有了大數據,更少不了「厚數據」

 有了大數據,更少不了「厚數據」

近年來,由於人工智慧和電腦的深度學習的發展,「大數據」成了人們生活周遭無所不在的詞彙。然而,「大數據」到底是什麼?有了大數據就能無所不知、預測一切嗎?

如果根據國際研究機構顧能(Gartner)的定義,大數據是「大量、快速且種類繁多的資訊,而這些資訊需要以有效率且創新的方式來處理,以協助人們尋求洞見、做出決策和進行自動化。」而也正因為有大數據和數位足跡的協助,人類有史以來第一次,可以透過機器的協助,定位人的意向,並據此作出預測。

不論是根據上述哪一種定義,大數據都意味著數據量龐大、繁雜且速度快。然而,也正因為資訊量龐大且龐雜,且數據無時無刻都在更新,大數據若解讀不善,也可能造成偏見和盲點。美國知名數據研究家Tricia Wang就以「大數據所欠缺的人類洞見」為題,在Ted Talks發表了一場演講。Tricia在演講中指出,2009年時,她是當時手機大廠諾基亞(Nokia)的研究人員。她利用時間,蹲點在中國農村,也深入訪談和觀察移工,她得出結論,這些人會願意花半個月的薪水買一台智慧型手機,因為他們認為這對改善他們的生活有幫助。也正因此,未來智慧型手機將快速發展,諾基亞應該往這條路發展。但當時的諾基亞卻援引內部所蒐集的大數據反駁,認為Tricia所蒐集的數據樣本過小、不足採信。後來的發展當然就是大家都知道的,諾基亞因為太晚搭上智慧型手機的浪潮而一落千丈。

這樣的故事,告訴了我們什麼訊息?Tricia強調,解讀人類行為往往異常複雜,不同的力量彼此牽引和影響,「你認為你了解了一件事情、然後另一個未知又映入眼簾。這也是為什麼只依賴大數據會增加我們錯過一些訊息的機會、使得我們有一種錯覺,認為我們無所不知。」也正因為如此,Tricia特別提出了「厚數據」(Thick data,指透過第一手的訪談、使用者習慣觀察所得的質化資料)的重要:即使有了電腦分析大數據,人類洞見依舊不可少。

延伸到投資的領域,大數據的廣泛應用也提供了資產管理業界全新的機會。然而,也如Tricia在演講中所強調,古代的先知往往需要神廟的祭司來協助解讀。今日的大數據分析,應用在投資領域,也需要有經驗的管理團隊來歸納、解讀,才能得出有最佳的報酬表現。

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