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你也觉得你的 iPhone 变慢了?

SENDHIL MULLAINATHAN ·

苹果公司每推出一部新的 iPhone,很多人都会觉得自己现在用的 iPhone 运行速度变慢了。为此,哈佛大学经济学教授森德希尔·穆莱内森做了一次相关的研究,而这次研究完美地概括了手机问题背后的“大数据”的优势和局限性。

本文由《纽约时报》授权《好奇心日报》发布,即使我们允许了也不许转载。


当教授有一个好处,就是可以对一群无权选择听或者不听的听众(学生)没完没了地讲自己的古怪理论。比如,每推出一部新的 iPhone,我都会和我的研究生抱怨说,我现在用的 iPhone 运行速度变慢了。自然而然地我就在想:每次发布更新的产品时,为什么不让它们的旧款变得不那么好用呢?毕竟当一家公司把设备和操作系统捆绑在一起卖时,确实可以这么做。

这种阴谋论还真有人信。不过对于一个经济学家来说,这个论点倒挺值得玩味一番,因为经济学认为,这种策略并不像它听起来那么好用。(去年 10 月在《纽约时报》Economix 博客上,凯瑟琳·兰贝尔[Catherine Rampell]针对计划报废[planned-obsolescence]和苹果公司阴谋论给出了精妙的论述。)

苹果公司自然不会对这类理论做出回应,但计划报废无法让利润最大化却有两个简单的原因。首先是法律风险。其次,竞争和消费者的理念合起来也会让这个理论打折扣。竞争者所要做的全部事情,就是提供一部不会很快变成废品的智能手机,这样就会有更多的人来买它。

但这都只是理论的推导,而我的经验(虽然这只是我的经验)则是一次实证研究。

一般说来,我的学生们都会忽略我的抱怨。但每到这个时候,哈佛经济学博士研究生劳拉·特鲁科(Laura Trucco)都会耸耸肩。她想看看我的经历是不是特殊情况。但这怎么能看出来呢?她说,当人们因为手机变慢而沮丧时,就会在 Google 上搜索该怎么办。所以从理论上讲,在 Google Trends 上获取到人们搜索“iPhone 变慢”的相关数据,就可以估量出全球范围内有多少人因为这件事而沮丧。(单独看美国的数据,也是相似的结果。)

由于这个数据每周都会更新,所以她可以针对新手机发布的日期,对每周的搜索数据做交叉分析。图表显示的分析结果令人震惊。最上面的图表里有 个明显的峰值,它们对应的是新款 iPhone 的上市。

作为一个最基本的结论,这说明我的经历并不算特殊。没错,随着使用时间越来越长、装的软件越来越多,我们对手机速度的期待也越来越高,所以感觉手机越来越慢。但这几个峰值表明,这种感觉并不是逐渐增长的,它会在新手机发布后几天之内突然出现。

不过这也就是它能说明的全部了:人们突然觉得自己的手机在变慢。它并无法说明我们的 iPhone 真的变慢了。想象一下,有人说办公室里有一种嗡嗡声。在他说之前,你并没有注意到这个声音,但在他说出来之后,别的声音你就一概听不到了。也许对于手机的感觉和上面的例子很像:听说有新手机发布,让你设想自己拿到了一部又新又快的手机。然后你就突然发现,自己的旧手机怎么这么慢。

为了测试这个原因是不是靠谱,我们可以利用一下苹果手机和安卓手机之间的一个重要差异。苹果公司既卖手机,又做操作系统,原则上,这让苹果公司既有(卖更多手机的)动机,又有(通过操作系统控制手机的)能力来让旧手机变慢。

而 Google 有这种能力(它控制了安卓系统),但却没有动机,因为它并不直接通过售卖新的硬件赚钱。而三星或者其他安卓手机生产商有这个动机,却没有这种能力。

如果手机变慢的感觉是因为听说有新手机发布而带来的心理效应,那对安卓手机和苹果手机来说就都适用了。不管哪种新手机都会让你关注现有的手机。然而事实上,前面说的阴谋论只在一个平台上奏效。第二张图显示的是“Samsung Galaxy 变慢”的搜索情况,里面并没有和新款 Galaxy 手机发布相关的搜索峰值或者其他任何相关变化。我们尝试了其他安卓手机型号,结果也没有出现峰值。这些结果让我们联想到一个很重要的结论:和其他手机相比,新款苹果产品的发布不可避免地会吸引更多的媒体关注。

然而,如果对新设备的关注是让旧手机感觉变慢的原因,那为什么峰值会出现在苹果产品上市日期附近,而不是苹果公司发布这些新产品的日期附近呢?比如在 2008 年,iPhone3G 早在上市一个月之前就发布了,但峰值出现在了上市之后,而不是发布之后。

这一数据还有一个更为温和的解释。每一款 iPhone 手机的上市都“恰好”伴随着新操作系统的上市。尽管苹果公司并不对此做出评论,但有人就会猜想——而且很多人都猜想——针对新手机优化过的系统,会让旧手机变慢。

这也可以解释三星手机和 iPhone 的不同:由于只有 18% 的安卓手机用户装的是最新的系统,而 90% 的 iPhone 用户会装最新的系统,所以自然会有更多的 iPhone 用户觉得新操作系统让手机变慢了。

这一重要差别是带有倾向性的。在温和的解释里,让旧手机变慢并不是特定的目的,只是针对新设备优化操作系统的一个副作用。搜索频次数据无法让我们去推理手机制造商的意图。无论数据多么引人遐想,但仅靠这些数据并不能让人断定手机真的变慢了,就算是真的变慢了,也不能说明它变慢的理由。

这次研究完美地概括了“大数据”的优势和局限性。首先,20 年前,要想确定是否有许多人也感觉手机变慢,需要花大钱进行抽样调查,样本量也只有几百个消费者。现在,如果运用得当,Google Trends 的数据能让我们看到几亿人都在搜索什么,理论上,还可以看到他们有什么感受、在想什么。TwitterInstagram 和 Facebook,所有这些创造了一种被形象地称为“数字化排放(digital exhaust)”的东西,使我们能发现像上述那样的宏观模式。

其次,这种新的数据拉近了个人和群体。即使对于每个人独有的感觉来说,这类数据都能告诉我们:你不是一个人。只要花几分钟,我就能看到许多人也在经历着我感觉到的沮丧。即使你从来没有亲自收集过什么数据,当 Google 的自动完成功能会自动提示出你想键入的剩下几个字时,你也会有所触动:“哦,原来有这么多人也想知道这事儿啊?”

最后,我们要看到其中的一大局限:这些数据显示的仅仅是相关性,并不是结论。对于在“iPhone 变慢”搜索情况里突然出现的峰值,我们都至少得出了两个不同的解读,一个是阴谋论,另一个比较温和。也许这会让一些人说:“瞧,这就是为什么说大数据没有用。”但这个观点未免过于老生常谈了,相关性可以激励我们进行更深入的思考。如果大数据所能做到的一切就只有发现有趣的相关性,然后让我们通过其他方法寻找它背后的根本原因的话,那它的价值就已经非常巨大了——实际上大数据已经做到了更多。

如果上述的相关性让阴谋论者变得更加得意,那我只能说,这是为了利用大数据要付出的很小的代价。

森德希尔·穆莱内森(SENDHIL MULLAINATHAN),哈佛大学经济学教授。

翻译:is译社


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