當我們變成一堆數字

●內容大要
．《中國時報．開卷》每周推薦書2009.05.31
．美國《商業周刊》2008年度最佳科技與設計類十大好書

每一天，我們使用手機、電腦、信用卡、會員卡……都會送出無數關於我們的訊息，把每個人變成可以搜尋、可以解析的0與1。

從IBM、Google、保險公司到歐巴馬競選團隊，莫不重金禮聘身懷絕技的「數字搜客」，從一大堆數字符碼中過濾出寶貴的趨勢和洞見。他們從熱門關鍵字中了解組織士氣或社會氛圍，觀察消費者在大賣場內的行走路徑和購物習慣，

利用健康監控提早發現疾病徵兆，在茫茫人海中為男男女女找出最速配的另一半，用揪出賭場老千的技術追緝恐怖份子......

不管你願意與否，「數字時代」已經來臨，正靜靜形塑著我們的生活、工作、購物、甚至戀愛方式，《當我們變成一堆數字》為你解讀這個大未來的運作和意義！

●作者介紹 ：史蒂芬．貝克( Stephen Baker)
美國資深媒體觀察家與部落客。為美國《商業周刊》撰稿超過二十年，同時也在《華爾街日報》、《洛杉磯時報》與《波士頓環球報》發表文章。曾以墨西哥汽車產業興起專題報導榮獲海外記者協會獎。

他與友人共同經營的部落格〈Blogspotting.net〉被《紐約時報》評為五十個最值得關注的部落格之一。

●作者專訪（節錄）
Q：誰是數字搜客？

A：全球一群忙著用數據分析我們每一個行動的菁英份子。他們從多得跟山一樣高的繁多資訊中，仔細找出人們的行為模式，以便預測我們會想買什麼東西、投票給誰、在工作上哪方面比同事強，有些甚至可以幫我們找出潛在的情人類型。這些擁有數學與電腦科學專精背景的數字搜客是符號領域的專家，包括IBM與Google等大企業都正竭力討好他們。

當我剛開始寫這本書時，我以為數字搜客擁有與一般人大相逕庭的思維與行事風格，即所謂的「數字人」，後來我發現並不是如此。他們分析資訊的方式其實跟一般人每天慣用的邏輯沒有太大不同。例如：假設一個朋友跟你借美金一百元，你馬上會開始蒐集相關資訊並推測可能遭遇的問題。像是：她收入多高？她常對人說謊嗎？如果我拒絕借錢，她的反應會如何？…等等。你會自行評估上述各種變數，而數字搜客在做的也正是如上述一樣的事。某種角度來說，我們全都是數字搜客，唯一不同的是，他們有電腦幫忙，可以在同時間分析預測數以百萬計的人們的行動而已。


Q：資料探勘這概念並不新，如今又有什麼不同呢？

A：從前，例如說一九九一年，倘若一個偵探或傳記作者想拼湊出你這一年的生活全貌，他可能得爬進你的閣樓裡，翻過那成堆的信件、快照、電話帳單等諸多紙張；同時還要採訪你的朋友、鄰居與同事才辦得到。人們生活的歷史紀錄原本大多儲存在紙本與模糊的記憶中，但現在情況已改變。我們的相片，還有我們在辦公室做的所有事情，現在都可以數位檔案傳送。因此，現在我們可以把人生中的每一個細節都轉化成零與一組成的數據。誰能解讀這些數據，進而找到關於重新認識我們自身、新服務與新產業的重大創見呢？只有數字搜客才行。

這樣的改變可能會讓一些學人文科學的人們感到挫折：曾經，文字與數字世界間有明確的分界，數字人只掌管科學、建築與工程領域，而把人文領域的研究留給我們。而我們這些微積分當掉的人，依然可以在心理學、新聞學、法律與行銷學等領域步步高升。然而，現在數字搜客等於公然闖進這些人文科學的領域。

但是，我們這些人也漸漸開始使用數字搜客的工具與方法，像是：在網路上搜尋哪一位心臟科醫生最值得信賴的資訊、以及下載軟體來記錄我們的慢跑情況，藉此資訊擬出參加馬拉松賽最適宜的訓練與養生計畫等等。


Q：這算是一本財經書嗎？

A：不單是那樣，這是本牽涉到所有人的書。它說明數字搜客如何透過數據解碼我們的行為，以及這現象將如何改變世界。

別誤會我的意思，這現象的確是企業領域中的當紅關鍵趨勢，數字搜客目前首先從廣告與媒體業著手改變，但也即將重建其他許多產業。

這本書的前身是美國《商業周刊》的一篇封面故事〈數學將震撼你的世界〉。同時，我們在書中談到的數字搜客也為許多企業工作，包括雅虎（Yahoo!）、埃森哲（Accenture）與Chemistry.com。但本書焦點不僅止於企業，或者它們如何獲利，而是關於數字搜客將從工作、購物與醫療等各個層面，來掌控我們的生活。


Q：數字搜客會犯錯嗎？

A：常常會。他們的分析建立在統計學與機率學上，而且他們時常解讀錯誤。即使是最聰明的數據分析師，也常被一小段的資訊給考倒。這剛好就發生在我身上：當我與內人測試使用Chemistry.com的配對系統時，電腦竟把我排除在內人的擇偶名單之外。一個可能的風險是，人們將會因為相信它擁有科學基礎，而接受系統的分析結果。我希望他們在讀了本書後，會更了解電腦系統是怎麼導出這些結論的，並且在必要時可駁斥它。


Q：我們應該害怕數字搜客嗎？

A：應該這麼說：我們要保持警覺。他們可以用難以預料的方式挖掘出我們的秘密，而他們用演算法推論出的預言，也可能就此決定了人們是否能獲聘一個職位、保險金該繳多少、甚至是否有恐怖份子的嫌疑。

但是我們也要隨時謹記在心：數字搜客不一定每一次都對。他們的分析建立在統計學上，有時能帶來極佳的結果。例如說，雜貨商會很高興知道，有六成的目標購物者確實被廣告折價券吸引去買菲力牛排，即便還是有些折價券不巧落入吃素人士或不吃牛的印度教徒手中。數字搜客帶來的改變並不僅止於購物層面，更包括了治療腦癌與保衛國土安全等重要的事情。然而，當系統發生錯誤時，事情也會因為這項應用牽涉了太多層面而變得更棘手。

所以我們要防範的，一是不要被他們的錯誤分析誤導，另一則是阻止他們對我們有太多的了解與有點如「老大哥」式的全面監控，這的確是有風險的。


Q：你在調查撰寫這本書的過程中最可怕的發現是？

A：應該是警務的領域。數字搜客藉著分析消費者資訊來預測我們的購買與投票行為等等，這還說得過去。但是，一個掌握著執法權的政府，如果也透過消費者資訊建構出一個性騷擾兒童罪犯的可能面貌，並用來當辦案參考，該怎麼辦？例如說：資料分析出全國的教師個人資訊後，發現某一個在學校教國二英文的老師，有四三％的機率可能是戀童癖，那我們該解雇他嗎？或者應該警告父母小心這名老師？執法單位若得知資訊什麼都沒做，而這名老師後來的確犯罪了，是否構成缺失呢？民權人士該不該阻止這件事？這將可能改變人們在法律上對無辜者的認定原則。

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