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数据分析不能盲目依赖算法 以人为本最关键

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电脑不能完全像人一样引起我们的情绪反应,但可能会部分引反应。在最近关于“电脑VS人类”的争论中,推荐引擎算法处在核心地带。算法帮我们找到一本要阅读的书,找到一份工作,但它仍存在力所不能及的地方——无法替代纯粹的点对点沟通、情绪联系、个人体验。

来源:搜狐IT 2013年8月31日

关键字: 大数据 数据分析 算法 互联网 电子商务 亚马逊

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大约30年前,游戏公司EA曾打过一个广告,它在广告中问:“电脑能让我们哭吗?”这是一个发人深省的广告,但至今为止的答案是:不会。

电脑不能完全像人一样引起我们的情绪反应,但可能会部分引反应。在最近关于“电脑VS人类”的争论中,推荐引擎算法处在核心地带,尤其是网络业务、产品和服务的推荐引擎。算法帮我们找到下一本要阅读的书,找到下一个工作,但它常常存在力所不能及的地方;它无法替代纯粹的点对点沟通、情绪联系、个人体验。随着越来越多的业务可以“被发现”,最佳的平衡就是用算法收集、整合、过滤信息,然后将它与人力结合。

互联网、个人购物者

首先,让我们看看算法自己是怎么运作的!

以电子商务巨头亚马逊为例。它不需要人工,它利用推荐算法来整理、过滤信息,比如,当你寻找《权力的游戏》DVD时,它会推荐《指环王》。对于亚马逊来说,这样就足够了,因为它的业务建立在一个基础上:你能从这里获得任何东西。亚马逊是一个网络大型超市,随着电子商务产业的成熟,其它在线零售商开始意识到存在“无敌模式”:如果你想出类拔萃,想实现差异化,就需要人力的介入。

最近,著名设计师Rachel Zoe与时尚网站Piperlime(服装品牌GAP旗下网站)签约,她挑选自己喜欢的鞋子、背包、服装,她的推荐会放在Piperlime的算法推荐之上,从而更好地匹配用户的口味。

你+我=我们

早在10年前,在线婚介网站就利用算法匹配单身男女。

例如,如果一名女子的家乡是旧金山,她的个人页面提到了狗和酒,基本算法就会挑出几百名男子来匹配这些属性。

Match.com 并不认为这样的算法就足够了,它希望算法更具体一些,更有针对性,于是它请来心理学家和关系专家,他们发现行动比语言更准确。许多用户会说自己想从另一半处获得什么,但查看他的主页却发现完全不是这么一回事。于是Match.com用人力来介入。

现在,如果男子说自己喜欢金发女性,年龄介于25-30岁,Match.com会提供符合2个条件的女性供选择。

有些地方算法不管用

曾经,音乐产业是基于人力推荐的,是基于点对点沟通的,现在却被算法占领。

流音乐服务几乎将每一首音乐放在我们手指上,无数听众依赖算法在海量音乐中导航。算法会分析哪两首音乐结构相似,如拍子、风格等,但音乐迷们并不满意,他们需要深度体验、需要情感环境、需要一些推动他们行动的东西。可能,听众不想无聊,他们需要震惊,愉快的震惊。

我曾在无线电台工作过,当时,我们会将Nirvana与Red Hot Chili Peppers的音乐混合,这种混合很正常;为了让听众惊讶,我们会掺杂James Brown的音乐,使音乐出现大转弯的效果。听众越来越多,他们与我们的DJ联系,他们成了品牌的宣传者。

从根本上说,算法只是精心调整的序列。人类与电脑不同,它可以打破规则。这点很重要,因为好的音乐往往来自于“打破规则”,它取决于创造好的听觉体验,它在于意外。

算法可以很好地提供音乐、产品、职位、婚介对象,但是,它无法解释为什么某一首音乐能让你调高音量,让你兴奋得跳起来舞蹈,或者唤醒你的回忆。电子商务、在线数据、职位搜索中的推荐算法是没有个性的,没有情感联系的,除非你加入人力因素。

人,仍然是主导。

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