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在這本書的最開始,我們想要提出這樣一個問題:
誰最瞭解你?
是自己?
是配偶/戀人?
是父母/子女?
是同學/同事/朋友?
毫無疑問,以上幾種人都存在於我們的生命中。
但是,跟「它」比起來,以上幾種人對我們的瞭解恐怕都不夠全面和客觀。
沒錯,「它」就是手機,與我們形影不離的手機。
看看你手機上的那一大堆APP——
Facebook知道,你今天心情好不好。
apple pay知道,你買了什麼東西、花了多少錢。
line知道,你都有哪些朋友,你跟哪些朋友的交流更密切。
ETtoday知道,你都喜歡瀏覽哪些帖子和新聞。
KKBOX知道,你喜歡聽什麼歌。
youtube知道,你喜歡看什麼影片。
ubereat知道,你喜歡什麼菜系和口味。
……
就算你什麼APP也沒裝,只要你有一部手機,「它」就知道你什麼時候工作,什麼時候休息,知道你去了哪裡,待了多久。
在手機面前,我們簡直無所遁形。手機所知道的你,可能比你所知道的自己,更為真實。
而這些,都是我們自己告訴手機的。我們的每一次瀏覽、點讚、評論、下單、聊天,都以數據的形式被記錄、被沉澱,最終塑造出了我們自己。
所以,請不要被「大數據」「開放數據」「數據挖掘」「深度學習」「神經網絡」「雲計算」「DMP」等奇奇怪怪的詞彙所嚇倒。我們每個人每天的生活起居、衣食住行,都在產生數據,並享受著數據給我們帶來的便利服務。
事實上,數據已經和我們的視覺、聽覺、觸覺一樣,成為了幫助我們去瞭解自己、瞭解他人、瞭解事物的重要方法。
與其他訊息源相比,數據更有可能提供全面和客觀的訊息,從而幫助我們更快速和高效地瞭解問題、解決問題。
例如,你母親催你去相親,並提供了100位相親者的資料。顯然,你不可能一個個把他們約出來見面,一個個去瞭解和評價他們——你甚至都不可能仔細讀完這100份資料。
我們通常的做法是,設立一些限制條件,對年齡、身高、學歷、收入等進行篩選,再逐份閱讀符合條件的相親者的資料,直到將相親對象數量減少到個位數。如此,我們的相親效率就大大提高了。
然而,在享受數據給我們帶來的高效便利的同時,我們還必須意識到:數據分析只能提供結果,不能提供結論;數據之所以能做許多事情,是因為使用數據的人做了很多的思考。
誰最瞭解你?
是自己?
是配偶/戀人?
是父母/子女?
是同學/同事/朋友?
毫無疑問,以上幾種人都存在於我們的生命中。
但是,跟「它」比起來,以上幾種人對我們的瞭解恐怕都不夠全面和客觀。
沒錯,「它」就是手機,與我們形影不離的手機。
看看你手機上的那一大堆APP——
Facebook知道,你今天心情好不好。
apple pay知道,你買了什麼東西、花了多少錢。
line知道,你都有哪些朋友,你跟哪些朋友的交流更密切。
ETtoday知道,你都喜歡瀏覽哪些帖子和新聞。
KKBOX知道,你喜歡聽什麼歌。
youtube知道,你喜歡看什麼影片。
ubereat知道,你喜歡什麼菜系和口味。
……
就算你什麼APP也沒裝,只要你有一部手機,「它」就知道你什麼時候工作,什麼時候休息,知道你去了哪裡,待了多久。
在手機面前,我們簡直無所遁形。手機所知道的你,可能比你所知道的自己,更為真實。
而這些,都是我們自己告訴手機的。我們的每一次瀏覽、點讚、評論、下單、聊天,都以數據的形式被記錄、被沉澱,最終塑造出了我們自己。
所以,請不要被「大數據」「開放數據」「數據挖掘」「深度學習」「神經網絡」「雲計算」「DMP」等奇奇怪怪的詞彙所嚇倒。我們每個人每天的生活起居、衣食住行,都在產生數據,並享受著數據給我們帶來的便利服務。
事實上,數據已經和我們的視覺、聽覺、觸覺一樣,成為了幫助我們去瞭解自己、瞭解他人、瞭解事物的重要方法。
與其他訊息源相比,數據更有可能提供全面和客觀的訊息,從而幫助我們更快速和高效地瞭解問題、解決問題。
例如,你母親催你去相親,並提供了100位相親者的資料。顯然,你不可能一個個把他們約出來見面,一個個去瞭解和評價他們——你甚至都不可能仔細讀完這100份資料。
我們通常的做法是,設立一些限制條件,對年齡、身高、學歷、收入等進行篩選,再逐份閱讀符合條件的相親者的資料,直到將相親對象數量減少到個位數。如此,我們的相親效率就大大提高了。
然而,在享受數據給我們帶來的高效便利的同時,我們還必須意識到:數據分析只能提供結果,不能提供結論;數據之所以能做許多事情,是因為使用數據的人做了很多的思考。
- 出版地 : 臺灣
- 語言 : 繁體中文
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