@ 2014.12.15 , 14:50
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社交媒体的大数据并不可靠

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如今,科学家们正越来越多的把目光转向社交媒体,以研究线上及线下的人类行为,例如预测夏季股票市场的大波动。一些数据处理专家指出,使用该种方法处理数据时,研究者们须警惕超大量社交媒体数据背后可能存在的严重缺陷。

错误的结果可能产生严重的影响:每年,都有上千的研究报告是基于社交媒体上收集而来的数据。麦吉尔大学计算科学学院助理教授Derek Ruths称“这些文章中有好些被用来通报和决断公众,行业及政府的投资决策”。

卡内基梅隆大学软件科学院的合作作者Jürgen Pfeffer则说,“并不是所有打上“大数据”标签的东西就都很好”,他指出许多研究者都有或是希望有如此的前提——即只要数据足够多,他们就能修正任何可能产生的偏差。“然而,行为学研究中的一句老话说的好:了解你的数据”。不过,社交媒体作为数据源之一吸引力实在惊人。“人们想要了解世界上正发生着什么,这无疑是快速的跟进办法。”以2013年的波士顿马拉松爆炸案为例,Pfeffer在两周内收集了两千五百万的相关tweets(推特)。“你能了解百万计人的行为——还都是免费的。”

数据过滤与SPAM

一篇发表在《科学》杂志上的评论中,Ruths和Pfeffer强调了可能导致社交媒体数据失真的若干因素,及它们的解决办法。

包括:

# 不同社交媒体平台吸引不同的受众——比如,Instagram对18~29岁间的成年人吸引力最大,包括非裔美国人,拉丁人,女性和城市居民,而在Pinterest上,占主导地位的则是那些家庭年收入超过$100,000,25~34岁的女性用户。Ruths和Pfeffer指出,研究人员很少能够知晓,更谈不上正确对待这些内含的采样偏差。

# 社交媒体研究所使用的公开数据并不总能准确反映平台的总体状况——研究者们关于网站建立者如何过滤他们的数据源常常一头雾水。

# 社交媒体的设计通常会影响用户的行为,从而改变所测量的数据。比如,Facebook没有“不喜欢”的按钮,这就使得负面内容相比于正面的“喜欢”更难被侦查到。

# 大量SPAM(垃圾邮件发送者和机器人)通常在社交媒体上伪装成普通用户,也被错误地纳入了很多人类行为测算和预测。

# 研究者们还经常只报告来自于易于分类的用户,主题和事件所得出的结论,这就使得新的方法看起来更加准备。例如,在推知Twitter用户的政治取向时,只取得了65%的准确率——即使研究(侧重于政治活跃用户)声称有90%的准确度。

解决方法

Ruths和Pfeffer指出,以上很多问题都有显而易见的解决方法,这些方法被广泛地用在诸如流行病学,统计学和机械学等领域。Ruths说,“这些问题的共同点就是,需要研究者们在分析社交媒体数据时,能更加敏锐地感知数据本身。”

社会学家应对此种挑战的技术和标准已经十分纯熟了。Ruths说,“1948年,臭名昭著的“杜威击败杜鲁门”报纸标题就来自于电话调查,它最终在采样上低估了杜鲁门的支持者。这并不是在抹黑民意调查,正是那次显而易见的错误导致了今天日益复杂的技术,更高的标准,以及更加准确的民调。如今,我们站在与当年类似的技术发展拐点上。通过解决面临的问题,我们才能实现基于社交媒体的研究所展现出的巨大潜力。”

本文译自 Futurity,由译者 puuuuuma 基于创作共用协议(BY-NC)发布。


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  1. 恬家小人物
    @3 years ago
    2631415

    世界杯期间,至少用某度大数据赢了几场,不至于上天台

  2. 咯咯咯
    @3 years ago
    2631474

    英国研究发现,在中国的网民有大量非华裔人士存在,因为“不转不是中国人”中只有不到30%被网民转发。同时巨富公司失信也非常严重,经统计,没有人在庆祝腾讯老总女儿生日中获得太阳等级。

  3. 2631602

    这个月的计算机学会通讯
    译文:机器学习大家迈克尔·乔丹谈大数据可能只是一场空欢喜等,煎蛋不让发链接,各位只能自行Google啦。。

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