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《大数据》作者麦尔荀伯格:重点从来就不是「为什幺」!


2020-06-10


《大数据》作者麦尔荀伯格:重点从来就不是「为什幺」!

近日台湾爸爸妈妈们都在为风声鹤唳的肠病毒疫情烦恼,殊不知早在2009年美国就针对H1N1流感疫情发展出了预测机制。而且,这个流感疫情预测机制竟不是来自医疗体系,反而是八竿子打不着的Google?

首度来台的《大数据》一书作者麦尔荀伯格(Viktor Mayer-Schönberger)在昨(11日)的演讲中,就以巨量资料(Big Data,又称大数据)的真实案例作为开场,例子中的Google,先是找出全美使用者最常搜寻的五千亿种关键字,再跟美国疾病管制局的流感传播资料比对,找出搜寻关键字与流感传播的相关性。

结果,Google这套流感预测机制,不但在2009年精準地预测流感在各地区、城市的传播情形,而且甚至还比美国疾病管制局的系统快了两週!

麦尔荀伯格指出,随着大量的资料从类比(诸如纸张)形式转为数位形式、储存成本降低与运算能力的提升,在网际网路发展了20年间,人类所产出的资料已经成长了100倍,我们所面对的已经是一个「巨量资料」的时代!

「当一张照片变成一秒钟拍16张照片时,就成了动画,」麦尔荀伯格举例说明,巨量资料不但是前所未见,由量变产生质变,甚至也将改变人们思考事情的脉络与研究方法。

过去人类非常执着于找到事物间的因果关係,晚上拉了肚子立刻就会联想到晚餐是不是吃坏肚子,而忽略了事情往往比我们想像得複杂多了。然而,在大数据时代里,因为可以準备大量资料来回应单一问题,「相关性」就可以取代过往人们习惯于研究的「因果关係」。

举例来说,连锁超市发现了每在飓风来袭前,店内的草莓吐司饼乾(pop tarts)就会有一波热卖。到底「为什幺」有这样的巧合,对店家来说其实并不重要,只要能够确认这样的相关性,他们就能在飓风来临前透过更好的陈列,达成更好的销售。

「我们只要了解到底相关性是怎幺一回事就好了,」麦尔荀伯格说明,在网路世界里运用巨量资料找到「相关性」的範例比比皆是,亚马逊(Amazon.com)的推荐购买功能,就是其中的佼佼者。

还有一个令人印象深刻的案例:多伦多大学团队与IBM合作,将巨量资料应用在早产儿的照护机制中。

早产儿容易受到感染,出现症状才用药往往已过了治疗时机,然而,这项计画则透过在早产儿身上放置感应器,大量採集早产儿包括心跳等精密数据,整理出疾病发展的「模式」(patterns),让医生能够及早用药避免症状扩延;而且最有趣的是,「这项计画的主持人,甚至还不是医生,而是资讯工程博士!」

然而,麦尔荀伯格也提醒,运用巨量资料的重点也在于持续不断地重跑数据,因为世界是不停地变动,唯有持续不断的更新资料,才能得到最适切的相关性。前文所提到的Google流感预测机制,就曾因为没有持续更新数据导致预测失準、饱受批评,最后在2012年重新调整资料后,才又扳回一城。

麦尔荀伯格进一步强调:「资料的价值在于我们儘可能的重新使用他们。」

一家整理交通路况的公司Inrix,发现了购物商场附近交通堵塞与销售之间的关係,这家公司就靠着购买这些在堵车地带附近店家的股票,而大赚一笔,「对他们来说,他们就把『再利用』转换成了『营收』。」

「真实的世界远比我们所想的複杂,但也更加有趣,对于我们身处的世界,我们也一定要更加谦卑,」不能再用过往快速、直觉的因果关係,企图找到存在于複杂世界中的规则。而且,透过巨量资料观察世界,也会发现「变化」才是常态。

「我们必须珍视变化,我们要拥抱变化,巨量资料只能告诉你发生了变化,它却不能告诉我们如何应对变化,我希望能够透过巨量资料让大家知道,我们的社会永远处在动态的变化,既然变化是无可避免,我们何不就拥抱它?为何不就将其视为新机会?但这也需要一个愿意勇于冒险并自我重塑(reinvent)的社会,企业也要愿意自我重塑,」麦尔荀伯格说。

只不过,他也在会后与新北市长朱立伦等人针对开放政府资料的相关对谈中坦承,巨量资料的优势虽然很明显,但实际执行上,也的确会遭遇困难,无论在公部门、私部门,都会有类似的困境。

「企业的部门之间常常不愿意相互开放资讯,深怕其他单位抢得机先……但是,若要得到巨量资料的功效,就必须要打破这些藩篱,无论是在公部门或是私部门这都是最困难的部分,最困难、最複杂的部分压根就不是科技本身。若人们不想要一起合作、不能用一致的角度看待变化,就算有再多频宽、伺服器、软体也是枉然。」

最后,对此,他也提出他的解决之道:「我们不能只从科技的角度思考科技,只从巨量资料来看巨量资料,而要真正回到一般人的生活,理解民众的偏好与需求。若我们能够满足需求,那幺就会得到来自群众的支持。」



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