承上篇

數據英雄的逆行

1854年秋天，霍亂第4次席捲英國，8月31日爆發，3天內就有127人喪生，10天之後，死亡人數攀升到500多人，其中一個名為寬街（Broad Street）的區域，居民死亡案例最多、最集中。

這時候的斯諾，於每週第一時間閱讀法爾的死亡報表，關注死者的飲用水源，希望在表格和數據中找到線索。

雖然法爾收集了供水的來源，但斯諾根據這部分數據做不出任何判斷。為什麼呢？這是因為整個倫敦有10幾家大公司供水給城市的不同地區，各家公司的地盤互相交錯，供水管雜亂無章地交織在一起，僅憑地址無法準確判斷供水公司。

斯諾左思右想，無計可施之下，為了得到這些數據，他最後決定一家一家上門走訪。斯諾走了多少路，我們今天已不得而知。但他很快又碰到新的困難──即使挨家挨戶去敲開每一位患者的門，得到的數據也還是不完整、不準確。

因為很多住戶根本不知道自家的用水是哪個公司提供的，房子可能是租的，水費可能是由房東繳交的，即便是自己付的，也找不到公司的收據，名稱還是不清楚。

皇天不負苦心人，斯諾又想出新辦法解決這個問題。他在走訪中發現，某一家公司的水中，鹽分含量是另外一家公司的 4 倍，根據這個差別就能判斷水的來源，如此一來，他碰到不知道自家供水公司的住戶時，就取一小瓶水樣，在瓶上注明地址，然後帶回去檢測。

斯諾搜集數據的執著讓人感佩。在大多數情況下，數據都沒有現成的。搜集數據太難了，就像在風中奔跑，搜集隨風飛散的柳絮一樣，你需要逐風而行，東奔西走。

但對高數商的人而言，這一點是共性：他們都願意展開搜集數據的行動，都願意付出極大的努力，包括精力和時間。搜集數據所用的精力、體力和時間，可能是分析數據的數倍之多。第谷和克卜勒就是最好的例子。

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在死亡案例高度集中的寬街，斯諾發現，「幾乎所有的死亡案例都發生在某街頭的一口水井附近。只有 10 名死者的住所靠近另一個街頭的水井，而其中有 5 名死者的家屬確認，他們一直使用那個水泵，有 3 戶距離這口水井遠一點，但死亡的孩子所在的學校就在這口水井附近」。

在這條街上，他還發現有一家啤酒廠和一家感化院沒有任何人死亡。他實地走訪了這兩個地方，發現啤酒廠和感化院都有自己獨立的水井，而且啤酒廠的工人平常只喝啤酒不喝水，斯諾因此更加確定，水就是人們感染霍亂的最終原因。

現在，讓我們試想一下，一個社區爆發了有史以來最為兇險的傳染病，驚恐的居民在一片混亂中成群出逃，用馬車拉著家當往一個方向走，但一名皇家醫生選擇逆人流而上，挨家挨戶去敲門瞭解死者的生活細節，他走進的每一間屋子，都還籠罩在葬禮的陰影和哀號當中。

斯諾不僅追蹤每一起霍亂死亡的病例，還創新了記錄的方法。他將死者的地址在地圖上標注成一個一個的點，當所有代表死亡的點都標注上去之後，地圖呈現的資訊立刻清晰起來。

霍亂絕不是像空氣一樣平均分布在這個地區的，死神的陰影有濃雲密布之處，它是從一個點發散出去的，這個點就是水井！相較於數據，人類的大腦更願意接受圖表，當面對人群，高數商的人一定得想辦法將數據轉化為圖表。

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9月8日這一天晚上，是新一輪霍亂爆發的第 10 天，在政府組織的緊急會議上，斯諾展示了自己的數據和發現，並建議立即封閉寬街上的水井，以此切斷霍亂的傳播。

這在當時是一個異常艱難的決定。因為如果斯諾搞錯了，那些備受死神折磨的家庭還將無水可喝、無水可用，這無異於雪上加霜；但如果他是對的，這個舉措就能挽救無數的家庭和生命。

斯諾在會議上發言並展示他的圖表，這張圖表發揮了巨大的作用，市政理事會最後經過投票採納了斯諾的建議，當局立即拆除了寬街水井的水泵手柄，以控制水井的使用。

寬街霍亂引發的死亡，由此慢慢地平息下來。

後續調查證明，1854 年這一場霍亂起源於寬街 40 號的一名女嬰，她被確認感染了霍亂，她的母親把她的尿直接倒進家門口的化糞池，化糞池的穢物滲透到土裡，而距離這個化糞池不到三英尺的地方，就有一口公用水井。

女嬰的父親隨後也感染了霍亂，並於9月19日去世。在丈夫病倒後，這位母親又開始朝化糞池中傾倒汙水，如果當局沒有拆除寬街上的水泵手柄，後果將不堪設想。

也就是說，斯諾的判斷有效地阻止了霍亂的再一次爆發。

在我看來，斯諾是敢於逆行的英雄，更是一名有頭腦的英雄。所謂數據英雄，就是一個人有足夠的勇氣和專業的判斷，為真正解決問題起到關鍵性、壓倒一切的作用。如果沒有斯諾的行動，倫敦霍亂的局面和後果將會完全不同。

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*本文摘自《 數商：向阿里巴巴前副總裁學習數據時代的生存商數 》，時報出版 出版。

【作者簡介】

涂子沛

大數據先鋒思想家，曾在美國學習、工作多年，2014 年從矽谷回到中國，出任阿里巴巴集團副總裁。2018 年創建數文明科技，同時擔任伊斯佳股份董事、人民網和國地科技獨立董事。

著有《大數據》、《數據之巔》、《數文明》、《給孩子講大數據》、《給孩子講人工智能》等作品，相關著作累計銷售已突破100萬冊。

大學畢業於華中科技大學計算機系，研究所畢業於中山大學、卡內基梅隆大學，獲公共管理碩士和訊息技術科學碩士學位。