前言
本文主要围绕移动互联网提供商拥有的大量用户时空数据，讨论能否通过这些足迹来预测用户线下的行为，甚至是一个城市的发展。
3个故事
1、Google Flu
第一个故事是谷歌流感，又叫Google Flu。Google Flu是谷歌在2008年的时候做的一个工作，在学术界和业界都引起了极大的影响。大家突然发现，一个互联网公司竟然开始介入流行病与地区发展相关的研究，而且文章作者，除了一位贡献了调查数据之外，全都是谷歌的计算机科学家，没有任何的传染病研究或者城市研究的背景。这样的一篇Nature文章，没有任何的“公式”。他们是怎么做到的呢？为什么会引起很多的质疑和争端？
是这样的，大家都用谷歌或者百度的检索，这种搜索数据称为Query，于是他们将大概5000万条最主要的搜索数据一个一个和流感爆发的数据做了相关性分析，筛出高度相关的关键词。把主要的关键词筛出来以后，再把它进行各种组合，如下图所示，y轴代表准确率，x轴是Query数量，当组合到45个词的时候，准确率是最高的，但并不知道为什么。于是他们便认为，这45个关键词能够预测一个地区的流感的发病趋势，而且用这种方式可以做到州级别的精度，每个州可以一个很好的预测。
下图是预测和实际结果的比较，黑色的曲线代表预测值，红色曲线代表实际值，他们的预测能够比实际的早一到两周。这在当时引起了很大的轰动，这篇文章也被广泛引用，但这也埋下了争论的伏笔。谷歌2008年做的流感研究，被认为是用互联网和大数据做地区传染病的研究先驱。
2、Google Unemployment
紧接着2008年Google Flu的工作，2009年谷歌发了一篇内部的技术报告，讲述了他们用搜索来看美国的失业率。如下图所示，黑色曲线代表美国的调查失业率，红色曲线代表谷歌搜索与失业相关的词频变化，经过一个简单的时间序列回归以及季节性调整之后，他们发现两者之间有非常好的相关性。
所以谷歌认为，检索词不光能预测流感，也能预测地方经济的活力。而且不仅是宏观经济，检索还可以预测一些微观经济的情况，例如预测一个汽车的销量，给公司提供商业咨询。下面这张图代表的是谷歌预测的汽车的销量，黑色的线是官方的统计数据。但是他们在文章里面特别强调的一点是谷歌预测当下，从来不强调预测未来。
3、Google Culture
提到谷歌在经济领域的研究就不得不介绍谷歌的首席经济学家Hal Varian。Hal Varian在经济学界是一个先锋性人物，他最早关注了信息经济学以及网络经济学，写过一本名叫Information rules: a strategic guide to the network economy的重要着作。
Hal Varian2007年全职加入谷歌任首席经济学家，但早在2002开始就参与谷歌的很多研究与决策，通过经济手段优化拍卖机制，改善了谷歌的竞价排名。也在谷歌做过一些计量经济学的分析，包括公司的战略合作，还有公共政策。
谷歌做的很多工作看上去并不能够给谷歌带来商业上的直接收入，比如说流感预测、宏观经济预测，但是却在公众形象和政府关系产生了重要影响。
2011年，谷歌开始进行图书计划，基于所有电子化书籍整理成一个数据库，并开发一套算法，用以统计历史长河中词频的变化。谷歌图书计划在当时（2011年）一共电子化了500多万本书，约占人类全部出版物的4%。他们做了大量的工作，但文章写得很轻松，以图为主，我们可以来看一下他们的工作。
他们认为历史的演变会体现在出版物词频的变化上，通过一些关键词可以看出这种趋势。他们认为书籍中的词频能成功反映三次大流感的爆发，还有世界政治格局的演变，像所谓的南北问题，有神论和无神论。包括男性和女性这两个词，男性的词频在下降，女性在上升，这对应了女权主义的崛起。通过这种方式可以很好地刻画历史长河中文化的演变。
下图是董老师（讲课老师）当时用谷歌的数据做的纽约、伦敦、巴黎和罗马四个城市200年间词频的变化图，可以看一个城市的兴衰和演变。可以看到，很明显的现象是罗马从1800年开始慢慢地衰落，这与大家的认知吻合，罗马在世界经济和文化中的地位正在减弱；巴黎不怎么变，还是比较稳定；但是这里面有两个在跃升的，一个是伦敦是稳步上升，而纽约有了大幅度地飞跃，这与整个经济和文化的中心从欧洲往美国转移有很大关系。
图上有两条灰色的线，对应的是纽约的高峰，欧洲城市的低谷，这其实是因为在两次世界大战期间，欧洲是主战场，战争摧毁了大量的城市，一下子跌入一个谷底，而美国那时候开始崛起。
4个特征
以上的三个故事，有这么四个特征，这些特征也是所有这一类研究的特点，同时也是很多人批判他们的原因。
1、只关注词频（Query)在时间序列上的变化；
2、有些带有的空间位置（不同区域的流感，不同地区的失业率）；
3、预测当下，而非未来；
4、需要基于调查数据（Survey data）验证。
所以有很多人认为，大数据其实并没有发挥它的优势，只不过是做实了我们之前的一些研究而已。还有的人认为，其实数据粒度还可以做到很细，但是谷歌并没有做到。
