为何在大数据时代，你更需要“厚数据”？
本文经Tricia Wang授权MarTechApe转载、二次编译
翻译：Elyssa He, Yiwen Yan
2009年，当我在诺基亚做用户研究时，诺基亚还是全球最大的手机公司。我发现了一个足以颠覆他们整个商业模式的问题。我和农民工一起生活、在街边摆摊、住在网吧里，这些田野调查让我得出结论：中国低收入的消费者们，已经做好支付更昂贵的智能手机的准备了。
因此我向诺基亚提议更换他们当前的产品开发策略：从定位精英用户的昂贵的智能手机，转化为低收入用户也能支付得起的智能手机。我向总部汇报了我的结论，但总部并不知道要如何实施改进。他们对我的研究满怀质疑，说我的样本量只有100，与数百万个数据点相比实在是不值一提。同时，他们表示根据现有的市场大数据，并没有任何迹象能表明，低收入的消费者们想要买智能手机。
其实，之所以诺基亚的结论和我的数据所反映的结论相背，是因为诺基亚现有的模型是基于一个固定不变的需求概念的定量模型，而相反，在中国，需求应该对应一个文化概念的模型。总之，可测量的未必是有价值的；而有价值的，未必可测量。
后来，我们都知道诺基亚发生了什么。它在2013年被微软收购，当时已经只占全球智能手机市场的3％份额。诺基亚失败的原因有很多，但其中最严重的原因之一，也是我亲历的一个原因就是，诺基亚过度依赖数字。他们过于注重定量数据，以至于在面对难以衡量或现有报告里没有的数据时，就变得不知所措。原本可以成为诺基亚的竞争筹码，最后却帮了一个倒忙，导致它走向衰亡。
自从诺基亚的那次工作经历以来，企业组织这种过度重视定量数据而忽略定性数据的做法就一直让我感到非常不解。随着大数据时代的崛起，我发现这种情况开始愈演愈烈，一些公司不惜扣减花在以人为本调研上的预算，而宁愿花重金投资在大数据技术上。定性研究工作在大数据时代下的生存现状让我深感忧心。
在当前这个以数据为驱动的世界，定性研究工作（经常以市场调研、设计调研和定性调研的形式在行业里出现）正面临一个非常严重的认识误区。经常会听到人们谈论说，定性研究的数据样本量太小、定性研究数据是“小数据”，就像当时诺基亚高层说的一样。
由于缺少概念性文字来快速界定定性研究在大数据时代的价值，自去年开始我一直在用“厚数据”这个词来表示我对综合性研究法的提倡和支持。
厚数据是指利用定性研究法来阐释的数据，旨在揭示情感、故事和意义。
厚数据难以量化，但能从少量样本中就解读出深刻的意义和故事。
厚数据与大数据截然不同，定量数据需要依赖大量的样本，同时借助新技术来捕捉、存储和分析数据。要让大数据变得可分析，它就必须经过一个正常化、标准化的定义和归类过程，这个过程会在无形之中剔除数据中所包含的背景、意义和故事。而厚数据恰恰能防止大数据在被解读的过程中丢失这些背景元素。
我在TedX里讲过“厚数据”的重要性：
整合大数据和厚数据能让企业站在全局的高度，更全面、更彻底地把握任何情形。企业要纵观全局，就必须同时运用大数据和厚数据，从中获得不同类型的洞察，获得丰富的广度和深度。
大数据需要借助大量样本来揭示特定模式，而厚数据只要借助少量样本就能从深层次解读出各种以人为本的模式。厚数据依赖人的学习活动，而大数据依赖机器的学习活动。厚数据体现着各种数据关系背后的社会背景，而大数据体现的是从一系列特定定量数据中提炼出的洞察。厚数据技术能包容不可化约的复杂性，大数据技术则是通过分离变量来明确模式。厚数据缺少广度，大数据缺少深度。
大数据的风险
企业组织在运用大数据时，如果没有一套整合框架或权衡尺度，那么大数据就会变成一个危险因子。Steven Maxwell指出：“人们过度沉迷于数据信息的量，却忽略了‘质’的部分，也就是分析法所能揭示的商业洞察。”量越大并不意味着生成的洞察就一定越多。
