大数据能预测科技发展了？来来来，我给你举几个例子

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大数据能预测科技发展了？来来来，我给你举几个例子

▌量化媒体关注，预测科技发展

CB Insights Trends 是一个可以分析数百万媒体文章的软件，能够识别和理解新兴技术和创新。

在这个我们能用3D技术打印火箭和测基因顺序的时代，为什么我们识别理解新兴技术趋势的方法却这么过时呢？

一个主要的例子就是下图表所展示的，是对两个市场的预测估计---虚拟现实（VR）和无人机。

上面预测的主要重点是：

无人机市场可能在2020年从12.7亿上升到100亿。

AR/VR市场估计从10.6亿（没错就是10.6亿）上升到1500亿。

由于某些原因，我们不得不接受一些关于来自权威人士的随机猜测。你可以把这件事想成扔飞镖，但是这其实在侮辱飞镖。

比起预测一个人们已经熟悉的市场规模，更难的是你应该意识到新兴技术的早期苗头。然而关于这部分的数据更少，所以你需要依赖像Hype Cycle（炒作周期）这样的数据驱动框架，Hype Cycle宣称“可以为一些行业的发展作出很好的预测”。

我们已经知道，棒球可以因为相关的统计分析而被改造，甚至政治问题可以预测性的分析金融服务，社保和汽油等。是时候让我们开始依赖软件和概率来识别和理解新兴技术趋势，而不是继续相信专家们。

▌利用媒体的关注来预测科技趋势

CB Insights Trends让机器学习适用于大量的媒体文章语料库，能够让数据驱动，实时方法来发现，预测和计划新兴技术上升和潜在下降的弧线。这条弧线我们称之为媒体关注路线（MAP），我们将在下面详细介绍MAP，并解释为什么媒体的关注是值得引起注意的。

在此之前，先让我们先举出几个CB Insights Trends的例子开始，这些例子是关于Trends是如何发挥作用，比如发现新兴企业和公司策略。

例1. 临床的穿戴设备已经超过了普通的健身设备吗？

利用Trends（下图），我们可以看到从2013年开始，穿戴设备越来越到受欢迎。但是后面趋于平缓，这是否意味着穿戴设备已经开始过时？

相同时间内，Trends（见下图）发现了“量化自己”的时代精神行为急剧减弱。

量化自己通常和健身和锻炼的穿戴设备有关，所以当人们已经对普遍的健身意识失去了热情的时候，我们可以利用Trends知道，对特殊疾病或者临床的穿戴设备（例如那些用于帕金森氏症和糖尿病的设备）在这个时候上升了。

从上我们可以知道，人们对同一个技术的态度转变，与对该技术的不同用处有不同的兴趣相关。

例2. 物联网比大数据更有用？

让我们现在看看这两个科技里最火爆的领域——大数据和物联网。

我们都知道，当谈到媒体关注时，物联网已经取代了大数据。（见下图）

但是物联网是一个在同一时间里，意味着一切，却又意味着虚无的通称。因此在物联网中，有没有让媒体感兴趣的子区域？

Trends（见下图）发现工业物联网总是生气勃勃，那些制造业、物流、采矿、石油、公用事业、和农业重资产的行业都开始用物联网技术来提高自己的效率并发展新的商业模型。

但是同时，我们揭露了物联网的另一层次，传感器让机器对机器即M2M黯然失色，表明了这是媒体将持续关注的领域。

用Trends你可以很快的识别到一个宏观面，并且还能了解到里面的细节，这样就可以更进一步的了解这个基本趋势和行业内关注的领域。

例3. 谷歌仍然是自动驾驶的老大吗？

Trends的多功能性同时也给我们提供了一个有趣的制高点，融入企业战略和竞争态势，我们通过无人驾驶汽车的例子就能明白。

Trends所能展示的是，2015年4月，无人驾驶汽车几乎是谷歌的同义词。但是这已经从去年开始改变了，我们可以从蓝色线和橙色线之间的差距就可以知道，它们两之间的差距越来越大。随着30家公司如百度、特斯拉、通用汽车开始研发无人驾驶汽车，竞争就开始加剧，同时媒体关注也分散到各个开发无人驾驶汽车的公司。追踪媒体的报道就能发现竞争强度的增长水平。

谈到新的加入者，比如通用汽车，我们看到这个公司正在向无人驾驶汽车领域前进，而苹果在无人驾驶汽车上的努力还处在潜行或没有方向的状态。我们可以从公司实际上在做什么（投资，收购，合作伙伴关系，产品）与他们所说的相对比，从而了解到公司策略。

▌为什么媒体能烛照科技趋势？

如果能正确地组织、开采和量化时，媒体的关注可以作为一个国内市场研究小组的类固醇——其文字可以在实时基础上进行调查发现、预测、策划技术趋势以及创新。

我们对成百万的新闻消息进行分析后发现科技趋势遵循一些模式，或者说我们认为科技趋势遵循MAP。

大多数科技趋势的MAP中，其第一阶段为探索阶段。

在探索阶段，商业出版物或发烧友博客开始曝光新兴科技和创新，这些人被称为早期适应者、爱好者、发明家，他们所谈论的就是新兴技术趋势大预测。看看下面关于虚拟现实（VR）和人工智能（AI）的例子。

我们在探索阶段发现VR和AI都是随着时间的推移而稳步增长。

这里是探索阶段是注意点：