【虛實之間】 大數據操控下的人生

 |2020.09.06
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當現代人享受前所未有的新科技生活的同時,不知不覺中已經被大數據(Big Data)和演算(Algorithm)程式決定了命運與方向。圖/網路
圖/網路

文/本報綜合報導

當現代人享受前所未有的新科技生活的同時,不知不覺中已經被大數據(Big Data)和演算(Algorithm)程式決定了命運與方向。如果今年因為新冠病毒疫情蔓延,學校因此取消考試改用大數據和演算分析,根據學生歷年成績推算每個應屆畢業生的成績,然後大學考試分發再依據這個分數決定是否錄取,或錄取什麼學校、科系。這樣的假設,顯然說明了被大數據決定命運的這項議題。

今年英國的中學畢業生對大數據和演算分析應該有切身體驗。因為新冠疫情取消了中學畢業生的考試,採用電腦演算分析給學生打分數,根據學生往年的考試結果,透過機器運算分析,推算出今年每個畢業生的成績。除了這種「十字路口」式的人生關鍵點,演算分析法在現代人生活中有很多時候是扮演著「無形之手」的角色,但我們未必全然知曉。

什麼是大數據?

利用電腦分析問題的方式稱為演算法,電腦蒐集、處理過後所累積的資料稱為大數據,一般而言,大數據的重點在容量(Volume)、速度(Velocity)和多樣性(Variety)。大數據資料的特質和傳統資料最大的不同在於資料來源多元、種類繁多,大多是非結構化資料,而且更新速度非常快,儲存資料數量因而大增。如果真要使用大數據創造價值,就非得注意其數據的真實性。

從工作、理財、醫療到網際網路、社群媒體,大數據幾乎全面影響到每個人、社會國家以及全世界。就企業而言,可望以大數據提升服務品質、增加管理效率、協助決策和創造商機;對一般民眾而言,大數據可能是另一個比本人更了解本人的自我,提前為你預設每個未知的未來,尤其是當一切都操控在大數據資料庫的時候。

2000年網路熱潮興起之初,人們就已經開始著手研究log資料,蒐集使用者的cookie和利用搜尋等行為。社群網路如Facebook或Twitter更將人們的互動關係數據化,這些社群數據因而創造了大量的商業價值。在網際網路時期,無論是電腦或是人類都開始被數據解析。將這些數據分析之後,就形成了商業模式,從既有數據找到決策,以大數據提升競爭力,再以大趨勢做為提供服務的依據。

影響生活的大數據平台


現代所謂的大數據,事實上是象徵一種流行趨勢。從雲端大量資料的運算分析,提供人們生活中普遍喜好的選項,不只影響了日常生活,也改變全球人類的互動模式。每天上傳至雲端的檔案資料數量極為可觀,例如:高達上億張的相片、數億份的文件,以及各種數位影音檔案、商務交易、醫療資料等。怪不得Amazon、Google、Microsoft 等各大企業爭相布局爭食商機大餅。

然而,資料數量大就是大數據嗎?以下就從幾個平台看大數據和演算分析,如何影響現代人命運的選項與方向。

●社群媒體

社群媒體平台基本上就是大數據和演算分析的資料庫,它會蒐集使用者所提供的訊息,決定你的興趣和愛好,然後不斷為你推送更多你喜歡的內容。這些數據包括你點的每一個「讚」,觀看的每一條訊息或視頻,所點擊的每一個連結,都會被記錄存檔。大部分應用程式也會從你的上網習慣和特性,以及所在地理位置等信息提取更多關於你的相關資訊,再以大數據判斷你喜歡什麼,或哪些內容吸引你在網路上瀏覽。

大數據和演算分析對你了解愈多,你的生活所受到的操控影響就愈大。 除了不斷推送更多你喜愛的內容,當然還會利用這條路徑向你推銷產品。社群媒體公司所蒐集儲存的數據,被用來訂製個人化的廣告,其投放的精準度高得令人難以想像。無形之中,人們日常生活的方向早已被大數據的流行趨勢牽引而不自知。

保險

全球化的保險公司在各項業務承保風險評估上,同樣需要大數據做精算分析,無論是房產險、汽車險、壽險、醫療險,保險費該繳多少都要依據演算指數評估結果決定。其實保險業很早就開始探索並利用歷年累積的數據做分析與預測。當有了大數據的演算分析,保險公司就如虎添翼。這些顯而易見但我們通常不太在意的事,背後存在著大數據這雙無形之手。

或許你的房產或車輛保險費調漲或降,與你個人並沒有直接關係,卻與這個地區其他居民曾經遭遇水災、火災或出過車禍等事故有關。這是利用演算分析制定個人化保險產品的模式。保險行業實質上是風險分攤,也就是說人人繳交保費,而需要的人從共同的錢庫裡支取理賠。個人化的保險產品能否普及,是需要大數據和演算分析來運作,藉此確保這項業務對保險公司營運能夠平衡獲利。

●醫療

在重視精確、嚴謹與專業的健康醫療產業,大數據和演算分析究竟能改變什麼?醫療體系長時間累積儲存的資料,正是受益於大數據分析的產業之一。AI在疾病診斷方面的應用日益普及,有些地方AI甚至可以提出治療方案和療法建議選項。透過病患描述自身症狀,再透過醫學檢測,將家族病史、種族遺傳等個人資料進行比對分析,篩選出最適合病患的治療方式,同時也能精簡醫療成本。

然而,醫療體系重視精準的實證分析,當資料蒐集方式稍有不慎,就會讓分析結果出現偏差,造成醫療疏失的嚴重後果。其次是隱私權、疾病資訊外流等資安問題,這也是發展醫療大數據應用時的顧慮,人們更擔心這些醫療數據會被不當的利用。因此,當大數據運用在醫療的同時,就必須承諾保護當事人個資隱私權。

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