不用親口品嘗，大數據告訴你的紅酒品質準確嗎？

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Peter R. Orszag

彭博專欄作家、Lazard投資銀行副董事長，曾任美國國會預算辦公室主任

早在布拉德·皮特主演的靠統計學選拔棒球球員的《點球成金》之前，葡萄酒業就有了自己的點「酒」成金。但與棒球不同的是，至今葡萄酒行業使用統計學進行分析的做法還不多見，那麼兩者出現這種差別究竟是為什麼呢？

上世紀80年代末，普林斯頓大學經濟學家奧利·艾申菲爾特(Orley Ashenfelter)發現，他可以用氣溫、葡萄出產年份的降水情況等要素來預測波爾多產區葡萄酒的品質。

更有甚者，艾申菲爾特可以通過酒的年份、4月至9月葡萄生長季的平均氣溫、前一年10月到3月的降水，及通常9月葡萄採摘季的平均溫度對一瓶波爾多葡萄酒的價格加以解釋。

通過使用這些變數，他能說出上世紀50年代、60年代和70年代出產的葡萄酒超過80%的價格差異究竟是因為什麼。

如同電影《點球成金》中用統計數據選拔球員一樣，這樣的分析方法可能威脅到現有品酒師和葡萄酒鑒賞師的飯碗。毫無疑問，這些人會被冒犯，他們會詆毀這種分析方法。但也從那時起，艾申菲爾特的預測就備受推崇，舉例來說，1989年和1990年出產的波爾多葡萄酒的品質特別好。更何況，他的分析只是基於簡單的回歸分析。現在已經有更先進的統計工具可用來評估葡萄酒的品質，預測成功率十分顯著。

但是和統計選拔球員不同的是，在今天的葡萄酒行業，數據分析大多時候都只是陪襯。而正如近期《華爾街日報》一篇文章所指出的那樣，如果有什麼變化，那就是對葡萄酒品質的主觀評價變得越來越風行、而非沒落。甚至那些名氣不大的品酒師也屢屢被葡萄酒商店提及，而這會給銷量帶來巨大變化。那些得到98分評分的葡萄酒的需求就是比94分的高出很多。

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新聞背景：葡萄酒行業需求復甦，促使葡萄牙大力發展軟木林種植

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