大數據泰囧

1. 大家怎麼看待出軌這件事

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作者：仲念念

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超級丹出軌事件像年三十的鞭炮一樣，噼里啪啦的炸開，每個人都忙的像過年似得，真心熱鬧。我一邊啃著蘋果，一邊淡定的刷著微博，然後漫不經心的問我旁邊打擼啊擼的男友：「看來這是個新興的流行趨勢啊，這年頭不出個軌都不好意思出門了，以後你也會出軌嗎？」「會啊，出軌不是很正常一件事嗎，怎麼還搞得腥風血雨的。」一口蘋果卡在了喉嚨里，半天沒咽下去。我大腦空白了好幾秒，然後心花怒放的想：牛逼啊，這孩子夠耿直啊，跟外面那些妖艷貨就是不一樣。這回答絕對是一股清流！

人美又有才的情感作者，公眾號：仲念念

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2. 春節檔電影是「割韭菜」電影嗎有哪些成為了經典電影呢

從大數據來看，春節檔電影大部分都是“割韭菜”電影，例如《澳門風雲》系列、《唐人街探案》系列等，不過在近幾年的春節檔也是出現了一部分經典電影的，其中包括戰爭類的《紅海行動》、科幻類的《流浪地球》和劇情類的《你好，李煥英》。

最後，這幾年春節檔出現的評分高的影片，也就是8.3分的《紅海行動》、7.9分的《流浪地球》、7.8分的《你好，李煥英》，其中《你好，李煥英》還受到了非常大的爭議，很多觀眾不願意承認其是經典影片，不過從這部影片目前獲得的口碑、票房和獎項來說，被稱為春節檔的經典並不為過。

