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：

不同的时间——处在探索阶段的新兴科技是不在一个连续时间内的，例如，发现阶段没有一个典型持续时间。一些爱好者，主题专家和媒体在一段时间内保留着热情，慢慢的当一些事情被触发后，才进入我们大众的意识中，变成主流。

一些科技趋势永远不会超越探索阶段——在VR和AI的例子中，我们可以看到媒体关注是一个缓慢上升的斜坡。然而，一些技术永远不会超越探索阶段。

在探索阶段后，事情变得更有趣了，因为科技趋势势并不是全部都遵循同一个MAP的，我们已经识别到3个典型MAP，并且分别在下面展示出来。

注意：虽然我们理解像炒作周期把所有技术成遵循同样的路径曲线很好的程式化框架的诱惑力，遗憾的是，我们发现，技术发展趋势不会表现得如此一致。

MAP #1 –爆发和平稳

有时候，科技的趋势会受到一系列事情的爆发而受到影响。虚拟现实就是一个这个例子。Facebook宣布收购Oculus使媒体对这件事的关注暴涨。

在Boom & Plateau MAP，通常都有一个占主导位置的公司。当一个主导公司存在时，MAP主要的重点在这个公司。虚拟现实就是一个典型的例子，Oculus公司最初是虚拟现实的代名词一个最好的例子。随着时间的发展，越来越多的公司进入该行业，关注度就被驱散了。

一旦越来越多的竞争者出现在一个行业，MAP通常也要跟着改变，遵循一个更稳定的上升模式。

MAP #2 –稳步攀升期

有时候，科技趋势在探索阶段后会缓慢上升，下图展示的是物联网和大数据的例子。

在稳定攀升中有两个重要的变量：

（1）有多少新闻量随着时间的变化而增加，例如，有多少MAP的斜率是上升或下降

（2）与其他行业相比，该技术是否真的是一个趋势可以由这个量验证。

第一点显而易见。一个趋势如果能获得更多媒体关注，那么它的斜率会发生变化。

第二点就有点细微差别。

我们会使用一个术语“游戏化”来解释这个。下面的第一张是游戏化的MAP，它表现出了一个上升的趋势（见下图）（灰线所表示的）。

根据上面这个图，你可能会得出一个结论：游戏化是值得关注的。然而，当我们与一个更出名的趋势，我们可以看到游戏化的相对强度并不是对所有趋势都有很好的作用。在这种情况下，我们比较一下人工智能。

游戏化的MAP对比人工智能，这表明游戏化趋势可能真的不是一个有意义的方式，至少现在不是。这意味着探索阶段的趋势，可能不是一个真正的趋势。

最后很明显，技术趋势的稳步攀升阶段不会永远持续下去。这个趋势可能成熟或者形成了主流（因特网或Web2.0），分化成更小的更专业的区域，其中比较大的趋势是隐式的（机器人的聊天对话最终假定使用人工智能）或者在某些情况下，获得品牌的重塑（无人驾驶汽车转变成自动驾驶汽车）

MAP #3 –起伏的山

有时候，一个趋势发展起来，之后就暗淡了。在这种情况下MAP的图形跟它的名字一样是上下起伏的。

之前提到的量化自我就是一个很好的例子。

▌CB Insights接下来的趋势

CB Insights的最后几个注意点：从其核心来说，趋势给了我们客户另一个有力武器，而这个武器可以用来预测和讨论科技的趋势。这是我们最重要的产品，自从2015年的秋季当我们宣布我们价值100亿的SeriesA 和公布几个新产品。

马赛克-趋势和MAP技术将进会列出公司的马赛克分数。马赛克是我们对私人公司表现的算法视图或者说评分。了解一家公司的健康的关键因素之一是去了解该企业所在的空间或行业公司的竞争情况。趋势提供了一个数据驱动的和客观的技术健康观点，这将进入公司和市场的马赛克分数。

竞争情报-到目前为止，我们的许多客户已经使用了M&A和竞争者的投资历史来跟踪他们的竞争对手。趋势为他们提供了另一种战略观点。

预测接下来的事一–许多客户使用我们的数据来融资和了解技术趋势，这些包括政府拨款，天使投资或风险投资交易，以及M&A。趋势表现了另一个难题，我们的愿景是用更多的数据集来预测更多，同时用算法来分析我们现有的数据集

CB Insights 趋势提供一个技术上客观、实时、数据驱动的视角，也提供给商务策划师、首席创新官，R&D领导者，产品营销、新兴技术团队,投资者的趋势,同时政府应该考虑发展他们的策略和应对新兴技术和竞争对手的行动。

原文来源：www.cbinsights.com/blog来源：Intetix  作者：詹惠深、程杰超