2月3日消息，白宮去年曾發(fā)表書面聲明稱，“大數(shù)據(jù)將作為歷史性的驅動因素，幫助美國持久性地促進社會與經(jīng)濟活力”，其創(chuàng)造的社會價值與經(jīng)濟價值得以遵從該國提倡的“隱私、公正、平等、自主”。然而事實真的如此嗎？大數(shù)據(jù)時代的危害性與局限性又是否會趕超其效益性？

某知名評論人表示，白宮這一努力平衡大數(shù)據(jù)成本與收益的舉措，實則阻礙了其長遠發(fā)展的大局觀。此外，雅虎首席執(zhí)行官瑪麗薩·梅耶爾（Marissa Mayer）表示，數(shù)據(jù)驅動技術僅僅是政府、工業(yè)企業(yè)、民間社會做出重大決定的因素之一，而誤用或濫用數(shù)據(jù)甚至比無數(shù)據(jù)所造成的結果更糟糕。

梅耶爾還指出，其公司內(nèi)部許多人總是不斷收集并解釋某些數(shù)據(jù)，這不僅會導致另外一些重要因素的缺失，還會使被測算的系統(tǒng)發(fā)生不好的轉變。

不當負擔

大數(shù)據(jù)到底是否利大于弊并不是我們現(xiàn)階段所關心的問題，而能否識別其益處的非顯性局限才是技術人員最應該關注的。

大數(shù)據(jù)支持者的核心主張是，但凡數(shù)據(jù)，必定有正面價值。然而這個想法是錯誤的，對公司管理層而言，看起來似乎無傷大雅的信息搜尋，卻往往對數(shù)據(jù)收集的主體帶來了不當負擔。

比如，全球大學排名與聯(lián)邦量刑指南是兩大復雜社會系統(tǒng)演變而成的量化值，該方面的相關人員均表示，這樣的全方位大數(shù)據(jù)歸集整理無疑損害了他們原本系統(tǒng)的秩序。

而第一個提出“大數(shù)據(jù)時代”這一概念的麥肯錫公司（McKinsey）也曾坦言，“事實上，截至目前，并沒有有效的證據(jù)表明數(shù)據(jù)的強度與特定部門生產(chǎn)力之間存在一定積極的聯(lián)系。”在隨后的幾年內(nèi)，盡管信息量化的浪潮已開足馬力，但相關證據(jù)依然少之又少。

易被操控

數(shù)據(jù)往往比人們想象的更易被操控。據(jù)Target前經(jīng)理表示，公司管理部門曾嘗試通過收集分析顧客問卷打分表以期提升顧客滿意度，然而此舉卻造成員工偽造客戶信息以夸大自己的工作表現(xiàn)。不受監(jiān)管的可編制數(shù)據(jù)一旦被偽造，那么用它分析出的結果便不具任何意義。

而先前擁有自主執(zhí)行權的負責數(shù)據(jù)編制的員工，此時卻倍感壓力重重，因為他們不得不接受不間斷的中央監(jiān)控。

不可量化

許多重要的問題是根本不適合也無法定量分析的，它們需要對價值、驅動力、所處環(huán)境及其他種種核心因素的評判。而找到一個絕對中立不偏不倚并受眾人尊重信任的人，制定量化指標來對所有因素進行評定打分，是決計無法實現(xiàn)的。這便是一切社會機制中固有的難題。

衡量知識？

新基礎科學知識對經(jīng)濟結構的影響過于分散和復雜，經(jīng)濟學家很難進行量化衡量。

當然，社會和經(jīng)濟制度的定量分析在最近幾年存在系統(tǒng)性的缺陷，但這并不意味著未來的深入研究會遭遇同樣的短板。然而，若是沿襲相同的基礎方法論，那么即便收集再多的數(shù)據(jù)，這些缺陷也將持續(xù)存在。