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比來大數據成了顯學，乃至可以說是神學，一門讓大都人都感覺很神的科學。

理論上，只要可以或許掌握並且整合網際網路上的利用足跡，大數據確切可以很神。不外現實上，若是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，極度貼切：
或人打德律風去訂披薩，電話接通還沒措辭，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，本來這些資料都已被整合了。

客戶想訂海鮮披薩，客服人員提示根據醫療記載，最好不要吃海鮮，還說參考曩昔查閱的資料，勸訂健康披薩，並且自動按照定戶家裡人數建議披薩巨細，順帶提示老母親剛動過手術不宜吃太多。

客戶要刷卡，客服人員連刷卡記載跟銀行可用額度都知道，而且提示客戶方才刷了共用單車，定位顯示人就在附近，不妨本身來取。最後順帶憑據客戶的戀人資料，溫馨提示等等去約會時，應當帶什麼物品。

故事會太誇大嗎？不會。理論上都做獲得。不過實際上卻紛歧定，因為要看利用者平常糊口的上網程度，和各家網站數據的整合水平。

簡單說，如果有人幾近都不上彀，大數據就找不太到他的資料。當各家網站的數據無法真正整合，披薩客服人員只會知道客戶過去的訂餐記載，固然不會知道醫療、金融、交通等其他記載。

有一個跟大數據相關的概念，比來也遭到許多正視，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。

社群凝聽和網路聲量，就是追蹤及分析網路上對某些人物或是主題的評論辯論情形，包孕正、負評價的次數，和最常伴隨泛起的文字（構成文字雲）。

首次看到網路聲量闡明的人，必然會感覺大數據很神，竟然可以發掘出網路上是怎麼討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，成長出機器進修的程式，到網路上索引和跟踪相幹數據。

網路聲量闡明有三大樞紐：一是程式成長能力，二是納入闡明的網址及社群網站，和追蹤的詞彙數目，三是語意闡明的能力。

如果程式不優、網站及辭彙數量不多、語意闡發欠安，那麼就算跑出有模有樣的大數據剖析圖表，卻完全沒有參考價值，而且還會誤導，根本就是大騙劇。

就算大數據闡明的程式優、網站及辭彙數目多、語意闡發佳，還是要小心，因為這反應的是積極介入討論的網友的意見，未必是全部網友的心態，此中更沒有包括不太上彀的群體。對大數據過度解讀，一樣會變成大騙劇。

大數據確切很神，在網路時代人人要懂才能善用，也避免大數據變成大騙劇。

●作者：賴祥蔚／台灣藝術大學廣播電視學系教授、中華流傳經管學會理事長

●本文為作者評論意見，不代表《NOWnews本日新聞》立場

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