另一个问题是，大数据往往过于注重定量结果，而贬低了定性结果的重要性。这就会导向一种比较危险的看法，即认为经统计分析得出的标准化数据要比定性数据更有用、更客观，从而进一步固化了定性数据就是小数据这一观点。
以上两个问题导致企业组织几十年来仅仅凭借定量数据来做管理决策。一直以来，企业管理咨询顾问都是利用定量数据来让提升企业的运作效率和赢利。
大数据与厚数据的整合效应
大数据产生的信息量实在太过庞大，以至于不得不借助其他方式才能填补和/或揭示知识缺口。而这恰恰是定性研究工作在大数据时代的价值所在。下面，我会分享一些有关企业如何整合使用厚数据的方式。
厚数据是勾勒未知世界的最佳方式。当企业组织想了解他们并不了解的领域时，就需要厚数据的帮助，因为它能带来大数据所没有的东西——灵感。收集和分析故事有助于生成洞察。
当企业组织想要了解并不熟悉的领域时，就需要“厚数据”的帮助，因为它能带来大数据所无法带来的东西——灵感。收集和分析故事有助于生成洞察。
故事能激发企业组织探索通往目的地的不同途径，这个最终目的地就是洞察。打个比方，假设你在开车，厚数据能让你瞬间移动到想去的地方。厚数据常常会带来一些意料之外的发现，既让人困惑又让人惊喜。但不论怎样，它都能带来灵感启发。只有在富于想象力的企业，创新才能赖以生存。
当企业想要与利益相关方建立更稳健的关系时，他们就会需要用到“故事”。“故事”包含着情感，而这是经分析过滤的标准化数据所不能提供的。数字无法折射出日常生活中的各种情感：信任、脆弱、害怕、贪婪、欲望、安全、爱和亲密。很难用算术法则来表示一个人对服务/产品的好感程度，以及这种好感会随着时间变化而发生怎样的转变。相对地，“厚数据”分析法能深入人们的内心。毕竟，利益相关方与企业/品牌的关系是感性的，而不是理性的。
未来的机会
大数据概念的提出者Roger Magoulas强调了故事的必要性：“故事能很快传播开来，把数据分析法的经验教训扩散到企业组织的各个角落。”
仅仅使用大数据会带来问题，关键是要懂得如何同时利用起大数据和厚数据，让两者相辅相成。对于定性研究者来说，这是他们在以定量结果为主导的大数据时代定位自己工作性质的绝佳机会。像Claro Partners 这样一些公司甚至已经开始重新界定我们如何问有关大数据的问题。在他们的个人数据经济（Personal Data Economy）研究中，他们并没有问大数据对人类行为的启示这类问题，而是反过来问了人类行为对大数据在日常生活中的作用的启示。他们还为客户开发了一套工具，帮助他们转变思维视角，“从以数据为核心转变为以人为核心。”
有关大数据和厚数据如何在企业组织中发挥协同效应，我梳理了以下机会点（当然并不仅限于这些）：
健康医疗
随着个人能越来越方便地追踪自己的健康状态，自我量化值正在成为一种主流。医疗服务提供者会有越来越多的机会收集到各种匿名数据。像Asthma Files 这列项目可以让你迅速展望厚数据和大数据将如何共同解决全球健康问题。
重新定位来自移动运营商的匿名数据
全球各地的移动公司已经开始重新包装和出售他们的顾客数据。市场营销者不是唯一的买家。城市规划者正在用Air Sage的蜂窝式网络数据来了解当地的交通状况。为了保护用户隐私，这些数据会采取匿名或抹去个人通信记录。当然，没有了关键的个人详情，数据也就丢失了关键的背景信息。在这种情况下，若没有厚数据，企业就很难破译这些因个人信息被抹去而丢失的个人情况和社会背景，也就无法真正解读数据。
社交网络分析
社交媒体能产生大量数据，这些数据能让社交网络分析法变得更为丰富。目前，包括Hilary Mason、Gilad Lotan、Duncan Watts和Ethan Zuckerman (以及他在MIT Media Lab的实验室) 在内的研究科学家都在研究信息在社交网络上的传播方式，以及同时会产生哪些问题，而这些问题只能借助“厚数据”才能回答。现在越来越多的公司把社交媒体作为衡量尺度，对此企业必须谨慎对待，不要误认为仅仅透过数据就能看到“影响因素”。媒体对 Cesar Hildalgo工作的误读就是大数据网络分析结果被曲解的一个实例，意指维基百科可以成为文化代理。(点击此处查看Heather Ford对此做出的纠正。)
