2014年1月14日，中国社科院世界经济与政治研究所副所长何帆做客2014年第2期鸿儒论道，对大数据能干什么、不能干什么以及如何应对大数据导致的互联风险等问题，与听众分享了他对大数据思维方式的理解。

处理大数据的方式本质是统计学的方法，因此大数据的思维方式是统计思维。统计思维与人的直觉思维相矛盾，需要拐好几个弯，因此事件之间的关联不容易被迅速发现。需要注意的是，大数据统计出来的结果，只是事件之间的相关性，而不是因果关系——因果关系一定要从理论中来。因此，何帆认为，大数据时代的思维方式之一，就是不在寻找事件之间的线性因果关系，而只是去寻找非线性的相关关系。

在大数据的统计结果下，每个人的情况都成为了统计分布中的一个点，人的个性全无，因为它可以通过总样本的分布规律而被计算得清清楚楚。在商业领域的运用中，这意味着价格歧视能够最大化，因为商家掌握了单个人的私人信息。这样的情况下，即使人和人之间对其他人对商品认知属于common knowledge，也无法改变商家的定价。据此，何帆认为，当你觉得享受到了“超值”服务时，很可能你的最后一分钱已经被榨干了。

由于大数据的存在，技术派容易变成数据分析师的下手。在现实生活中，微软公司、Facebook、Google等电子科技大公司都有首席经济学家这一职位，这些经济学家虽然不懂计算机，但是他们可以设置巧妙的机制，以观察和判断大数据的内涵。何帆认为，大数据带来的全局观的能力，可以打破专家的信息优势。

以上是大数据能干什么。那么，大数据不能做什么呢？何帆认为，大数据时代最大的缺陷就是，人们的个人隐私越来越少了，同时，数据资本家的政治影响力越来越大，这些数据资本家正通过影响政策制定的过程，将互联网或大数据做成一个个封闭的世界，以获取垄断力量——苹果就是一个明显的例子。

除了位于样本分布末端的、统计学很难处理的情况，黑天鹅事件也是大数据无法处理的。真实的世界是非常复杂的，事件与事件之间的联系，有时候会发生质变。就像堆沙堆一样，到一定程度，最后那一粒沙子会让整个沙堆崩塌——那一粒沙子改变了每一粒沙子与其它所有沙子之间的联系。有些看上去非常不起眼的事件，在大多数情况下，它只影响非常小范围的事件，但如果它位于“最后一粒沙子”的位置，这件不起眼的事件可以改变系统中所有事件与其它事件的关系。何帆指出，大数据是永远无法预测这种情况的。

幸运的是，事件的运行逻辑是一样的，即重大损失的黑天鹅事件，它的原理和逻辑与小事故的原理和逻辑是一样的。因此，何帆指出，事故零容忍是一种错误的思维方式：虽然大数据时代并不能消除黑天鹅事件，但是它可以通过小事故的大数据发现问题发生的相关性，甚至继而找到事件发生的内在逻辑。

在论证了大数据能干什么、不能干什么之后，何帆提出了两个非常有意义的名词：慢变量，快变量。快变量是高频数据，数据很多，但是它其实只能指出肤浅的逻辑和短期走势。重要的是慢变量，它是解释事件内在逻辑的关键，但它的缺点是它的数据很少，与真实逻辑表面上的直接联系非常遥远。

虽然大数据带来的好处多多，但因为它将越来越多的事物和事件联系起来，因此当这种互联非常广和深之后，世界将会面临“牵一发而动全身”的系统性风险。何帆举了赤壁之战的例子。曹操天才地将所有的船互联起来，以抵御每一只船在大海中容易颠簸的缺点，但是它的风险也是明显的，只要一只船发生火灾，那么所有的船都会起火。据此，何帆指出，在建立互联的时候，要事先做好隔离对策。

本次活动由傅蔚冈主持，八十多位业界人士参加了此次研讨会。“鸿儒论道”是由刘鸿儒金融教育基金会与上海金融与法律研究院联合发起。论坛关注中国金融与宏观经济中的各种问题，致力于为学者、监管者和业界专家搭建跨界交流的平台，为中国经济和金融提供专业意见。