3. 伯凡非常道的節目列表

中央人民廣播電台經濟之聲《伯凡非常道》節目主題一覽表年份中央人民廣播電台經濟之聲《伯凡非常道》節目主題一覽表2011年2011-08-12「伯凡非常道」第001期：李寧為何成為「跳水冠軍」
2011-08-26「伯凡非常道」第002期：喬布斯辭職與蘋果的未來
2011-09-02「伯凡非常道」第003期：五糧液為什麼喪失了定價權
2011-09-09「伯凡非常道」第004期：惠普放棄PC意味著什麼
2011-09-16「伯凡非常道」第005期：九陽的危機說明了什麼
2011-09-23「伯凡非常道」第006期：俏江南為什麼不再走俏
2011-09-30「伯凡非常道」第007期：美特斯邦威放棄電子商務意味著什麼
2011-10-07「伯凡非常道」第008期：喬布斯是安心離開的嗎
2011-10-14「伯凡非常道」第009期：為什麼沃爾瑪在中國一錯再錯
2011-10-21「伯凡非常道」第010期：小米手機能否沉靜地輝煌
2011-10-28「伯凡非常道」第011期：比亞迪公司成敗的前因和後果
2011-11-04「伯凡非常道」第012期：「棄業家」的行為邏輯
2011-11-11「伯凡非常道」第013期：公司里的「首席能量官」
2011-11-18「伯凡非常道」第014期：漢王電子書的大敗局
2011-12-02「伯凡非常道」第015期：光伏企業如何度過嚴冬
2011-12-09「伯凡非常道」第016期：一家洗衣店的商業模式創新
2011-12-16「伯凡非常道」第017期：新浪股價暴跌說明了什麼
2011-12-23「伯凡非常道」第018期：凡客必須解決的三個悖論 2012年2012-01-06「伯凡非常道」第019期：任正非到底告訴我們什麼
2012-01-13「伯凡非常道」第020期：評胡潤全球十大奢侈品牌榜單
2012-01-20「伯凡非常道」第021期：柯達留下了什麼
2012-01-27「伯凡非常道」第022期：春晚應該改變的到底是什麼
2012-02-04「伯凡非常道」第023期：Facebook社會化創新的勝利
2012-02-10「伯凡非常道」第024期：索尼為什麼會衰落
2012-02-17「伯凡非常道」第025期：日本企業為什麼會陷入集體性危機？
2012-02-24「伯凡非常道」第026期：面對企業用工荒，化危機為轉機
2012-03-02「伯凡非常道」第027期：唯冠的教訓
2012-03-11「伯凡非常道」第028期：日本大地震之後的復興和再生
2012-03-16「伯凡非常道」第029期：網路視頻的行業洗牌即將來臨
2012-03-23「伯凡非常道」第030期：資本為什麼紛紛追逐養豬業
2012-03-30「伯凡非常道」第031期：電子商務對傳統企業到底意味著什麼
2012-04-06「伯凡非常道」第032期：廉價勞動力時代正在結束
2012-04-13「伯凡非常道」第033期：華為能成為中國的蘋果嗎
2012-04-20「伯凡非常道」第034期：中國節能和新能源汽車發展之路任重而道遠
2012-04-27「伯凡非常道」第035期：人民網為什麼會受到高度追捧
2012-05-04「伯凡非常道」第036期：馬化騰為什麼關注「失控」
2012-05-11「伯凡非常道」第037期：房鬧，將鬧出些什麼後果來
2012-05-18「伯凡非常道」第038期：第三次工業革命挑戰下的中國製造業
2012-05-26「伯凡非常道」第039期：國產手機為何再度繁榮？
2012-06-01「伯凡非常道」第040期：勞動生產率，中國經濟增長的隱憂和軟肋
2012-06-08「伯凡非常道」第041期：奇瑞到底能發生多大的改變
2012-06-15「伯凡非常道」第042期：新一輪家電內需拉動措施會有效嗎
2012-06-22「伯凡非常道」第043期：雷軍的最後的金山
2012-06-30「伯凡非常道」第044期：拉手網為什麼會陷入致命的困境？
2012-07-07「伯凡非常道」第045期：孫明波面臨的挑戰
2012-07-13「伯凡非常道」第046期：商業銀行面臨的巨大挑戰：去中介化與泛金融化
2012-07-21「伯凡非常道」第047期：當當網為什麼跌出電商第一陣營
2012-07-27「伯凡非常道」第048期：阿迪達斯的出走意味著什麼
2012-08-03「伯凡非常道」第049期：深發展的更名與綜合金融時代的來臨
