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拖延症患者之IBM案(3):美式普查与法式时尚

拖延症患者之IBM案(3):美式普查与法式时尚

作者: 竞争者的垄断梦 | 来源:发表于2018-06-27 23:12 被阅读2次

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    美国宪法要求每隔10年就要进行一次全国范围内的人口普查,雷打不动。

    你猜美国第一次人口普查是哪一年?

    1790年

    限于当时的人力物力,虽然数据很不全面,但起码在1790年就开始了这项利在千秋的工作,而且坚持了下来。

    美国这第一次人口普查的数据现在依然可以在网上免费获得,我在数据库中查到1790年时美国至少有1829个叫Adam的人。

    看到这个结果,我惊呆了。

    不是因为重名的这么多,而是因为220多年前的统计数据一个普通的互联网用户就可以看到。

    感慨3秒钟。

    1882年,一个名叫Herman Hollerith的年轻人从哥伦比亚大学采矿工程专业毕业后,去了MIT当老师,教机械工程。

    MIT显然是双一流高校,按说这工作已经不错了,可Hollerith只教了两年书,就跳槽到了美国人口普查局(Bureau of Census)。

    嗯?一个学工科的去当公务员是不是专业不对口?

    事实证明,不仅对口,而且是学以致用的经典好例。

    Hollerith到人口普查局的时候已经申请了一份“关于统计汇总“的专利,他知道发挥这个技术的最好场所不是MIT,而是人口普查局。

    是骡子是马,拉出来遛遛。


    1890年的一天,Hollerith坐在办公室里愁眉不展。

    每10年一次的全国人口普查又开始了,上一次(1880年)的普查结果是全美国登记人口有5000万,可光是汇总这5000万个结果就用了整整8年的时间。

    这意思是等我们看到统计结果的时候,已经是8年前的事儿了。

    这样的结果不能说一点用没有,可也真是只有在历史上留下浓重一笔的作用了。

    需要拖这么长的时间不是因为人口普查局的人磨洋工,看看1880年普查的表格:

    项目很多:姓名、性别、年龄、居住地、职业。。。

    统计表收上来后完全靠人工统计汇总,5000万个数据8年干完,每天就是17000多个,工作量也不小了。

    Hollerith认定这样下去不是个办法,统计上来的5000万只是普查中的登记人口,实际人口肯定比这要多,再加上人口本身也在快速增长,所以1890年的普查数据量显然要比10年多不少,8年肯定干不完啊,上次的普查结果还没汇总出来,下一次的又开始了。。。

    有没有办法能够替代人工快速汇总数据?如果有的话,只能是机械了。

    Hollerith到处寻找能自动干活的机械装置,他看到了这个:

    这是一台由法国人发明的织布机,叫Jacquard Loom。

    织个布没啥了不起,能织出复杂的图案来就有点意思了,可是这台机器能自动织出好看的图案。

    这就厉害了!

    这个高大上黑科技的核心是这些样的卡纸:

    通过孔洞的位置来控制织布机织什么图案。

    Hollerith望着这台织布机出了神,带洞洞的卡片能先把图案的信息记录下来,再告诉织布机,那能不能用同样的方式记录人口普查表的那些数据呢?

    能的话,把织布机上读取卡片洞洞信息的部分改一下,就可以读取汇总人口普查的数据了。

    没想到!万万没想到!电脑,这个人类历史上的伟大发明,居然来自于法国人对臭美的不懈追求。。。

    学矿山机械出身的Hollerith很快就把Jacquard Loom上的卡片读取原理移植到了人口普查的数据汇总上。

    先把样本的各项指标按统一规则用卡片上孔洞的位置记录,将卡片列队通过机器,机器就可以自行读取数据并加总。

    Hollerith发明的这个机器就是上次已经见过的“制表机”:

    凭着这个黑科技,美国1890年的人口普查给了美国公众一个惊吓。

    虽然登记人口达到了6200多万,比1880年普查时多了25%,可人口总量这个数据居然在调查结束后几个月就公布了。

    几个月??

    比起以前要等很多年,这次的统计速度快到公众怀疑人生。。。

    于是公众纷纷指责人口普查局工作态度不严肃,随口胡编统计结果!

    这。。。

    凭着Hollerith的制表机这个黑科技,1890年的美国人口普查用了6年就完成了全部的数据统计汇总工作,虽然登记人口数量增长了25%,但耗时却从1880年的8年缩短到6年,同时也给美国纳税人节省了500万美元的经费。

    嗯,1890年的500万美元,一笔不小的钱啊。

    科研很值钱。

    Hollerith现在也很值钱。


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    (图片来自网络,感谢原作者和能让我找到的Google)

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