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比來大數據成了顯學,甚至可以說是神學,一門讓大都人都感覺很神的科學。

理論上,只要可以或許掌握而且整合網際網路上的使用足跡,大數據確切可以很神。不外現實上,如果一味強調大數據無所不能,那就是大騙劇了。

大數據可以多麼神?網路上有如許一個故事段子,非常貼切:
或人打德律風去訂披薩,德律風接通還沒說話,客服人員就知道來電的人是誰,並且還知道家住哪裡、手電機話幾號、家裡德律風幾號,原來這些資料都已被整合了。

客戶想訂海鮮披薩,客服人員提示憑據醫療記載,最好不要吃海鮮,還說參考過去查閱的資料,勸訂健康披薩,而且自動根據定戶家裡人數建議披薩巨細,順帶提醒老母親剛動過手術不宜吃太多。

客戶要刷卡,客服人員連刷卡紀錄跟銀行可用額度都知道,並且提示客戶方才刷了共用單車,定位顯示人就在附近,無妨自己來取。最後順帶按照客戶的戀人資料,溫馨提示等等去約會時,應該帶什麼物品。

故事會太誇大嗎?不會。理論上都做得到。不外實際上卻紛歧定,因為要看利用者日常生活的上彀程度,和各家網站數據的整合水平。

簡單說,假如有人幾近都不上彀,大數據就找不太到他的資料。當各家網站的數據沒法真正整合,披薩客服人員只會知道客戶曩昔的訂餐紀錄,固然不會知道醫療、金融、交通等其他記載。

有一個跟大數據相幹的概念,比來也遭到良多正視,特別選舉快到了更是如斯,這就是網路上的社群聆聽(social listening),和相幹的網路聲量剖析。

社群凝聽以及網路聲量,就是追蹤及分析網路上對某些人物或是主題的接頭環境,包括正、負評價的次數,以及最常隨同呈現的文字(形成文字雲)。

首次看到網路聲量剖析的人,必然會感覺大數據很神,竟然可以發掘出網路上是怎麼評論辯論某些人物或是主題。

道理說起來也不複雜,首要就是透過Hadoop或Spark這些既有的程式框架,發展出機械學習的程式,到網路上索引和跟踪相關數據。

網路聲量闡明有三大關頭:一是程式成長能力,二是納入剖析的網址及社群網站,和追蹤的詞彙數目,三是語意闡發的能力。

若是程式不優、網站及辭彙數目不多、語意闡明不佳,那麼就算跑出有模有樣的大數據闡發圖表,卻完全沒有參考價值,並且還會誤導,基本就是大騙劇。

就算大數據分析的程式優、網站及辭彙數目多、語意闡明佳,照樣要當心,因為這反映的是積極介入會商的網友的意見,未必是全部網友的心態,其中更沒有包羅不太上彀的群體。對大數據過度解讀,一樣會釀成大騙劇。

大數據確實很神,在網路時代人人要懂才能善用,也避免大數據釀成大騙劇。

●作者:賴祥蔚/台灣藝術大學廣播電視學系傳授、中華傳播辦理學會理事長

●本文為作者評論定見,不代表《NOWnews本日新聞》立場

●《本日概念》開辟分歧的視野

●《本日廣場》接待來稿或參與評論辯論,文章迎接寄至public@nownews.com


本文引用自: https://tw.news.yahoo.com/%E5%90%8D%E5%AE%B6%E8%AB%96%E5%A3%87-%E8%B3%B4%E7%A5%A5%E8%94%9A-%E7%95%B6心得

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