2012-08-10「伯凡非常道」第050期：穩增長需要克服慣性思維
2012-08-17「伯凡非常道」第051期：一場所謂的價格戰：京東挑戰蘇寧的真實目的
2012-08-24「伯凡非常道」第052期：一場低調的大戰
2012-08-31「伯凡非常道」第053期：對360、網路大戰的預判
2012-09-07「伯凡非常道」第054期：阿里金融為什麼讓傳統商業銀行感到威脅
2012-09-15「伯凡非常道」第055期：Iphone5是否意味著蘋果的衰落
2012-09-28「伯凡非常道」第056期：華為的「末日管理」
2012-10-06「伯凡非常道」第057期：免費引發的巨大成本，反思高速路免費導致的亂象
2012-10-12「伯凡非常道」第058期：紅孩子因何不再紅
2012-10-19「伯凡非常道」第059期：全球化競爭當中的氣候變化
2012-10-26「伯凡非常道」第060期：雷士風波的啟示
2012-11-02「伯凡非常道」第061期：從松下的巨虧看日本經濟的衰落
2012-11-09「伯凡非常道」第062期：光伏業與20英里法則
2012-11-16「伯凡非常道」第063期：新浪的基因如何阻止了新浪的轉型
2012-11-23「伯凡非常道」第064期：機器人協議當中的知識產權之爭
2012-11-30「伯凡非常道」第065期：顛覆性創新的邏輯
2012-12-07「伯凡非常道」第066期：蘋果「熟」了嗎？
2012-12-14「伯凡非常道」第067期：為什麼國產智能手機的繁榮快到頭了？
2012-12-21「伯凡非常道」第068期：拒絕末日
2012-12-28「伯凡非常道」第069期：微信，騰訊的光榮革命 2013年2013-01-04「伯凡非常道」第070期：新的一年，看電子商務的未來
2013-01-11「伯凡非常道」第071期：泰囧，微博化的勝利
2013-01-18「伯凡非常道」第072期：傳統出版業的轉折點已經到來
2013-01-25「伯凡非常道」第073期：聯想的「聯」和「想」
2013-02-01「伯凡非常道」第074期：遺忘常識的代價
2013-02-08「伯凡非常道」第075期：戴爾的自我迷失之路
2013-02-15「伯凡非常道」第076期：手機簡訊的「黃昏」
2013-02-22「伯凡非常道」第077期：蘋果會收購諾基亞嗎
2013-03-01「伯凡非常道」第078期：一場有意的戰爭
2013-03-08「伯凡非常道」第079期：綜合金融2.0
2013-03-15「伯凡非常道」第080期：城鎮化不能本末倒置
2013-03-29「伯凡非常道」第081期：大數據與超級智能
2013-04-05「伯凡非常道」第082期：電信運營商為何再也不能「我的地盤我做主」
2013-04-12「伯凡非常道」第083期：不可逆轉的PC頹勢
2013-04-19「伯凡非常道」第084期：是什麼導致了中國服裝業的巨大庫存
2013-04-26「伯凡非常道」第085期：PC行業還有重生的機會嗎
2013-05-03「伯凡非常道」第086期：禮品經濟和體驗經濟
2013-05-17「伯凡非常道」第087期：正在到來的互聯網並購大潮
2013-05-24「伯凡非常道」第088期：回到真實的「稻盛和夫」
2013-05-31「伯凡非常道」第089期：為什麼小片能戰勝大片
2013-06-07「伯凡非常道」第090期：面對網路金融，傳統金融業真的沒感到威脅嗎
2013-06-14「伯凡非常道」第091期：騰訊為何如此淡定
2013-06-21「伯凡非常道」第092期：大數據時代的兩大基本問題
2013-06-28「伯凡非常道」第093期：廣播媒體為什麼在網路時代具有「免疫力」？
2013-07-05「伯凡非常道」第094期：後搜索引擎時代
2013-07-19「伯凡非常道」第095期：超級本為什麼超級「笨」？
2013-07-26「伯凡非常道」第096期：移動互聯網的下一個機會
2013-08-02「伯凡非常道」第097期：產業升級中如何避免買到一張「舊船票」
2013-08-16「伯凡非常道」第098期：「大師」們的商業模式
2013-08-23「伯凡非常道」第099期：紙媒業能劫後重生嗎？
2013-08-30「伯凡非常道」第100期：從銀行官微到微信銀行

