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對經濟、社會和科學家會帶來甚麼影響。

麥爾筍伯格是牛津大學網路研究所教授，並擔任微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問。

庫基耶《經濟學人》雜誌資料編輯，巨量資料思潮評論員。

二、內容摘錄： 匯整全球資訊，供大眾使用，使人人受惠。

(P.57) 資料數量比資料品質更重要。

(P.59) 我們在也不能假裝自己是生活在一個乾乾淨淨得世界裡了。

(P.66) 巨量資料永遠都僅是工具，而不是要提供最終的解答。

(P.275) 三、我的觀點： 從一開始一個資訊要過一段時間才能傳送到該單位，到現在不需要幾秒鐘的速度，這個轉變就是BIGDATE(大數據)的功勞。

讀了這本書後，我覺得所謂大數據的精神大抵歸類為三： 1.樣本=母體、2.在乎相關性，拋棄因果關係、3.把全部的資料都資料化。

1.樣本=母體：過去只能針對某些疑問提出假設，很多時候還是只能操作一樣變因，可以設定的假設數量是有限的。

抽樣並不是最好的辦法，那是因為過去沒有辦法所想出來的辦法。

現在到了大數據的時代，要有新的想法跟思維。

拿去年底的台北市長選戰來說，您相信手中少數的"抽樣"，還是大數據？柯P的團隊就應用了大數據，打了一場極其漂亮的選戰。

不管你支不支持柯P，他的方法是值得學習的。

2.在乎關聯性：如果相關性強，兩者有所關聯的可能性就極高。

我們來舉個例子吧，像颱風來襲前，大家都會想到應該要準備手電筒、電池、飲用水跟乾糧，但是當這間超商引進了大數據分析之後，發現並非如此，而是一種叫PopTart的餅乾，這跟平常想的都不一樣。

如果是用因果關係的話，不管用多久都想不出來吧，但是用關聯性很快的答案就出來了，因為關聯性會讓我們跳出預設好的立場，讓得到的答案更有趣。

3.把全部的資料都資料化：各式各樣的資訊都可以資料化，日本有一位越水重臣教授，在每一張汽車座椅上都放了360個感應器，每個感應器的數值是0-256。

這如果拿來防盜呢？因為汽車座椅可以感應出主人正確的坐姿，根本不可能有人可以模仿出根本人一模一樣的坐姿啊。

拿來做駕駛安全防護呢？可能因為疲勞駕駛頭往下低了點，車子就會感應到，就會發出警告或是緊急煞車等。

大數據的定義不是在資料的多寡，而是在資料的完整。

拿選戰來講好了，如果想要在一個地去做20~40歲的男性對選戰的看法，可能有幾千筆，更可能有幾萬筆資料，這樣要抽樣是不可能的，用大數據去分析就快速多了，因為資訊是混雜的，用傳統的分析方式不太適合，如果你掌握到大數據的優勢，就可以比過去做更精細的分析，並且行動。

大數據也有黑暗面的，例如隱私權的保護：如果把名字、身分證字號、地址、電話等，個資拿掉，大概就無法辨認資訊了。

在大數據裡就有辦法了，如果把她身上的特徵說出來或是透過細微的地方，就很有可能可以找到這個人，這就代表著這個人的隱私都被電腦知道了，這樣隱私還有甚麼保障呢? 資料是很寶貴的，在過去資料是經營的核心業務的附屬品，也是對資料概念的狹義，只知道有智慧財產權或是個資的概念，在現在巨量資料的時代中，每一筆資料都是非常珍貴的。

在這邊說的所有資料包括最原始的、看起來最平凡的資訊，這些資料在過去想要收集、儲存跟分析是分常困難的，跟現在比起來真的差很多。

資料的管控也是很重要的，如果沒有管控好的話就會像1450年的歐洲一樣，因為印刷術發明，大多數的民眾開始認識字，所以讓紙變的洛陽紙貴，在不到100年內原本少少的資料量變成了滾滾洪流。

有了文字就開始有文明，這樣也開始有了政權，也同時要保護使用著的資料，當然使用者也必須保護我自己的資料。

這些例子可以讓我們知道BIGDATA(大數據)，在現在這個市場已經有很多地方都運用到了，從以前要慢慢的一個一個找資料，到現在只要按下按鍵就可以統計出來了，是不是方便多了呢？ 四、討論議題： 1.搶先一步知道人們在想甚麼 最佳瀏覽解析度為1600*900 主辦單位：教育部國民及學前教育署 承辦單位：全國高級中等學校圖書館輔導團（NationalLibraryAdvisoryGroupforHighSchools）/總召學校：國立中興高中圖書館（049）2332110轉1613（[email protected]） 小論文寫作比賽：國立中興大學附屬高級中學(04)2487-5199轉501/閱讀心得寫作比賽：臺南市私立長榮高級中學圖書館(06)2381-711轉2250 抄襲檢舉學校：國立臺南女子高級中學(06)213-1928轉531（[email protected]）