統計學應用的極致
從根本上來講，大數據方法論的歷史非常漫長。最早人們從自然科學、醫學中慢慢知道統計學，明白統計學能提供非常重要的規律。比如說在公共衛生領域，研究傳染病很難，因為發病快，病人馬上就死了，很難像對待癌癥那樣，去研究它的病理，那么最后是怎么發現傳染方式的呢？以霍亂為例，當時的科學家最后其實就是通過兩張地圖——霍亂病人的分布圖和倫敦水井的分布圖，發現規律認為霍亂的出現可能跟飲水有關。
又過了一段時間，物理學發展到量子力學，出現了海森堡測不準定理[1]。社會科學更是如此，從本質上講，一切的社會現象都是統計現象，并不像實驗室里的試驗那樣有明確的因果關系。所以從本質上來看，經濟學供求定理等也是統計規律。統計學如此重要，可我們認知能力中最差的恰恰正是統計思維。
2002年諾貝爾經濟學獎得主心理學家丹尼爾·卡尼曼曾指出，我們頭腦中有兩套思維，一套思維是本能的，比如我們的語言能力、模仿能力、第六感等都是與生俱來的。美國麻省理工學院的語言學家喬姆斯基也說過，小孩子為什么到3歲就能學會說話，而要到10多歲才能學會微積分呢？語言學得這么快，不是小孩“學”會的，而是嬰兒在出生時大腦中就預裝了一套系統。此外察言觀色的能力也不用特意學或教，所以這是人類的第一套思維系統，也是能夠讓我們快速反應的系統。另外一套思維系統，是當我們做數學推理，尤其是統計分析時需要用到的有意識的推理系統。這套思維系統運轉得很慢，因為所占“內存”太大。從這一角度來看，我們平時犯錯誤往往是因為僅使用本能思維，決策太快，而疏于使用第二套系統，進而導致統計判斷方面出現問題。
大數據是一個新現象嗎？當然是。但它的方法論的歷史已經非常悠久了。現在大家突然熱議大數據，主要是因為一方面數據越來越多，未來可能會出現瞬間計算的新時代；另一方面，能夠被數據化的東西也越來越多，過去只有數字，而會計制度出來后，經濟活動也開始可以通過記賬被數據化。
文字、圖像也可以被數字化，我們用iPad或Kindle閱讀電子書，就是文字和圖像數據化的例證。再講一個故事，美國曾有一樁著名的醫院丑聞：一名醫生工作時偷懶，在印度找了兩個在美國上過醫學院的哥們，下班之后把拍的片子傳到印度，然后自己回家睡覺。印度的兩個人則替他把報告寫好，等美國醫生早上醒來，報告已從印度傳了過來。為什么這名美國醫生能夠作弊成功呢？就是因為圖像傳輸已完全實現數字化，而且越來越高清。
方位能實現數字化。如果你不知道自己在哪兒，沒關系，打開手機上的地圖或導航應用，它就會幫你定位，還能發給他人。社會關系也可以越來越數字化，你的朋友圈、臉譜主頁、微信群都能夠被當成數據進行分析。
現在能夠變成數據的東西越來越多，計算和處理數據的能力也越來越強，一旦把統計學和現在大規模的數據融合在一起，將會顛覆很多我們原來的思維。