4. 大數據里的真命題和偽命題

大數據里的真命題和偽命題

大數據必會深刻的改變這個世界，這點是毋庸置疑的，但從很多當下的討論來看，大家似乎在大數據的使用邊界上走入了誤區，這篇文章想具體探討下大數據能幹什麼以及不能幹什麼上的原則問題。
大數據與預測
人們總是想預測未來，因為這樣經濟收益會非常大，於是我們經常看到大數據與票房預測的故事，有時准，有時不準。
大數據確實可以用來做預測，但是有能力邊界的，影響這個能力邊界的關鍵因素就是索羅斯經常說的反身性。反身性說的是：參入者的思維與參入的情景之間相互聯系與影響，彼此無法獨立，認知與參入處於永遠的變化過程之中（網路）。反身性之所以對預測有影響，是因為它會導致出現不連續的變化。
這在邏輯上很好理解，當一件事物是連續變化的，你比較容易計算出它未來的狀態，比如汽車，我們只要知道它的速度，那就比較容易預測它下一刻的位置。但如果是充滿突變的混沌系統，這種預測就很難實現，汽車本來走得好好的，突然天上掉下一架飛機來，那它當然不會出現在本來預測的那個位置。所以做預測，第一關鍵是這系統是不是一個混沌系統，在充滿偶然的混沌系統里，基於數據的預測是無效的。而反身性正是導致混沌蝴蝶會出現的一個關鍵因素。
當我們去觀察某個系統並採取行動時，系統本身會因為我們的觀察和行動發生改變，這就是反身性。而當每個人都這么做時，那被觀察和操作的系統就會變成混沌系統。金融市場已經充分說明了這點，如果大數據在預測上是沒邊界的，那隻要掌握了大數據應用技巧，在金融市場上就沒人不會賠錢，但顯然這是不可能的，最多是不同人輸贏的概率不同。
容易預測的與不容易預測的
如果一種現實更多地依賴於某些不易改變的因素，比如一種文化傳統、一種生物特性，那這種現實是容易被預測的；如果一種現實更多地依賴於可被瞬間改變的因素，比如：人們的心情，那這種現實是不容易預測的，甚至是不可預測的。
具體來講，人們生病後會檢索自己的相關症狀，而傳染病會擴散，因此Google那種監測傳染病暴發區域，以及預測其可能擴散路徑的大數據使用方式是極為有效的。在這里反身性並不起太大作用。
但股票就不行，因為你在預測，別人也在預測，買家和賣家的行動又不一致，這就會使股票市場成為混沌系統。究竟怎麼樣才能用大數據預測到國內這波股票的上漲呢？
同傳染病和股票市場相比，電影票房的可預測性則在兩者之間。有必然性在支撐，比如基本上很垃圾的電影很難有好的票房，但偶然性影響也很大，你不好預測哪個點戳到了人們的哪個神經，它突然就變火了。誰能預測泰囧的10億票房呢？所以我的判斷是在票房預測上，不管大數據怎麼發展，它始終會處在時靈時不靈的狀態上，因為這根本不是個技術問題。
總結來看，反身性作用越大的領域越不容易預測，反之則預測的幫助會比較大。
監測與預測
在預測上大數據必須面對自己的邊界問題，但在監測上大數據的威力是無遠弗屆的。
我們這個世界的數據化程度一定是越來越高的，當我們在社交網路中活動時，其實就是我們個人在不停數據化的過程，我們的偏好、關系、每日活動等正在源源不斷的數據化過程中，如果可穿戴設備、智能家居發展起來，那數據化的東西就會更多。
我在互聯網時代的方法論那系列文章里一直堅持這樣一種觀點，互聯網正在生成一個與現實世界並行的很像黑客帝國的意識空間，而這個意識空間是數據化的。理論上講，在這個空間里不存在信息不透明這回事，空間和時間不再成為阻隔信息流動的障礙。所以不管你喜歡不喜歡，在數字化面前每個人正在變成透明人，也就是說100%可監測。
監測與預測間的橋梁是必然邏輯和直覺，直覺依賴於個人才情天分，這放在一邊不提，主要談下必然邏輯。有必然邏輯在，事情就有了發生的可能性，但不一定發生。這點比較不好理解，我們來看個例子。
我們談微信的時候更容易聚焦到張小龍打造產品的功力，往往容易忽視馬化騰張小龍才是打造微信的組合。從公開報道來看，當時騰訊內部是有很多團隊同時在開發移動IM的，而這種投入很可能是基於「移動互聯網才是真的互聯網，騰訊必須在移動互聯網的IM上佔有統治地位」的假設，在這種假設下馬化騰又有所謂的灰度理論，所以才有多支團隊同時並進。如果沒有這類頂層設計，我想更多公司更可能是在移動版QQ上做微創新，進一步掉入創新者的窘境。
如果抽象點來分解這個例子，那我們可以這么講，移動互聯網的發展是可以從大數據上感知的，因為只要做足夠的監測，那麼就可以從數據上在較早階段感知到這個趨勢。但判斷移動互聯網是真的互聯網，則依賴於當事人的眼光格局，再進一步決定去同時做微信和手機QQ，那則是上述邏輯的一個後果。在決定做微信那個時間點，馬化騰乃至其他大佬也不知道它一定能成，否則大家一定是別的事情都不幹，都專心做微信。但微信確實是移動互聯網是真的互聯網這一條必然邏輯的一個衍生品，相當於是預測未來的一個後果。這就是大數據、監測、必然邏輯與預測的關系。
結束語
大數據方興未艾，但在用大數據時最好也考慮下它的能力邊界，否則就可能因為它在某個點上失靈而懷疑大數據本身，這是會得不償失了。隨著數據化程度的提高，反身性的作用可能會越來越大，作為結果，世界會變得越來越像混沌系統。在這樣的趨勢下，相信上文提到的監測與必然邏輯的結合應該會對如何使用大數據有所幫助。

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5. 怎樣預測票房

票房預測：需求與現實

從1896年西洋影戲傳入上海徐園，到1905年中國拍攝首部國產電影《定軍山》，再到2013年全國電影票房突破200億
大關，（4）有著百餘年歷史的中國電影產業，在近幾年呈現出飛躍式發展的態勢，無論是影片質量、院線建設還是投資規模都有了長足的發展。與此同時，隨著
「大數據」時代的到來，電影觀影群體、觀影偏好與心理、電影信息傳播和獲取方式也都在發生著深刻的變化。

毋庸置疑，多樣化資本的加入是中國電影不可或缺的發展引擎，然而，電影行業以投資回報率難以預測著稱，大投入未必有大產出，票房預測工具的缺失使得投資者
無法有效對沖投資風險，華人著名導演吳宇森的《風語者》就拖累了米高梅公司最終走向破產。因此製作與發行公司不得不考慮所有對票房有影響的因素：辣媽李小
璐對《私人訂制》票房貢獻幾何；《風暴》票房為何遠低於其金牌製片人江志強預期；被吐槽「爛片」的《富山春居圖》和《小時代》緣何票房卻一路走紅；成龍大
叔的《警察故事2013》有無必要拍成3D；《泰囧》的「報復性」觀影效應能否復現……這一切的一切其實都可以從「大數據」中找到答案。因為網路上的每一
次瀏覽、查詢乃至點擊所匯聚成的群體智慧都「蝴蝶效應」般地影響著電影的最終票房。

