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一、滥用大数据产生了哪些问题——无意义意义
没有理论的大数据是皮毛，只看到显著的相关性，但没有检验和理论，这种相关性是无意义的或虚假的。关键是：对于大数据来说，数据点太多，在计算中很容易找到两个向量之间的显著关系，但由于数据量大，使得虚假关系的控制更加困难，这是一个两难的选择。我有一篇文章，匿名评论说：样本量大，当然可以找到显著的相关性，但看不到意义。
二、滥用大数据产生了哪些问题——抽样方法
统计师方凯萨总结了一个现象，即谷歌、Facebook等网络收集的数据往往不同质。它们在不同的时间由不同的资源收集，然后将整个数据组合起来。结果，大数据中的许多部分数据根本不是用同一种方法采集的，推翻了统计抽样的基本假设是的。而且线上数据和线下数据的内容不一样，比如《华尔街日报》的电子版和纸质版不一样，用户可以自定义内容。
三、滥用大数据产生了哪些问题——不稳定的机器语言
谷歌首先使用关键词来预测寒冷的疫区，这种预测起初比疾控中心的预测更准确，但后来变得越来越不准确。有人认为谷歌的搜索算法在不断改进，所以自动数据采集并不稳定。此外，如果机器语言被误导，就会变得越来越错误。例如，Google翻译是根据真实的文章进行总结的，但是一些网络的“真实”翻译实际上是Google翻译，所以Google会根据这些“真实”的文章进行自己的翻译。
归根结底，以上就是人与机的矛盾：数据必须由理论来指导和收集，否则就会出现错误。这些都是可以避免或改进的，但这些原因足以使大数据在短期内难以立足于社会科学领域。另外，我也有自己的想法。基于一个假设，我认为大数据是不可能站在人类行为领域的。研究文本或死物的历史和语言学是可能的，但社会学、犯罪学和人类学可能非常困难。
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