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大数据能给出结论,但给不了解释
来源: 收集   作者:网友  日期:2018-1-22  类别:大数据  主题:实践应用  编辑:Annabelle
人与人交流的传统调研模式,不仅没有被所谓大数据掩埋,反而在大数据时代,被一个个数据又激发出来。
大数据给不出解释


搞大数据研发,不就是坐在实验室、电脑前,整天对着数字噼里啪啦地运算?


可腾讯公司用户与市场研究中心调研员韩娜,更多地是奔波在见调研对象的路上。


韩娜讲了一个对于她来说“家常”的故事。


一年冬天,她从南方的深圳赶到北方的沈阳,约了一个孩子做用户调研。本来知情的父母临时有事不在,孩子的姑姑不让韩娜进门。韩娜拿出身份证、工作证、介绍信,反复解释,但所有证明一概无用,对方就是不肯相信。


最终,韩娜被“砰”的一声拒之门外。


类似的经历,韩娜所在的团队几乎人人都遇到过。


很多人不理解,一个互联网公司怎么还用上门调研这种“老土”的方式?


的确,拥有7.62亿月活跃微信账户、8.77亿月活跃QQ账户的腾讯,并不缺乏用户社交的大数据,但光有数字就行了吗?


“大数据给出了结论,但给不了解释。”用户与市场研究中心总监谭池举了一个他自己的亲身经历。


多年前,他曾经参与过早期苹果手机一代的调研。当时,老外们通过大数据惊讶地发现一个现象:苹果的几种输入法中,中国人特别偏爱某一种。可是老外想不通,这是为什么?


谭池说,“为什么”往往是大数据的盲点,想要找到答案,目前,还只能依靠传统的人对人询问。


当时,经过传统调研,谭池找到了原因:


中国抽烟人口比西方国家多,许多公共场合更是想抽就能抽,人们一只手拿烟时,只好单手握着手机打字,因此中国的苹果一代用户,特别偏爱单手型、单指型的输入法。


知道这个“为什么”以后,相关产品的开发,开始更多考虑单手模式了。


人与人交流的传统模式,不仅没有被掩埋,反而在大数据时代,被一个个数据又激发出来。


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大数据读不出场景


“滴”“滴”———访谈室里充满此起彼伏的电子音。研究员们有些震惊。


事情缘起于产品经理想做一个无障碍功能的设计。研究员朱丹招募了6位盲人进行访谈。起初,大家做好充分准备,以为盲人们可能不会使用智能手机,不会用APP,需要先教一下。


但没想到,这群盲人使用互联网产品相当熟练。


他们利用智能手机的读屏功能,并且每个人都把声音调到最快档,只听见手机发出“滴”“滴”这样短促的电子音,常人的耳朵根本听不懂是什么,但6位盲人却在怪诞的声音中,熟练地使用互联网,让在场的“小伙伴都惊呆了”。


“原来网络对他们的帮助比我想象中大很多。”朱丹感慨。有位盲人告诉她,比如移动支付,对正常人来说只是多了一种支付手段,但对他们而言是一种颠覆式的设计,大大方便了盲人消费。


大数据提供了一个结果,但它并不知道用户在使用产品时,身处什么样的场景,怀揣怎样的心情,有着怎样的需求。这一切,唯有人与人面对面,才能知晓。


还有一次,谭池找到了成都的一名用户,兴高采烈跑到对方家里。目的是为了知道用户使用产品时,真实的生活场景什么样。一番交流和观察后,他忽然觉得不太对劲:


