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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

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