精誠資訊Etu負責人：蔣居裕
Big Data處理是從網路服務而生的技術，因分析而得洞見，因客戶體驗取得價值。倡議者常用「精準」來當關鍵字，量度從Big Data擷取的智慧高低，愈是精準，愈能洞見使用者的需求，從而擬定可以提昇體驗的應對行動。
精準推薦、精準行銷、精準廣告、精準預測，許多的精準，到底是對誰精準？
答案是「你」這個個人，所以是整個精準探究的範疇，會以「你」為中心，進行個人資料的蒐集與分析：屬性（性別／年齡／職業／家庭／學歷／收入／政治傾向／慣用語言）、行為、位置、喜好、人際網路、社群等。以「個人化」為名，進行「精準」的施為。
一切看似美好的精準未來：知道你喜歡什麼、推薦切中你的需求、預測你對一件事物的評價、梳理你的搜尋、解析你的情緒。個人化給了你很多欲念「想要的」（wanted），但卻也屏障了文明性「不可或缺的」（essential）那些部份。
文明性的許多議題，比如種族衝突、宗教對立、環境保護、貧富差距、天災人禍，這些或許沉重、無趣、令人不快，但卻是人類進化必須面對、高舉思考的。
孰者為重
請回答下列各組哪一個對你比較重要：
a. 奧師卡影帝是誰 b. 獨立電影的發展
a. 森林公園樹木枯萎 b. 非洲兒童飢餓死亡
a. 街頭貓狗逗趣相依 b. 敘利亞內戰屠殺
a. 相同的看法 b. 不同的意見
a. 認識同類型的人 b. 結識截然不同的人
a. 甜食 b. 五穀雜糧
誠實面對自己，我們不難發現，相較於各組b的沉重、不快、對立、無趣，a則使人輕鬆、愉悅、容易接受。雖說以「文明」為名，b顯然要更有意義與價值。
遺憾的是，關聯度、相似性、精準、個人化，這些用來「增進客戶體驗」、「比你更瞭解你自己」的Big Data大用，往往是要極盡所能地討好你，趨你所愛，去你所惡。結果就是：a類大量出現，b類被揚棄在後，甚至永不得與你相見。
過濾氣泡
把你與不快、相異、無趣隔絕的，就是網路民主人士Eli Pariser所稱的The Filter Bubble（過濾氣泡）——由許多成功的網路服務所實踐的「個人化」、「精準推薦」演算法——運算的來源，就是集大眾所有的Big Data。原本全面的資訊領域，就在你的屬性、地理位置、打過卡的點、搜尋過的關鍵字、人際關係、所屬社群、閱讀過的部落格、買過的書、看過的新聞等種種條件，層層過濾、多維度分析之下，精準剩下討你歡心的高效連結、精準廣告、推薦商品。
基於行為或是基於語意的Big Data分析，能夠討好的，並不是全面性的你，個人化所及，只是上網的你、行動的你、當下時空的你。在高舉「服務」的第三產業經濟活動中，令顧客愉悅的體驗蔚為顯學，客戶習慣被討好，「予客歡喜」是服務宗旨，市場也著實獎勵那些善於討好客戶的服務提供者，實體的或網路的皆然。
你「理應知道」只是道德說法，沒有利益上的誘因，很難進入服務的系統規劃中。
看好你的個人小宇宙
這世界上並沒有全知全能的智慧服務，Big Data精準分析，其實也早被不同領域專精的外包廠商切割成不同的世界。我們習慣將社交網路外包給Facebook、將搜尋外包給Google、將股市看盤外包給Yahoo!、將買書外包給Amazon/博客來。
結果就是：Facebook擁有你的人際關係，但Google搜尋引擎並不知道，因為明擺著我們習慣使用Facebook跟朋友互動多過Google+；Yahoo!也許知道你關注哪些股票，但他不知道你準備了多少現金要投入市場，因為銀行的帳戶是它不能連結的世界；Amazon也許知道你喜歡Geoffrey Moore的科技行銷著作，但它不知道繁體中文譯本在博客來已被宣告絕版，因為資訊被不同的出版／網路體系所隔絕。
Internet連結一切，呈現過濾後的精準美好，但那是有條件的美好，有侷限的美好，一切都是取捨後的呈現。人本來就是一個個獨特，但又具有群性的物種。圍繞著「你」運行的個人小宇宙，「必須」與「喜好」應該要獲得平衡。
對Big Data進行資料探勘與機器學習，試圖透過科技加上市場運作，趨利向前。業者追求精準、個人化，以討你歡心為手段，挖深你口袋的行動將會持續不墜。這不是錯事，卻是憾事。
現在，搜尋進入個人化時代，結果以猜你會想要看的順序呈現，意圖討你歡心，在點按之餘，我們必須更加小心。期望業者在演算法中網開一面，不如提醒自己不要偏食，可能還有更重要的搜尋結果被「精準」過濾後排在更遠的後面；或是，不要偷懶，請用更精準的關鍵字來進行搜尋，降低演算法討你歡心的伸展空間。
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