这户人家冰箱里只有6罐可乐,没有多余的食物,房间里也找不到水壶或饮水机。谭池发短信给同行的同事:留意一下,这是不是他真的家。


等到双方聊得很开心以后,对方果然露出了口风,原来他确实不住在这儿,这间屋子的主人是他父母,目前租给别人,这次为了接受调研,临时借用了一下。


“这样一来,我观察他的生活场景,有一半信息就没用了,比如小区、邻里关系等。”谭池遗憾地说。


用户真正的使用情景,他们的担忧、开心、困惑与不爽,目前的大数据读不出来。数据再大也是死的,只有人能激活它



大数据不知道怎么做


多年前,有一位调研员曾经接过一个项目,对方要求调研某产品在用户心中是多少分,如果得分在80分以下,整个相关团队就要被撤销。


“其实,给79分还是80分,有很大区别吗?”谭池反问,“不谈评分机制,就算根据数据得分,判了一个团队的生死又怎样?问题还是在那儿,依然没有得到解决。”


大数据本身,并不能给出一个既定做法。面对数据运算的结果,之后的步骤可能更加重要。


每一年,研究中心负责调研的项目数以百计,这些课题并非调研员自己“拍脑袋”想的,大部分来自产品策划的需求方。


韩娜说,刚入这一行,自己与产品经理交流时,经常需要磨合。比如一位产品经理很纠结,关于“签到”有两种改进方案,究竟95后用户更喜欢哪一种呢?他不知道。


他可能先去找数据师,去调相关的大数据。大数据显示,95后更热衷于每天上网“签到”。但是他们“签到”究竟是出于什么心理,获得了什么满足,数据并不懂。


于是,产品经理接着找韩娜,请她进行用户研究。结果显示,95后乐意“签到”,更多是为了满足自己的情感需求,尤其是“刷存在感”。可是知道了这一点后,产品经理依然无法抉择,究竟哪个方案更好。


时间久了,韩娜渐渐明白,自己做完调研,不能仅仅解答“为什么”,“用户怎么想”,还要给出“怎么做”的建议。


当然,再细致的调研,最终也不一定能找到产品经理想要的答案。有时候,答案是有了,但考虑到成本营收、缺乏供应商、缺乏可操作性等因素,改进方案依然不了了之。大数据和访谈就都白做了。


另一位调研员马建说,自己工作最开心的那刻,就是调研的建议被采纳,最终体现到产品中。


今天的企业、政府,乃至整个社会,很容易通过大数据对市场一目了然,但一目了然之后怎么做?漠视它、改正它、还是适应它?



大数据未必懂得价值


罗英、何文是“数据挖掘师”。但这份工作想做得好,单纯依靠算数据并不够,其实还要动用“情商”。


比如,QQ音乐有一个功能叫“猜你喜欢”。根据用户的数据,软件会自动推荐一些陌生歌曲。这种推荐,显然是基于大数据平台。一般我们以为,只要提供一些算法,大数据平台照此运算就成,但事实没那么简单。


首当其冲的是准确率。“猜你喜欢”究竟能猜对多少首歌?不同的数据师,可能会设计不同的算法,有的人效果明显比较好,他把“年龄”的数据用起来,而另外一个人没用,就会导致两者准确率差很大。


究竟需要考虑哪些数据维度,荐歌才会最符合心意呢?没有标准答案,不同数据师有自己的判断。同样的大数据库,一个运算下来比较准确,一个不准,其中唯一的变化就是人。


第二个问题是,为什么有人能想到“年龄”,而有人却想不到?凭借的也是个人经验。或者说,凭借的是人对事物的理解,考验的正是数据师的“情商”。


“在我们行内有一个不等式:业务知识>数据>算法。”罗英解释,“而业务知识就是你的理解能力。”用同行的话来说,就是“你的架构是否合理。”


最近,产品经理提出:能不能根据大数据,观察每座城市的人口迁移,随后做一份《城市年轻指数》报告?


数据师们给出了这样一些数据:用户的登录地,再比对他们的年龄信息等。最后给出来的数据,大家一看都觉得有价值,《城市年轻指数》报告就这样出炉了。


当然,更多时候,理想很完美,但运算出来的数据却没什么变化,被判定“数据价值不大”,议题便会不了了之。


大数据就好像是一杯水,我们需要去厨房煮菜,水只是材料之一。”罗英形容。


何文则说,他工作的成就感,不在于运算大数据,而在于最终“能给出有价值的数据”。


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