<div dir="ltr">
<div class="">

   <div class="">
   <a href="http://www.nytimes.com/"><img src="http://graphics8.nytimes.com/images/misc/nytlogo153x23.gif" alt="The New York Times" align="left" border="0" hspace="0" vspace="0"></a>


   </div>
   <div class="">


   </div>
</div>
<br clear="all"><hr align="left" size="1">
<div class="">February 18, 2013</div>

<h1>What Data Can’t Do</h1>

<h6 class="">By 
<span>
<a href="http://topics.nytimes.com/top/opinion/editorialsandoped/oped/columnists/davidbrooks/index.html" rel="author" title="More Articles by DAVID BROOKS"><span>DAVID BROOKS</span></a></span></h6>

 

<div id="articleBody">
 

    <p>
Not long ago, I was at a dinner with the chief executive of a large 
bank. He had just had to decide whether to pull out of Italy, given the 
weak economy and the prospect of a future euro crisis.        </p>
<p>
The C.E.O. had his economists project out a series of downside scenarios
 and calculate what they would mean for his company. But, in the end, he
 made his decision on the basis of values.        </p>
<p>
His bank had been in Italy for decades. He didn’t want Italians to think
 of the company as a fair-weather friend. He didn’t want people inside 
the company thinking they would cut and run when times got hard. He 
decided to stay in Italy and ride out any potential crisis, even with 
the short-term costs.        </p>
<p>
He wasn’t oblivious to data in making this decision, but ultimately, he 
was guided by a different way of thinking. And, of course, he was right 
to be. Commerce depends on trust. Trust is reciprocity coated by 
emotion. People and companies that behave well in tough times earn 
affection and self-respect that is extremely valuable, even if it is 
hard to capture in data.        </p>
<p>
I tell this story because it hints at the strengths and limitations of 
data analysis. The big novelty of this historic moment is that our lives
 are now mediated through data-collecting computers. In this world, data
 can be used to make sense of mind-bogglingly complex situations. Data 
can help compensate for our overconfidence in our own intuitions and can
 help reduce the extent to which our desires distort our perceptions.   
     </p>
<p>
But there are many things big data does poorly. Let’s note a few in rapid-fire fashion:        </p>
<p>
<em>Data struggles with the social.</em> Your brain is pretty bad at 
math (quick, what’s the square root of 437), but it’s excellent at 
social cognition. People are really good at mirroring each other’s 
emotional states, at detecting uncooperative behavior and at assigning 
value to things through emotion.        </p>
<p>
Computer-driven data analysis, on the other hand, excels at measuring 
the quantity of social interactions but not the quality. Network 
scientists can map your interactions with the six co-workers you see 
during 76 percent of your days, but they can’t capture your devotion to 
the childhood friends you see twice a year, let alone Dante’s love for 
Beatrice, whom he met twice.        </p>
<p>
Therefore, when making decisions about social relationships, it’s 
foolish to swap the amazing machine in your skull for the crude machine 
on your desk.        </p>
<p>
<em>Data struggles with context.</em> Human decisions are not discrete 
events. They are embedded in sequences and contexts. The human brain has
 evolved to account for this reality. People are really good at telling 
stories that weave together multiple causes and multiple contexts. Data 
analysis is pretty bad at narrative and emergent thinking, and it cannot
 match the explanatory suppleness of even a mediocre novel.        </p>
<p>
<em>Data creates bigger haystacks.</em> This is a point Nassim Taleb, 
the author of “Antifragile,” has made. As we acquire more data, we have 
the ability to find many, many more statistically significant 
correlations. Most of these correlations are spurious and deceive us 
when we’re trying to understand a situation. Falsity grows exponentially
 the more data we collect. The haystack gets bigger, but the needle we 
are looking for is still buried deep inside.        </p>
<p>
One of the features of the era of big data is the number of 
“significant” findings that don’t replicate the expansion, as Nate 
Silver would say, of noise to signal.        </p>
<p>
<em>Big data has trouble with big problems.</em> If you are trying to 
figure out which e-mail produces the most campaign contributions, you 
can do a randomized control experiment. But let’s say you are trying to 
stimulate an economy in a recession. You don’t have an alternate society
 to use as a control group. For example, we’ve had huge debates over the
 best economic stimulus, with mountains of data, and as far as I know 
not a single major player in this debate has been persuaded by data to 
switch sides.        </p>
<p>
<em>Data favors memes over masterpieces.</em> Data analysis can detect 
when large numbers of people take an instant liking to some cultural 
product. But many important (and profitable) products are hated 
initially because they are unfamiliar.        </p>
<p>
<em>Data obscures values.</em> I recently saw an academic book with the 
excellent title, “ ‘Raw Data’ Is an Oxymoron.” One of the points was 
that data is never raw; it’s always structured according to somebody’s 
predispositions and values. The end result looks disinterested, but, in 
reality, there are value choices all the way through, from construction 
to interpretation.        </p>
<p>
This is not to argue that big data isn’t a great tool. It’s just that, 
like any tool, it’s good at some things and not at others. As the Yale 
professor Edward Tufte has said, “The world is much more interesting 
than any one discipline.”        </p>




        <div class="">
</div>



</div>

-- <br>Art Deco (Wayne A. Fox)<br><a href="mailto:art.deco.studios@gmail.com" target="_blank">art.deco.studios@gmail.com</a><br><br><img src="http://users.moscow.com/waf/WP%20Fox%2001.jpg"><br>
</div>