大数据与歧视

其实我还是有点开心川普胜出的。他说“you are fired”的时候，真的很帅。

好了，说正经的。其实我颇为厌倦那些政治正确的东西。以前探讨过关于种族歧视。其实在原则上我不认为歧视有问题，但反正这个观点很敏感，又跟我没啥关系，在生活中我很少表达。甚至有时我会不喜欢跟种族歧视的人交流–不是观点的原因，而是持这种观点的人通常程度较低。这是另一种歧视了。

不过既然我做大数据，我似乎应该对此有个论述：说到底，数据分析的结果，无非是让你“歧视”每一个人。歧者，不同的人用不同的方式对待也。比如对于不同的顾客，推销不同的广告，这不叫歧视，叫“精准营销”。

于是我想，为什么我们可以在收取学生的时候，要求他有优秀的表现，却不可以拒绝录取黑人，即使后者跟表现的相关性可能高于成绩？很自然的答案当然是：因为这样做某些群体不高兴。但我喜欢“高级”一点的答案，而幸好又想到了：因为用肤色、性别，年龄，甚至性取向去判别一个人，费用实在太低！这导致这类的歧视过于容易进行，而另一些歧视（例如看成绩判别一个人是否优秀）则费用相对较高。为了平衡，只好建立一个社会的惯例，让种族歧视、性别歧视、年龄歧视、性取向歧视等行为，付出更大的代价。

所以将来如果有人说，大数据增加了种族歧视，我至少有一个答案可以抗衡：大数据减低了各种歧视的费用，所以，其实是减低了人们种族歧视的意愿。当然，我会用更巧妙的方式来表达。