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作者：Ulrike Reinhard
图片提供：Jonnek Jonnekson<>< span=""><>
皮特·克鲁斯教授是德国布莱梅nextpractice 公司的创始人和首席执政官。他与由心理学家、经济学家、社会学家、计算机科学家和设计师门组成的团队共同开发出一套管理系统工具用以支持和解决企业决策制定和有效授权的智慧这样管理问题。运用“未来数据分析专家（nextexpertizer）”这样的工具，克鲁斯能够收集和了解组织最直观的信息 ，揭示隐藏变量模型推动的社会变革。工具中所统计的数据信息能够让我们回答这样的问题：组织下一步将要做什么？
目前，我们每天都能产生大量的数据，然而它们确很难产生真正有见地的想法。我们如何更加有效的利用这些数据呢？
最大的挑战是如何通过检测有效模型以减少过于复杂的数据信息。否则就会加大突发事件的风险和危险的崩盘——比如我们刚刚经历过的金融危机——就是风险系数太大造成的。
所以问题的关键是如何获得有效准确的数据信息。利用相关数据信息，公民和其他专家就可以作为检测者可以尽可能的进行一种数据简化的分析活动。这正是目前“未来数据分析专家（nextexpertizer）”的用途。
贵公司nextpractice的口号是“一沙一世界，一花一菩提”有什么特殊的含义吗？
数据收集模式的建立，比如标准化问卷的确定；预期收集信息的规模；人们基于可预期的可考量的问题给出类似“是”或“否”这样简单的回答；多项选择、排序，等等。反馈者只有在被采访者的真正意图能够确定无疑时才能添加作为有价值的信息。
但是语言是一项非常棘手的现象，所以首先要解决的一个困难就是语义的确定。这为我们数据信息的确定带来了很大的干扰。第二个问题是第一个问题造成的直接后果。对于语言的解释是一个主观的意识过程，这并未与一个人最基本的知识和无意识的价值判断有很好的衔接。然而，这一切对于降低数据复杂性又显得至关重要。
“对于大众公司来说，一个几百人的集体直觉分析可以预测出消费者行为的转变，就像公众意见和大众媒体总是反对粮食政策那样。”
只有当人们可以自由的谈论解释他们自己所说话的意思——比如定性访谈——才能充分发挥其潜力以被用于有效合理的信息数据。但定性访谈只能用于涉及语义问题的个人数据收集这种状况。现在的问题是，受众如何对答案做出合理负责的解释。
为了解决定性分析与定量分析之间难以平衡这个难题。大约在20年前，我们发起了一个项目开发出一项面试技术工具以结合定性分析和定量分析各自的优势。我们的目的是寻找一种方法，能够充分测试出人们无意识的价值判断同数学运算能力相结合。基于这二者的评定得出一个人数据化的图表化结果。它被命名为“集体直觉”。 “未来数据分析专家（nextexpertizer）”基于计算机应用的采访工具系统正式所有上述努力的结果。
首先，它基本的应用是创建一系列的比较列表。这个列表里包含了包括约大约60项短语描述、图片、甚至是视频剪辑，以直接确定所选对象最感兴趣的关注内容。
然后，对100-200个相关性较小的、对主题感兴趣，有实践经历的人进行面试。面试是严格的程序化过程。被面试者面前会呈现预期列表中的两种条目，被面试者将决定这二者之间是类似的还是完全不同的。并且要求被面试者用自己的语言描述为什么这二者是类似的或是完全不同的。这些“经历丰富的专家们”将被告知所有其他条目将会很快的基于他们创建的差异化建立起来。
对于每一项决议，都是通过对他们无意识价值判断体系通过某一特定值的轻微迹象确定的。
整个过程的完成将会持续大约两个小时，每个面试者都被要求在所有感兴趣的主题矩阵中的元素自由选出自己所喜欢的条目。这些大量的决议的做出旨在建立一个矩阵，智力因素影响将被完全排除在外。讨论的意义在于通过语词确定各个比较条目之间的相关性。通过基于被面试专家们计算出的三维向量空间代表的立体模型，很容易能够直观的分享他们隐含的价值观判断。正确的数据信息代表了通过正确的方法做出高效决策的过程。无意识弹性数据会转化为事实和数学上确定的关键性能指标。
集体直觉测量在对实际行为的理解发生转变；预测未来消费者行为；其他复杂文化状态下的公众和其他人员等方面是一种非常有效的工具。我们的研究表明：你可以走在时间的前面。
你的意思是，你可以通过分析集体直觉测量数据，预测出人们的行为？
坦白地说，最初我们对自己的结论也表示怀疑。但是经过多年来不同领域的实践，以及成千上万的数据分析结果表明，答案是很明显的“是”。经过多年来的研究表明，“未来数据分析专家（nextexpertizer）”有三种价值理论是可以被证实的。第一：对于文化价值模型推动的理解是基于相关性较小的受访者样本。第二：价值模型的转变要比态度、行为、意见的变化缓慢的多。第三：尽管由于语义差异的存在，对生活在以相同方式评价文化价值观体系中的人们来说，这种方法还是可行的。无需额外的工作进行同样过程的面试可以再不同国家或地区实行。通过人员面试和矩阵模型表达，文化背景也可以相应的被建立起来。
“你并不需要像我一样变成一个数据狂，但是，21世纪学会如何简化数据信息的复杂性是每一位管理者必须掌握的技能。”
例如大众公司，自2006年起，我们为欧洲和亚洲的汽车市场进行了文化价值体系的分析。金融危机发生的几年前——德国和其他高端成熟的汽车市场明显发生下滑的地区——文化价值体系的转变已经很明显的表明了汽车的身份地位象征这种想法在人们心中已然崩溃。人们的喜好已经转变为移动便捷性功能方面——这给了公共交通以巨大的机会。一个几百人的集体直觉分析可以预测出消费者行为的转变，就像公众意见和大众媒体总是说反对粮食政策那样。即使部分小型高级轿车销量的增长也在长期中表明，并未对销售量产生影响。但是正如人们看到的公共交通领域中实际表现出的那样，任何机会都需要英明的决定——才能得以实现。所以，“未来数据分析专家（nextexpertizer）”为商界和政界的领导者们提供了一个提高数据信息利用的方法，而且通过各种模型极大降低了数据信息的复杂程度。
您为什么这么相信衡量文化价值体系的推动力会在今天流行起来呢？
互联网是一个关键。成功不在是由目前的大众媒体推动的了。这甚至不是一个心音人们注意力的问题了。这是由一个新奇的模式带动的。
当数以亿记的人们通过互联网形成一个高度沟通的网络以后，很小的一个因素就会产生巨大的影响。一个主题或一个重大事件可能会以行为提高推动言语变化；对突发事件的积极反馈以及炒作这样的方式出现在人们面前。事件的质变中人们积极参与对情绪影响的效应就是所谓的'共振'。一个人可以变的世界文明，一件产品可以成为一枚重磅炸弹，一个品牌、一个人可以在短短几天内被捧上天或是被人们所唾弃。当文化价值体系能够产生共振效应的时候，这些情况就会变得可能了。这就是为什么了解文化价值体系的推动力在今天变的如此重要了。对于业内领导者、企业家、和政客来说，及时获得关于文化价值体系转变的信息在处理互联网的挑战时显得尤为重要。你并不需要像我一样变成一个数据狂，但是，21世纪学会如何简化数据信息的复杂性是每一位管理者必须掌握的技能。
(责任编辑：中国统计网)
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