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（由声优杨一方演绎）
从说谎理解大数据怎样揭示世界来自更好时代
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什么样的大数据才是有价值的
我们现在以及未来面临大数据以的何级别增长，信息数量的增长对我们来说并不是直接带来了更多的价值，而在海量的信息中，我们需要从中找到新的信息。
对于大数据有没有用的判断方法，重点在于能不能提供一些新的信息，特别是之前从未搜集到的信息，因为重复的结论是没有意义的。
相关性信息 是大数据的一个价值，谷歌首席经济学家哈尔·瓦里安做了一个研究，利用谷歌的一项功能「谷歌相关性」来做经济学的研究。
这个工具能够找到不同数据之间的相关性，他研究的问题是，用户搜索哪些信息，能够预测一个市场内的房价趋势。
随着技术的进步，图像、视频等信息也越来越多地被广泛使用，成为新的大数据，新的数据很可能是混乱而且复杂的，并不是像平常人认为的是那种一目了然、简单清晰的数据。
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大数据是如何拆穿那些人人都在说的谎言的
不管是调研的结果，还是人们的直觉，甚至很多人愿意相信的常识，都不一定能够反映真实的世界，但是大数据恰恰可以戳穿各式各样的谎言。
有一个有说服力的例子，在美国2016年总统大选的民调 那么不靠谱，大选前一天，希拉里还领先特朗普好几个百分点，最后却是特朗普反超。
美国人不真实的回答可能导致了特朗普的支持率少报了两个百分点，这是因为他的支持者并不愿意在民调的时候说出自己真实的想法。
这种现象在社会学中被称为社会期望偏差，也就是我们会将自己的非主流想法隐藏起来，因为害怕自己的想法跟别人不一样而遭到歧视。
大数据的分析还有可能挑战我们的常识，推翻我们固有的认知。很多美国人认为，穷人更容易入选NBA，因为穷人家的孩子会特别努力，肯吃苦，而中产家庭的孩子则缺乏努力和吃苦的精神。
但是对过去几十年所有的NBA选手的家世背景大数据分析显示，恰恰是中产家庭的孩子更容易被NBA选中。
因为NBA需要个子高的选手，家境好容易长高，还有NBA队员需要团队配合能力 ，这和穷人家的孩子缺乏情商教育，不合群的特点背道而驰。
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为什么大数据了解我们个体的发展不一定是件好事
当我们获得了海量的数据之后，可以更精准地对特定地区和特定人群做出分析，甚至有机会精准地对某个特定的人进行精准画像，未来利用大数据可以做到各式各样的「私人订制」。
「私人订制」会带来巨大的复利，比如未来医学的发展，大数据分析可以帮助你找到一个病史记录上跟你身体信息相似的人，也就是为每个人找到数据分身。
医生可以通过你的数据分身的病史记录，预测接受治疗的反应，并可能提出更加稳妥的治疗方案，从而使治病的过程更加安全。
但是同样的数据分身，如果被滥用，则会带来极大的风险，使用的过程中需要特别谨慎。
比如如果允许保险从业者找到你的数据分身，也就是能够根据的你的风险喜好相同的人的数据能够判断你能够承受多高的保费，因此定价会更加精准。
依赖大数据模型判断具体的个人行为，并侵犯个人利益，与之相关的风险需要从两个方面来思考。第一，这是个道德问题。第二，大数据分析可以让研究者测试许多变量。
-完-
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