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大數據知道真相，你認可的因果關系未必就是正確的
2017-06-12
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大數據知道真相，你認可的因果關系未必就是正確的

大數據時代，讓很多事情發生了變化。很早以前，醫院的感染科醫生，會根據病人的生命體征來推測病人的感染情況。感染科的醫生發現：穩定的生命體征表明病人發生了嚴重的感染。是不是很奇怪。一般認為情況惡化，疼痛這才是感染的征兆。

醫生下班之前，會觀察病人，比如嬰早產兒病床的記錄表，顯示病情穩定，醫生就認為嬰兒狀況正常。

而半夜護士的電話，他們才知道大事不好。小嬰孩的穩定不代表病情好轉，反而是暴風雨前的寧靜，就如同身體要它的器官做好抵御疾病的準備。
但是，通過檢測系統收集的海量數據，能檢測到早產嬰兒身體的細微變化，傳遞給你感染的信號，大數據可以告訴你事情未來會怎么發生，他們之間有相關關系，大數據也說不出個所以然。
這種基于大數據相關關系，而不是傳統解決事情的因果關系，讓我們可以更快，更準的認識事情。
因果關系是一種快速思考模式，這可能會導致對事物的錯誤認識和理解。比如，感冒可能是因為天冷的時候穿的少，也可能是因為你接觸了攜帶感冒病毒的人，被傳染。如果你僅僅考慮因果關系，有些因素就被你忽略掉了。
大數據是一個充滿變化的時代，你的思維必須要跟得上。



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