大数据时代掌握的数据越多，能够准确预测的规定也更多。
我们确实有这样的体感，在看新闻的时候发现推送的新闻都是自己感兴趣的。打开购物APP的平台，首页显示的也是自己恰好想购买的商品。
这背后都是大量的数据和算法支撑，看起来当数据足够多的时候，就可以准确预测人类的行为。
经济生活中，人们的需求数据是否可以准确测量得到呢？
我们为了得到准确的数据，可能遇到哪些障碍呢？
第一，是不是每个人都能准确描述出自己的需求呢？其实未必的，有时候连我自己都不能确认我的价值排序和兴趣排序，何况让别人给我标记呢，根本不可能准确。
第二，即便人们清楚自己的需求，当第三方去测量的时候，他又有哪些动机分享给你呢？他是不是愿意花时间来跟你分享？答案都是未必的。
第三，纯在误导的可能，比如说统计身高这个数据，虽然身高是一个客观存在的数据，但是在不同场景下，数据差异会非常大。
比如根据身高来付门票，身高高于某个数值，就要多支付额外的附加费用，人们就会倾向于报更低的身高。
如果身高越高可以获得的奖励越多，人们就会倾向于报更高的身高。
统计结果究竟是偏高还是偏低，要取决于人们对统计结果的预期。
统计的结果是随着人们的预期而变化的，这也是社会科学中的一条“测不准原理”。
第四，数据是高度分散的，要想把所有数据都收集起来，是根本做不到的。
第五，数据是高频变化的，当事情发生时，人们会根据现实情况作出应激反应或更完善的反应，需求第二定律也提到，当时间越充足，人们做出的反应会越完善，所以我们测量到的数据永远是过去式。
网友评论