DT君先來介紹一下主講人：Gary King是哈佛大學的校級教授（University Professor）。King教授以實證研究知名，擅長量化研究，其研究涉及政治學、公共政策、法學、心理學和統計學等領域。

以下是Gary King 教授演講實錄（有刪節）：

我工作的領域叫做量化社會科學（Quantitative Social Science），有時，它有一個別稱，叫大數據。“大數據”這個詞最早是媒體發現的，它試圖向大眾解釋我們是做什么的，目前看來解釋的效果還不錯。

然而，大數據的價值不是在數據本身，雖然我們需要數據，數據很多時候只是伴隨科技進步而產生的免費的副產品。比如說，學校為了讓學生能更高效地注冊而引進了注冊系統，因而有了學生的很多信息，這些都是因為技術改進而產生的數據增量。

大數據的真正價值在于數據分析。數據是為了某種目的存在，目的可以變，我們可以通過數據來了解完全不同的東西……有數據固然好，但是如果沒有分析，數據的價值就沒法體現。

先來看一個大數據在公共政策層面運用的案例。

我們曾經做過一個評估研究，發現2000年以后美國社會保障管理總署（U.S. Social Security Administration，簡稱“SSA”）對于美國社保賬戶及人口壽命的預測有系統性偏差。

大背景是，美國的社會保障平臺是美國最大的單一政府平臺，它的資金是跨代流動的——當前退休者的養老金供給來自于他們的下一代，即現在工作的人交的稅金。

所以SSA需要預測這個信托基金項目里的資金流，以及人的壽命，正確預測這兩點很重要，如果人們比SSA預期的更長壽——雖然這是好事——就很可能導致信托基金里就沒有足夠的錢給他們養老了。

我們研究發現，SSA的預測在2000年以后出現了系統性偏差——發生偏差的原因之一，是SSA使用的模型本質上定性分析的模型，且多年來幾乎沒有調整。由于一些藥物的使用和癌癥早期發現，美國人開始比模型預測地更長壽了。

我們通過分析得出的結論是，美國社保信托基金至少存在8千億美元的缺口。

雖然結論有點不幸，但是政府需要提前知道。這樣政府就可以有空間在稅率，退休年齡等方面進行調整。這是公共政策層面的話題。

關于定性分析和定量分析，其實不是涇渭分明的。做分析全靠定性分析（由人主導）是不夠的，因為你有很多數據不知道該怎么處理。 全靠定量分析（由機器主導）也不行，這就像一張巨大的excel表，但是表中沒有行、列的標簽。所以，大數據分析需要的是由人主導，由計算機輔助的技術（we need computer-assisted, human-led technology）。

我們還做過一個計算機輔助閱讀的實驗。我們開發了一套計算機輔助、自動化閱讀的技術，這項技術能幫助人們從非結構化的文字中提取、組織并且處理大量信息。

我們曾用該技術處理了64000篇國會議員官方發布的新聞稿，想通過這項基礎幫我們作分類，看國會議員在新聞稿中都說了些什么。

結果我們發現，居然有高達27%的議員發布的新聞稿內容只是單純地想抨擊對方（Partisan Taunting），而不是想要平衡預算或停止戰爭，或解決問題。

大數據時代，我們可以通過去量化過去不能量化的信息，使用精妙的統計學方法分析這些信息成為可能。

現在，我們都可以對一些強定性屬性（inherently qualitative）的東西作定量分析了，如音頻和視頻。但是，目前仍有一些定性分析工作者要分析的內容還未被量化。所以，定性分析、定量分析要配合操作才行。 

我參與過一個產品項目叫做Perusall。“Peruse”是仔細精讀的意思，Perusall就是peruse + all，可以簡單理解為大家一起讀。

這個產品產生的背景是，大學教授會給同學布置閱讀作業，但是教授很難評估學生是否閱讀了規定的章節。如果有的學生沒讀而有的學生讀了，這對整體課堂的授課效果會有影響。

Perusall的好處之一，是它把閱讀從一個個體活動變成了一個集體活動。閱讀文章的同學可以對自己看不懂的部分做批注，也可以對其他同學的批注作回復解答。這樣更容易調動同學閱讀的主動積極性，讓閱讀變得更有趣。人天生是社會動物，這也是為什么人們相比于在iTunes里聽歌更愿意花錢去看演唱會，雖然前者音樂聲音更清晰。