2013年Google在一份名為《Quantifying Movie Magic with Google Search》（5）
的白皮書中公布了其電影票房預測模型，該模型主要利用搜索、廣告點擊數據以及院線排片來預測票房，Google宣布其模型預測票房與真實票房的吻合程度達
到了94%，但並未見其公開對未上映電影的預測結果。

搜狗公司藉助「深思」系統，建立了更為復雜的模型，用於預測國內電影票房，並在新浪微博上提前發布了2013年12月國內上映電影的首周票房預測結果。很高興到目前為止預測結果與真實數據非常接近，同時，我們的模型還可以用於對影響票房的因素進行定量分析。

搜索查詢量的奧秘

搜狗搜索每天都響應上億次的搜索請求，查詢詞的分布和變化趨勢能夠很好的反映出中國網民的興趣點和關注指向。與Google的研究類似，我們也發現，電影
上映前相關查詢詞的搜索次數與票房收入有著很強的關聯性。這一點很好理解，用戶的主動搜索行為體現了用戶對這部電影的潛在興趣。

我們選取了2013年1-11月國內上映的180部電影的票房和上映前的搜索量數據作為訓練集，用於訓練一個基礎的線性回歸模型。實驗發現，單純利用搜索
量訓練得到的模型，預測得到的首周票房與真實票房的相關度R方值僅為68%，這與Google僅用搜索數據得到的結果70%很接近。（註：R方值取值為0
至1，值越大表示模型預測效果越好），這個結果也說明無論在中國還是美國，用戶的搜索行為是很相似的。

用搜索量來進行預測票房是一個好的開始，但是准確度還遠遠不夠。同時很多搜索詞還存在歧義的情況，比如《生化危機》，既是電影也是游戲，混在一起會造成票
房預測值偏高。進一步研究發現，游戲意圖的查詢請求量較為平穩，但電影意圖的查詢請求在上映前則有一個高峰，也可以通過用戶點擊的URL來進一步確認用戶
的搜索意圖。因此模型需要再引入查詢量的變化趨勢和用戶點擊的分布情況。修正後的模型可以達到74%的准確度，這時模型已經可以對電影票房進行一個粗略的
估計。

社交媒體：用戶的情感分析

社交媒體數據對票房預測也會有一定幫助。假設你是某個明星的粉絲，打算去看他主演的電影，那麼你很可能會提前轉發該電影的相關微博給你的朋友。國外已經有
很多預測項目都是在針對Twitter數據做研究，這里我們主要採用國內部分微博網站的數據來進行預測。通過自然語言理解技術，分析出用戶對未上映影片的
情感傾向，從而轉換為用戶的觀影需求。進一步可以考慮的因素包括微博轉發深度、評論活躍程度，以及相關微博數量隨電影上映日期臨近的變化趨勢，這些數據都
可以被有效的提煉為特徵並加入到模型中。

微博數據的加入使得准確率超過了80%。

結語

預測專家納特·西爾弗在《信號與雜訊：大數據時代預測的科學與藝術》一書中提到，大數據時代的預測更容易失敗，大部分失敗的預測都源於一種盲目的自信，用精確的預測來冒充准確的預測。

對此我們有著清醒的認識，目前的票房預測模型還有若干需要改進的方向。首先，目前模型的主要思想是通過電影上映前的用戶關注度來推算首周票房，這實際上沒
有考慮電影上映後的口碑對票房的影響；其次，模型較為依賴歷史數據，可能難以識別一些上映後脫穎而出的小成本「黑馬」電影；再次，目前的技術只能提前10
天預報出首周票房，還可以更加超前。

總體而言，「深思」系統代表了搜狗公司在社會化預測方面一些新的嘗試。我們試著從繁雜的海量數據中篩選出真正的信號，努力穿越不確定性的迷霧，區分出未來
圖景的哪些部分可以預測，哪些不可預測。通向這個未來的道路還在探索之中，但目前工作已經取得了一些不錯的進展，並給予了我們更大的信心。