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  遙測個人時代
  現代人已踏入未來世界的門檻,並具備能力精準預測未來生活的大小事。以網路電腦輔助的未來預測將是職場、人生裡的主流,不單是能夠預知地震、疾病等,甚至連個人的行為也在掌握之內。本書從教育、天氣、公民意識、犯罪預防、親密關係、公共安全等不同的領域著手,搭配時事舉例,告訴我們如何駕馭大數據成為超級力量。

.作者:派區克・塔克
.譯者:王怡文
.分類:科普
.出版社:遠流出版
.出版日期:2014/12/01
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文章節錄
《遙測個人時代:如何運用大數據算出未來,全面改變你的人生》

只要看郵遞區號就知道你是不是窮人

  你的顧客資料首先屬於你。你是源頭。只要花少許力氣,你就能大致掌握你購物的那些店(例如沃爾瑪)怎麼看待你和你的終身顧客價值。如果你有興趣自己搜尋,可以到公司網站的投資人關係頁面下載一份投資人說明書,找到顧客平均資料,跟自己比較看看。上市櫃公司都有公開每年銷售數字、利潤、以及負債,而且通常包括目標人口統計學的資訊。你也可以到美國證券交易委員會的EDGAR資料庫(譯注:相當於台灣證券交易所的公開資訊觀測站)搜尋公司年報。

  比方說,根據最新公開資訊,沃爾瑪顧客平均每年來店二十七次、消費一千零八十八美元,每次花四十點三美元。如果你在沃爾瑪的消費金額超過此數,你就大概知道自己相對於平均的重要性。你知道自己是否屬於店家打算更積極爭取的顧客群嗎?那可能也是考量因素。沃爾碼公開把購物者分成三群:「品牌追求者」是沒有太多錢卻不想看起來窮酸的人,因此在特價時買有品牌的東西來彌補;「價格敏感富人」是節儉的有錢人;「重視價格購物者」是一般的節儉者。

  你的郵遞區號也可能是評分你的因素。大公司使用地理資訊系統找出不同社區的收入水準。有家公司叫做環境系統研究所(Environmental Systems Research Institute,Esri)的公司,提供地理資訊系統軟體與分析,可以依據收入、消費習慣、小孩人數、平均教育程度以及其他十多種變項,將任何一個社區劃入六十五種類別之一,精細到街區(資料來自美國人口普查局)。各個區段裡也有相當程度的細微差異。被劃進「戰區」等級的人平均年齡二十八歲,年薪四萬一千美元,沒有寵物,但有租屋保險,渡假時會去海洋世界等地方。「遠大前程」等級的人年薪三萬五千美元,主要住在中西部,日常購物大多是去沃爾瑪。對於想要加強顧客針對性的大企業而言,這是相當寶貴的資訊。Esri透過他們的高級網路產品ArcGIS平台,讓任何人都能得到大量的這類資料。它不是免費,但Esri有提供免費試用,並且為非營利用途提供極為優惠的價格。記住,你的社區分數視你想做的買賣而有不同用途。比方說,如果你想降低保費,就不要在一個昂貴的「好」社區買房子,而應該搬到行政人員隔壁。

臉書如何把你變成廣告
  
  如果二○一○年八月十四日到十月四日間你有在用臉書,或許你也成了實驗的一員。臉書把二億五千三百萬名用戶變成感染效應研究的實驗受試者。所謂的感染效應,不是說臉書創辦人馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg)放出一堆病毒到自來水裡(他還沒)。臉書資料科學團隊正在監看的感染事件和資訊有關,那就是URL以及它們如何透過人們傳開來。

  實驗是這樣做的:你被隨機分派到兩群人裡的一群。如果你被放到第一群,則當某位朋友發表一則故事時,你在動態消息看到它的狀況一如往常。如果你在第二群,那個故事在動態消息裡被排更下面的地方,使它更不容易被看見。實驗目的是檢驗用戶在不知道有人已分享過的狀況下,分享新聞、影片、或連結的可能性。臉書對資訊傳染性的興趣不只出於好奇。顧客的朋友的臉書動態,是顧客有多可能拋棄某個公司或品牌、或養成一個新習慣(以及其他事)的指標。

  臉書這個實驗的主持人是艾坦. 巴克希(EytanBakshy),是資料科學團隊的明星成員。巴克希本人非常年輕,就擁有這樣令人稱羨的工作,能擁有數億用戶供他實驗。他身上帶著電視人物「倫納德」的特質─這個人物是電視喜劇《宅男行不行》(The Big Bang Theory)中,強尼.格萊奇(Johnny Galecki)飾演的實驗物理學家。但巴克希看起來更嚴肅一點…也更聰明一點。

  臉書團隊知道,如果他們能證明使用者在沒有朋友分享過某樣東西時分享它的可能性,也就證明了使用者從朋友那裡看到連結再分享的可能性多了多少。促使人們在越來越大的社交網中分享資訊,就是臉書的價值所在。能夠證明臉書動態消息以及其中分享的資訊能造成行為改變,是臉書商業模式極重要的一個功用。巴克希和他的團隊發現,你分享一篇朋友所分享文章的可能性,是沒有社交提示時分享它的七.三七倍。

  這個實驗也讓臉書看出,一個更困難的問題有個更有賺頭的答案:你和不同人的關係,如何影響你喜歡他們所喜歡東西的可能性。

  由於所謂的同質相吸(homophily)現象,也就是類似的人展現出類似行為的傾向,了解購買行為中誰正在影響誰,是個模糊的問題。如果你和我都上人文學院,都有同樣收入,工作性質類似,又都有一些重疊的人口統計特性,我們就很可能會各自獨立地轉貼一篇《紐約時報》裡的大報導在臉書上。如果這篇文章出現在你的動態之前就出現在我的動態,就不清楚是否我影響了你去轉貼它。你可能只是剛好在我轉貼之後看到那篇文章。資料科學團隊的實驗提供公式來判斷社交網中誰啟發誰分享什麼。但該研究最令人驚訝的發現是,跟你最親近的人對你在網路上行為的影響力,不一定大於那些名義上的朋友、那些跟你在真實世界頂多只泛泛之交的人。
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