我之前也这样认为，但是后来我在业界实习之后才发现，并不是谷歌做不到，事实上很可能他们已经做了，但并不会公开地对学术界或公众去讲，因为这会牵涉到个人的隐私。比如说每个人有一个ID，谷歌检测到他是不是检索过流感或者疾病爆发的关键词，这样可以很精准地刻画一个人的行为，但如果把这些数据公布出去，是一个非常敏感的事情。
批判
1、学界批判
对于“大”数据，大家可能多多少少都听过来自各方面的批判，但其中比较重要的是2014年Science的一篇文章TheParable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis，四个作者都是相关领域最资深的学者，他们的批判在某种程度上也可以认为是学术界和工业界的大战。
这几位学者发现，Google Flu总是高估流感的实际情况，2011-2012这两年里，Google Flu在108周里有100周是高估的。如果这只是一个质疑的话那还好说，他们提出了一个更尖锐的质疑。如果只用调查数据（CDC有关于流感的调查）做一个滞后两期的模型，来进行预测，这个模型的结果比谷歌还要准。如下图所示。
Google Flu与CDC的比较，Lagged CDC比Google Flu效果更好 （参考文献[7]）
后来这几位学者就针对大数据的研究提了几个原则：
1、透明性和可重复性；
2、理解未知而非已知；
3、调查方法稳定性和一致性。
2、个人看法
（1）相关性和因果性问题
比如我们观测到一个地区如果其警察数量多，往往犯罪率也高。但是我们并不能因此得出一个结论：警察导致犯罪。再比如我们观测到一个地区消防员数量越多，森林火灾越多，但也是不能说是消防员导致了火灾。
但是我觉得在数据时代其实是更加好去解释这个问题，因为传统经济学方法都是在找试验，无论是工具变量法还是双重差分，都想构造出一个实验组、一个对照组，看看它们的区别。但是在很多数据驱动的公司里面，这已经是一个非常容易而且非常现实的工作，比如说现在很多互联网公司做的都是灰度发布，每次发布产品的时候，不是推给我的全部用户。
我会给A类用户推这种版本，我给B类用户推另一个版本，我看哪个比较受欢迎，最后会选择受欢迎的那个产品。所以像我们之前做的很多的对于经济、人口、政策的研究，都可以基于这些方式去做实验。如果你有比较好的实验和设计的话，就可以比较容易去解决因果和相关的问题。在数据时代是更容易去做这些试验的。
（2）样本的偏差问题
关于样本的偏差问题，这也是很多人质疑的。比如在研究一个问题时，谷歌就只有谷歌的用户，百度就只有百度的用户，微博就只有微博的用户，这就是一个样本选择偏差。其实这背后有两个问题：一个是研究的问题是什么？如果问题本身可以通过这个样本涵盖，那这并不构成问题。第二个可以结合一些调查数据对于“大”数据进行校准。而且随着全民移动的互联网化、物联网化，这种问题肯定是越来越好解决。
今天分享的内容是这些，大家还可以思考以下问题，是否能通过大数据评估一个地区（城市）的发展情况，无论是宏观经济、人口的、政策的；这种数据源与传统的统计调查经济普查、人口普查，以及对传染病的调查究竟有什么不同，应该如何使用？大数据的边界在哪里？
参考文献
1. Ginsberg,J., Mohebbi, M. H., Patel, R. S., Brammer, L., Smolinski, M. S., &Brilliant, L. (2009). Detecting influenza epidemics using search engine querydata. Nature, 457(7232), 1012-1014.2. Choi,H., & Varian, H. (2009). Predicting initial claims for unemploymentbenefits. Google Inc, 1-5.3. Choi,H., & Varian, H. (2012). 8Predicting the present with google trends.Economic Record, 8(s1), 2-9.4. Michel,J. B., Shen, Y. K., Aiden, A. P., Veres, A., Gray, M. K., Pickett, J. P., ...& Aiden, E. L. (2011). Quantitative analysis of culture using millions ofdigitized books. science, 331(6014), 176-182.5. Lazer,D., Kennedy, R., King, G., &Vespignani, A. (2014). The parable of GoogleFlu: traps in big data analysis. Science, 343(14 March).
