到美国读研究院，我学到的最宝贵的东西之一，就是科学研究的方法和思维模式。虽然有时能力有限，不能做出完美的论文，但至少能清醒的看到不足之处。最近看到几篇文章，让我觉得互联网的发展已经改变了科学研究的模式，越来越多的成果将出自data mining。

《Wired》杂志上近期的一篇文章，讲到Flickr的创始人之一卡特琳娜，她不是学IT出身的，但她喜欢社交而且能把自己与人打交道中学到的东西运用到网络中。Flickr最大的成功就是将社区的概念融合进了网络照片共享，最后3千5百万卖给了雅虎。卡特琳娜现在搞的另外一个网站hunch，通过用户回答问题来研究人的行为关联性。比如说，喜欢看赛车的人，有更大的几率喜欢喝百事可乐。网站对于这些关联性虽然不能提供理性的解释，但这个资料对于很多做B2C的网站来说很有价值，他们可以通过用户的喜好进行更准确的产品推荐。

我也去他们的网站看了一下，是内嵌在Facebook和Twitter里的，问的问题包括“在沙拉里你喜欢放包心菜、红生菜、生菜还是欧芹”等，非常无厘头。说白了就是一个庞大的数据库。这有点像qualitative research里的grounded theory方法，就是进入研究以前，没有任何假设，只是收集数据，让理论在数据里成形，这其实是很难的，因为数据的解读可以有很多方向，并不一定客观。

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Sergey Brin的救命稻草（图片来自Wired Magazine）

无独有偶，Google的创始人Sergey Brin有相似的想法。他很早就发现自己家族有帕金森综合症的基因LRRK2，因此他得此病的几率是30%到75%（一般美国人得此病的几率是1%）。虽然有些研究指出加强锻炼以及喝咖啡能降低得病几率，但目前还没人知道怎样治疗这个病症。Brin投入5千万美金支持用data mining的医疗研究：Google式的大量采集数据，再分析数据找科学模型。

高效率的计算机和统计分析软件，以及无所不在的互联网，构造了一个与传统科学研究的“先假设再求证”不同的新的研究途径，很可能会产生真正的不受旧知识和人的传统观念限制的创新发现。

最后有趣的是，Hunch不收费也不付费，人们都是自发的去回答一堆无聊问题的。其实维基百科和百度问答等都是一样的open source。这让我觉得很有意思，能揭示一些人类本性的东西，下回再谈。