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2015-10-21
上海人口大撤离?“大数据”为何让结论错得离谱?



上海人口出现大撤离?这条近期在网上热传的判断,最终被认定是“想多了”。根据上海市统计局、国家统计局上海调查总队的数据,2011年至2014年上海人口一直处于递增状态,所谓“人口撤离”纯属子虚乌有。

不过,最初提出“人口大量撤离魔都”的微信文章,倒也不完全是空穴来风。其理由是,2014年上海居民用电量同比下降15.2%,较2011年也偏低;作者在结合其他一些城市用电数据分析后怀疑,上海出现“人口撤离”情况。

而据市统计局和市发改委发布的信息,上海居民用电量在2011年至2013年逐年上升,2014年则出现下降,同比降幅确达15.2%;与2011年相比,2014年全市用电量173.89亿千瓦时的数据也略有降低。

判断城市规模,居民用电量的确是一个有用的指标;对这类指标进行“大数据分析”,看上去也是“大数据时代”进行宏观判断的基本方式。但在用电量数据确凿的情况下,推出的结论何以显得荒谬?

很简单,是单一化的指标使用方式出了问题——用电量和人口之间并非单向因果关系,用电量变化背后可能同时有天气、价格等多重因素的作用,造成2014年数据背离,相当程度上就与当年夏天气温不高有关。另一方面,人口变动本身有一个实际的统计指标。一味抓住某一个指标,却不顾及其适用条件,这样的“大数据分析”,难免要落入逻辑的谬误。

因用电量变化推论人口撤离,虽然是民间的一个误解,但其折射的思维方式,却值得政府治理引以为鉴。“大数据”时下已然成为热词中的热词,政府治理和公共决策中,也常被要求应用“大数据思维”。这当然合乎时代大势,但“大数据”本身并不是一个随便说说的概念。

任何一个数据要产生作用,都需要特定的适用条件,并满足某种“函数关系”,更要考虑数据形成背后的复杂动因。单纯地数据来数据去,多少是误解了“大数据”的本意——只从数学上看,简单地从数据推出结论就有可能出现“算法”问题。

何况,现实中治理和决策,岂能抽象成一道数学题?

光喊着“大数据”,不算“大数据思维”;简单地搬弄数据,结果也可能啼笑皆非。更需防范的是,过度热衷于数据本身而脱离现实思考,很可能在观念上形成一种“大数据崇拜”。在公共决策过程中,这就可能演化成“指标崇拜”。

数据往往决定着指标,而对于指标的运用,则直接影响决策的制订、推行和评估。指标本身是个好东西,但被误用甚至滥用的指标,却也是不折不扣的“魔鬼”。看上去,从数据到指标、从指标到政策,构成了一个逻辑闭环,其间或也经过了严密的推理。然而,治理之难,恰恰难在现实之变数。一旦数据失灵、指标一旦失真,治理就会面临阴差阳错甚至南辕北辙的尴尬。

许多地方风行多年的“唯GDP论”,就是一种典型的“指标崇拜”。如今从中央到地方均已明确提出将打破“唯GDP论”,但要革除官员观念深处的“指标崇拜”,恐怕还需费些心思。在许多领域,指标仍是决策的基本出发点,也是评估工作成效的核心指针。而这些指标,并不经常管用。


比如,谁都知道焚烧秸秆是雾霾“元凶”之一,各地就“禁烧”亦出台了政策、明确了指标,但据环保部新近通报,近两周在20个省份监测到的疑似秸秆焚烧点,比去年同期增长6.68%。指标有了、政策有了、优惠措施也有了,现实却缘何事与愿违?说到底,这些既定的指标、政策和措施,是否均经过了实践的有效性检验,又是否根据相关利益主体的不同特点和需求,有的放矢地进行了调适,或要打上一个大大的问号。

与秸秆“禁烧”一样,时下遭遇的诸多治理问题,都不能化简成“从A到B”的简单推论。要实现精准施策、精准治理,首先还是要从线性思维中跳出来,摆脱对指标的崇拜和依赖。

再说,纸面上的指标和现实中的“感受度”,绝不是一回事。不是吗?


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2015-11-7 23:13:51
“其理由是,2014年上海居民用电量同比下降15.2%,较2011年也偏低;作者在结合其他一些城市用电数据分析后怀疑,上海出现“人口撤离”情况。”

请问以年度数据为基础的数据分析,到底和大数据有何关系?。。。“大数据”三个字招谁惹谁了,随便一个数字比较分析就要扣上“大数据”的帽子,真是醉了。。。
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