David Rothschild是微軟紐約研究院一名經濟學家，在2012年美國總統大選中，他正確預測了51個選區中50個地區的選舉結果，準確性高于98%。不久前，David Rothschild通過大數據分析，對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測。

　　北京時間今日上午，第85屆奧斯卡金像獎頒獎禮在美國好萊塢舉行，《逃離德黑蘭》摘得最佳影片獎，李安憑借《少年派的奇幻漂流》獲得最佳導演獎，其它各項大獎也都塵埃落定。

　　那么這次David Rothschild的大數據預測準不準？答案令人稱奇，微軟大數據分析堪稱預言帝，除最佳導演外，其它各項獎預測全部命中。

　　David Rothschild預測的最佳導演獎得主是斯蒂芬·斯皮爾伯格（Steven Spielberg）（影片《林肯》），而最終拿下該獎項的華裔導演李安。

　　第85屆奧斯卡主要獲項獲獎名單：

　　最佳影片：《逃離德黑蘭》Argo

　　最佳導演：李安 Ang Lee（《少年派的奇幻漂流》 Life of Pi）

　　最佳男主角：丹尼爾·戴-劉易斯 Daniel Day-Lewis（《林肯》 Lincoln）

　　最佳女主角：詹妮弗·勞倫斯 Jennifer Lawrence（《烏云背后的幸福線》 Silver Linings Playbook）

　　最佳男配角：克里斯托弗·瓦爾茲 Christoph Waltz（《被解放的姜戈》 Django Unchained）

　　最佳女配角：安妮·海瑟薇 Anne Hathaway（《悲慘世界》 Les Miserables）

　　最佳動畫長片：《勇敢傳說》 Brave

　　最佳歌曲：《Skyfall》（《007之大破天幕殺機》 阿黛爾 Adele）

　　想進一步了解David Rothschild的大數據分析模式？請看下面CNET對于其預測理念的報道：

　　David Rothschild表示：“我預測奧斯卡金像獎得主的方法與預測其它事情的方法完全相同，其中包括政治。首先關注最有效的數據，然后創建不受任何特別年份結果干擾的統計模型，所有模型都根據歷史數據進行測試、校正，我們在建模時很有耐心，確保模型能夠正確預測外樣本結果，而不僅僅是過去發生的結果。我們創建的模型是能夠預測未來的，而不只是過去發生的。”

　　他指出：“科學是相同的，但證明哪些數據最有用卻存在千差萬別。”

　　你或許會認為一個能夠攻克選票近1.27億張變化莫測總統大選的預測模型也一定能夠在預測不太復雜的事件中輕松獲勝，如奧斯卡投票，其投票成員不足6000人，但美國總統大選與奧斯卡投票采用的數據大相徑庭。

　　David Rothschild透露：“我通常關注四個不同類型的數據：投票數據、預測市場數據、基本數據和用戶產生的數據。在預測政治時，我采用基礎數據如過去的選舉結果、義務和經濟風向標。通過基礎數據建立一個基準，然后轉向預測市場數據和投票數據，因為這兩個類型的數據吸收并包含了更多選舉信息。2012年總統大選預測時，我使用了少量用戶產生的數據，但Xbox Live數據對補充重大事件實時分析起了關鍵作用。”

　　“預測奧斯卡金像獎花落誰家時缺少民意測驗投票數據，而基本票房回報和電影評分等數據也很難有效統計。我更關注的是預測市場數據，這是主要因素，同時采用部分用戶生成內容的數據分析，這有助于理解電影內部和不同類別之間的相關度，例如影片《林肯》會贏得多少個獎項？”David Rothschild說。

　　David Rothschild強調：“每當我關注一個新領域，我都會認真考慮一些關鍵事情，確保自己的預測更有意義。”

　　·首先，我會確定最中肯的預測。至于奧斯卡金像獎得主預測，我關注的是所有24個類別的獲勝概率，并會預測各個類別主流電影的總獎項。

　　·其次，我的所有預測結果會實時更新。從研究觀點看，實時更新預測結果至關重要，我們能夠獲悉最初預測與最終事件之間發生的不同事件的價值。這些事件就是奧斯卡獎項歸屬的前奏。

　　·最后，我借助特定領域的歷史數據建模，然后通過不斷升級模型確保預測的準確度。我還想強調的是，我們所做的一切都是為了盡可能保證領域獨立性，確保所有問題的可衡量性。如果該研究能夠催生出更高效的預測方法、在眾多領域適用于大量問題，將對微軟、對學術界和這個世界都有價值。”(RFID世界網編輯整理)