品牌战略和生成洞察
一直以来，企业都习惯于依赖市场分析来制定企业战略和生成洞察。如今，企业正在转向用一种更为以人为本的方式，也就是立足于“厚数据”。《快公司》杂志（Fast Company）在最近一期Jcrew的报道中明确指出，在以大数据为驱动的管理咨询法宣告失败后，带领品牌走出困境的恰恰是那些真正懂得消费者想要什么的员工。其中，一位叫Jenna Lyons的员工有机会与消费者一起反复尝试、修改和实时测试产品。她的这套方法在消费者中引起了反响，最终成功地把Jcrew转变为一个让人顶礼膜拜的品牌，营收翻了三番。
产品/服务设计
单单借助运算法则并不能解决问题，但仍然有很多公司依赖运算法来指导产品和服务开发。施乐公司（Xerox）就是利用大数据来为政府解决问题，但它同时还借助了定性研究法作为数据分析法的补充。施乐帕罗奥多研究中心（Xerox PARC）的定性研究专家Ellen Issacs在提及厚数据对设计工作的重要性时这样说道：“即使你对某项技术有着清晰的概念，你仍然需要把它设计出来，确保这套概念符合人们对自己行为活动的看法……你必须看他们怎么做。”
落实企业组织战略
厚数据可以作为大数据的补充，与大数据相辅相成，以减少经过规划的企业转变所造成的颠覆性影响。定量数据可能会显示必须做出某种转变，但企业组织内部的颠覆代价是巨大的。重新布局企业组织架构图，重新撰写职位描述，转换工作职能，重新设定成功标准——所有这些颠覆式转变都要付出昂贵代价，而这一后果可能并不会体现在大数据计划中。
企业需要厚数据专家与业务领导一起协作，共同了解转变会带来的影响和发生背景，从文化的角度决定哪些转变是可行的，以及如何设计整个流程。
Grant McCracken把厚数据专家叫做首席文化官（Chief Cultural Officer），他们就好比是“企业的眼睛和耳朵，会敏锐地嗅出即将发生的转变，即使这些潜在转变只是发出非常微弱的信号。”首席文化官就是厚数据专家，负责收集、讲述和传播故事，保持企业组织的灵气和灵活性。大数据概念的提出者Roger Magoulas强调了故事的必要性：“故事很快就能传播开来，把分析总结带来的习得散播到整个企业组织。”
综合运用同理心和数据资源进行创新
除了所有这些有待挖掘的机会点，还有一点很重要的就是，大数据仍有很大的改进空间。高德纳咨询公司（Gartner）的研究显示，在投资大数据能力的公司当中，只有8%的公司在利用大数据做一些具有深远意义的事情。其余公司仅仅只是用大数据来拉动渐进式增长。这意味着很多公司虽然都在谈论和投资大数据，但他们并没有真正利用起大数据来推动真正的变革。
我认为，企业和机构要想充分发挥大数据的潜力，就必须结合运用厚数据，这也是为什么我们现在比以往任何时候更需要从事以人为灵感来源的研究工作者，不论是人类学家、市场调研者、设计调研者、设计师、产品经理、纪录片导演、制片人、作家还是社交媒体经理，因为这类研究工作者是始终带着同理心在收集和分析数据。
最有创新力的公司往往就是那些懂得如何综合运用大数据与同理心的公司。这也是为什么阿里巴巴、百度和腾讯这些公司得以如此成功的原因之一，他们总能闪电般地迅速掌握实际用户所处的情境，以此来驱动他们的技术革新。未来，中国的创新将同时有赖于情境和数据。
原文链接：https://medium.com/ethnography-matters/why-big-data-needs-thick-data-b4b3e75e3d7
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