推翻我们固有的认知。看到一个问题时，我们经常用直觉去判断，但是大数据告诉我们，很多直觉不靠谱。
先举一个美国“吃瓜群众”的常识。很多美国人认为，穷人更容易入选NBA ，也就是美国男子职业篮球联赛，特别是黑人的孩子，因为在NBA球员里，黑人的比例非常大。这种传统的想法认为， NBA给了穷人家的孩子一条出人头地的出路，因此穷人家的孩子会特别努力，肯吃苦，而中产家庭的孩子缺乏这样的努力与吃苦精神。

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现实是这样么？对过去几十年所有NBA选手的家世背景的大数据分析显示，恰恰是中产家庭的孩子更有可能参加NBA选秀。因为首先， NBA需要个子高的球员，而家境比较好的孩子更容易长高，那些吃救济、单亲家庭的孩子很可能成长阶段营养不够，不容易长高。其次， NBA不仅需要高个子和体能，也需要团队配合能力，需要比较高的情商。而美国的穷人很可能生长在单亲家庭，缺乏情商教育，不合群。现实很残酷。 “吃瓜群众”对苦孩子“能吃苦更努力”的一厢情愿，在大数据面前不堪一击。
再举一个教育方面的例子。我们知道，有个群体叫虎妈，也就是严格管教孩子，要求孩子考名校的妈妈们。虎妈们有一种常识——高中进名校是未来进好大学、找到好工作的敲门砖。纽约就有这么一所特别著名特别难进的公立高中，能上这所高中，基本上就等于拿到了进入常春藤大学的录取通知书，也拥有了进入上层中产的入门券。

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大数据的研究者就问了，到底是学校优秀让学生可以有更多机会，塑造了孩子的未来，还是在激烈竞争里脱颖而出的学生本身就很优秀？大数据给了解答这一问题的机会，因为这所高中的录取完全看分数，有人恰巧超过了分数线，就被录取了，有人却因为一两分的差距而落榜。研究者对比在分数线上下差别不大的两组人未来的发展情况，发现是否进入顶级高中对于这两组人的未来没有太大的影响，决定一个人未来最大的因素是他的才智和冲劲。这个研究结果让虎妈们大跌眼镜。
第三部分。
那么下面，我就来为你讲述最后一个重点：当我们有了海量数据之后，可以更精准地对特定地区和特定人群做出分析，我们甚至有机会精准地对某个特定的人进行画像。换句话说，未来可以利用大数据做到各种各样的“私人定制” 。这听起来到底是好事还是坏事？
其实自从大数据产生第一天起，对大数据被“滥用”的风险，以及在数字时代如何保护个人的隐私，就不断被提醒。利用大数据研究来预测未来，一旦涉及到特定的个人的时候，一定要慎之又慎。
举一个可能造福所有人的例子。未来医学发展中利用大数据的一个重要发展领域就是，找到一个病史记录上跟你的身体信息类似的人，或者跟你的某种身体体征类似的人，比如说血脂和血糖水平、家族心血管疾病病史，当然也包括特定的基因等等，这在大数据时代很快就会成为可能。这可以定义为每个人的数据分身，或者说数据影子。这么做的好处很多。医生可以根据你的数据分身的病史记录，预测你未来接受治疗的反应，并可能提出更稳妥的诊疗方案，真正做到医疗的私人定制。