苍井空都30岁了，但真的还会有下一个苍井空吗，在此我要接力《用数据分析AV女优，寻找下一位苍井空》一文，和虎兄虎妹一同挖掘——乘“大数据”的快车与数据分析的力量，如何能发现或者创造下一个苍老师；但更重要的是由此分享一些对大数据误解的辩证和认知。
辩证大数据之一：来处与去向在先，占有和挖掘在后
按照《犯罪心理》的模式描述下一个AV女神的特征是富有娱乐性的，但同时缺少操作性，试问星座、血型、家境，甚至脸型真的就是造就苍老师的原因吗，或者我们传统的数据分析误区也存在于对大数据的使用。如果不明晰苍老师是谁，她从哪儿而来，是找不出下一个苍井空的。
苍老师是填充国内AV女神的名号，未来是否还有全民女神的名号是一个问题，但如果要打造下一个苍井空，拼脸型是行不通的，最直接的方式就是搜集迅雷云点播、快播，以及p2pSearcher等的点播和下载数据，然后推出一部略有差异化的作品，找最密集的搜索时段，抢占用户的视野，比如电驴退役了就投放草榴社区的置顶加亮，再使用技术手段提升在VaGaa和p2pSearcher等搜索器的排行，就最有可能抓住国内AV用户的心，走进他们的硬盘；在有了一定知名度之后，积极参与公益事业，然后投身普通见光的影视圈，新的苍老师可能就此诞生了。
当然这种方式也不一定能造出下一个苍井空，但是一定比分析星座、血型和脸型来的靠谱一些。回归大数据的应用也是如此，不是有了更多数据，我们就能解决更多问题，而且数据搜集和处理本身也包含了物质成本与机会成本；有时候方向要是出了问题，活儿再精也达成不了目标，使用大数据的出发点还是要先明晰我们需要解决什么问题，然后再试图从相关数据与方法中挖掘答案；而不是根据获取的数据和结构化的处理，就直接把结果对号成我们现有问题的答案。
辩证大数据之二：大数据只是回答的开始，而非答案
大数据只是信息，是现象与结果的呈现，不是现成的答案。比如还是分析AV女优的问题，星座、血型等基本信息，身材、年龄和作品数目等职业信息也都只是结果，如果要问下一个苍井空会是什么星座、身材和作品数目？这是新的问题，已有的数据不能直接地回答你。有两个事例可帮我们理解本不存在的因果逻辑。一是罗振宇在《逻辑思维》所讲的——不能从“所有游泳运动员的身材都好”的现象得出“游泳就能身材好”的结论，因为很多人成为游泳运动员的原因正是身材本来就好，所以想通过单纯的游泳来减肥不一定能成功；二是塔勒布在《黑天鹅》一书中讲的事例，你投一枚硬币正面的概率是50%，如果你联系99次都得到了正面，在第100次投出正面的概率还是50%，这是数学理论中的独立随机事件，下一个苍老师名号的触发和上一个苍老师名号没有直接的因果联系。归纳起来就是，现在大数据的结果都是已发生事件的必要条件，不是未发生事件的充分条件；而你要问的“用户期待的下一款产品是什么”等问题都是纯粹的未发生事件。
可能是数据越多，我们就越容易自主构建本不存在的因果联系。比如你分析近几十年来日本AV女优的变化，发现整体身高渐长、罩杯渐丰，但不限于AV界，国内外的影视明星群体也会出现“身高渐长”和女性三围趋向“两凸一凹”的结果，可是这些因素早已融进当代社会的审美与时尚倾向，AV界也只是跟随潮流的一部分而已（PS：影视界的标准限定在视觉效果，荧幕之外的真实情况不好确定，毕竟AV界的职业要求不容造假，身材要求就会更严格）。有些事情即使你不用大数据和数据分析，貌似也能分辨明白，但大数据的意义在何处？
第一，大数据回答不了未发生事件的问题，但能让你客观而全面地了解已发生的事情；第二，大数据不能告诉你正确答案，但在很多时候能帮你排除一个错误答案，比如你要问“2014年服装界的流行元素会是什么”，或者你浏览近几年的数据都不会有直接的结果，但你至少确定明年基本不会再重复今年和去年的套路。
辩证大数据之三：大数据适用于控制与防御，与创新和创造是两回事
大数据本身是用比特描述世界的方式，我们能由此全局地审视已知，但不能直观地预见未知，就好比你能分析年度Top100歌曲的声谱频谱，然后再智能地写出一套乐谱，就真的成为明年的Top吗？我们借助大数据，能发现一些我们本身在乎但容易忽视的现象，比如黑莓及时利用公有云数据洞察消费者对触摸屏的接受速度，就不会动作迟迟导致错失重要的一班车了。但针对更多微观的垂直产业而言，中小企业和创业团队获取和解析大数据的成本就是高昂的，而且大数据适合发现危机与审视漏洞，对单点突破没有直观的意义。在苹果和谷歌实验室的任何一款产品，都不会是由已知数据直观推断出来的，在下一个转角处的iPod、iMac、iPad、Google Earth、Leap Motion，甚至下一个苍老师，都有可能是冒险和冒进的尝试，或者是复合因素的结果：来自我们生活中的真实痛点，以及根植在我们DNA的人性本身，即使没有大数据这般出色的定量验证工具，不妨碍你去定性地发现些什么，而在投放产品、接触用户等尝试的过程中就已经会得到验证了。
如果完善的公有云系统提供了一张完整的社会数据图谱，所有的参与者只要根据数据做出相应的反应即可，商业世界就会无趣了。“大数据”是年度流行概念之一，在此分享简单的方法论就是“聚焦核心，扫视全局”，找出自己真正需要明晰的核心问题是什么，然后借助数据与工具去探寻答案（当然也要好成本方面的考量），其他更加宏观和多元的数据，扫视了解即可。
