特朗普未连任，大数据看走“眼”了？

美国总统竞选前，一些国外的大数据预测公司预测特朗普将连任，但是最终拜登当选了，现实打了脸。有些人疑问，大数据预测难道和算命术一样不准吗？

什么是大数据预测？

一般解释，大数据是指海量的数据集。如今，万物互联，尤其是移动互联网的普及，工作和生活都已经离不开信息设备，使用过程中无疑会产生大量的数据，大数据时代早就来临。

我国网民数量全球第一，各种上网活动都会产生数据，这其中包括网购，每天千万次以上级别的交易量。网页搜索，同样产生巨量的数据。即使我们不使用网络，城市里各种各样持续运行的监控以及传感器，银行、医院、地铁等单位处理业务的应用系统，都在产生大数据。大数据无处不在。

大数据预测则是大数据的核心应用，埃里克•西格尔在关于大数据预测的书中曾指出，大数据预测是通过学习和分析数据，来预测未来的一种科学技术，可以帮助执行人更好地决策。

大数据预测失效

这次美国大选，特朗普和拜登分属的共和党、民主党都有自己固定的票仓，在这些州大数据预测也比较准。但是，往往决定总统竞选结果的是那些摇摆州，摇摆州的民意调查也经常不精准，如何建立有效的预测模型，成了预测结果是否准确的关键。

一家预测特朗普连任的大数据公司，他们建立的模型是，分析网民搜索特朗普和拜登丑闻的比例。数据显示搜索拜登丑闻的网民远多于特朗普，通过丑闻搜索来预测竞选结果，前几次大选都显示了这种模型的准确性。

大数据预测失效是因为建立的模型准确性有偏差。

但是，此次特朗普团队对美国疫情的控制不力成为他很大的丑闻，网民查看新冠疫情，或者通过其他途径知晓新冠疫情，其实也是在查看特朗普的丑闻。如果该公司考虑到新冠疫情的搜索情况，重新建立模型，大数据预测就将变为拜登胜选。

所以，不是大数据预测不准，是设计大数据模型的人没有充分考虑到新冠疫情，也没有把它纳入预测模型中。另外数据源不准确，也会影响预测结果。例如有些人在做民意调查时，隐藏自己真正内心想法，这些都会变成错误的数据源。

国内一家大数据预测机构宣布，他们充分考虑了各种因素，建立了正确的预测模型，预测结果拜登胜选，说明大数据预测还是可信的。大数据预测模型的建立非常难，结果没出来前，我们都没法知道谁的模型正确，所以大数据预测有优点也有不足，企业决策需要全面均衡考虑。

应用领域多

数据每时每刻都在产生和被记录，大数据预测也正在成为各个领域的关键技术，在我们社会中发挥重要作用。

1.天气预报

大数据预测应用的典型案例是天气预报，在信息技术日趋发达的今天，在云计算和人工智能的帮助下，用先进的大数据技术处理和融合数据，气象预测会越来越准确。

气象数据，主要来源于气象卫星、气象雷达、气象站，以及各个专业机构的数据。天气预报即在海量的“大数据”基础下进行预测。

中国气象局高级工程师唐千红指出，不久的将来，地理信息和社会大数据均会为气象服务，我们可以精准了解任何时间和空间的气象信息。

2.军事预测

“知己知彼，百战不殆”。在军事领域，大数据结合云计算和人工智能技术发挥着重要作用，可以提高军事预测准确度，为战略和战术提供科学依据。

现代武器的信息化程度越来越高，智能化装备也在增加，这些军事装备可以源源不断采集各种战场数据。例如，军事卫星和雷达等系统会监测到各种数据;各种用电设备会产生电磁辐射，这也是战场数据的一种来源，将各种数据汇集，利用大数据技术，可以对敌我双方情况掌握更清楚，对战争状况进行有效预测，并制定更加有效的作战计划。

“兵马未动，粮草先行”，后勤补给在战争中非常重要，基于大数据的预测模型，可以采集作战对象和作战环境等数据，然后更科学预测出弹药补给、伤亡情况等，以便很大程度地提供后勤保障。

3.交通预测

在城市修路，大数据可以分析出合适的路线，建设单位也可以利用大数据预测，得出未来的车流量，就知道该建几条车道等，交通管理部门也可通过大数据预测，掌握各个时间段和区域的车流量，实施智能化的车辆调度。

我们经常使用的导航软件，后台也开启了大数据系统，可预测出合适的路线，随着技术的完善，预测的路线已经越来越精准。

4.疫情预测

2009年，一家互联网科技巨头利用美国人在互联网的搜索数据，与历史上流感传播期的数据进行对比，并用预测模型进行分析，成功预测了2009年的美国流感，并把位置精细到州和地区，比官方数据更精准，时间更早。

此次新冠疫情，也有大数据预测公司根据某些国家的行政政策、人文环境、卫生习惯、医疗条件和隔离措施等数据，预测出哪些国家疫情会比较严重些。

5.其他应用

赛果预测，有些互联网公司利用大数据平台，预测体育赛事，也有些和***相关的公司，正在用大数据预测彩票的结果。

金融市场预测，有些金融公司希望借大数据预测知晓金融市场走向，有个别公司获得了一定成功。

物价指数预测，大数据预测可以更加精准预测物价趋势，能提前发现通货膨胀或经济危机的蛛丝马迹。

用户需求预测，通过收集消费者的上网行为数据，大数据可以分析和洞察消费者的需求，相关的公司可以利用这些分析数据，推出和优化商品。

自然灾害预测，在物联网时代，传感器、摄像头和无线通讯遍布全球，利用各种监测设备采集的大数据，可以更加有效地预测将要发生的洪涝、高温等自然灾害，有利于我们提前做好预防措施。

除了上面列举的多个领域之外，在环境变化预测、污染排放预测、未来健康预测、行业发展预测、风险评估等领域，大数据预测正在发挥着重要作用，虽然大数据预测也未必百分百准确，但是这是预测领域比较好的方法。

处理好隐私，发展更广

中研普华研究报告指出，44.1%的受访企业表示，隐私保护成为制约大数据发展的第一障碍，既要保护好隐私，又要利用这些数据做预测，是大数据预测公司必须面对并解决好的难题。

中国科学院院士王小云教授指出，在信息时代，大数据面临严峻的安全问题，个人隐私如何更好的保护面临挑战。举例说，我们在超市和网上都会留下购物信息，在手机里存储个人秘密，在医院里有就诊记录。智慧城市系统有很多传感器记录，我们的指纹、脸部识别照片经常被其他机构获取。而这些信息如果被泄露，可能会为黑色产业链提供财富。

大数据预测公司使用这些数据时，需要格外小心，既要做到不侵犯他人隐私，也要有足够的措施保护好数据。

王小云教授强调，保护个人隐私，法律保障是基础。在我国，已有了三部法律，分别是电子签名法、网络安全法和电子商务法，另外，个人信息保护法有望出台，通过这些法律可为大数据保驾护航。

大数据预测公司，应在符合法律的基础上，开展更多的预测应用。在未来，大数据预测的市场会越来越大。
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