要研究個人行為已經不容易了，要研究群體行為，難度自然會來得更高
最近走訪書店，發現有一些書籍現在討論的都是相同的議題，就是BIGDATA
對我來說這些東西無非就是騙人的東西，而且是可以在錯誤中製造利潤的東西
古代人在講學富五車，好像懂那麼多就不得了了，已經就是滿腹經綸的大學問家
但是這些人如果活在現代，大概嚇都嚇死了，因為你的資訊現在需要雲端處理
但是古代人不懂現代人，他們言之有物，他們講「立功立德立言」認為是三不朽
他們哪裡會想到現代人那麼多話，那麼愛表現，古代人的美德在現在成了自閉
所以你的小孩有FB你的小孩有部落格，一點點不愉快就寫在FB上讓所有人知道
試問這樣的東西有多大的意義，有多大的價值，所謂的月經文流水帳無非如是
以前淡大校長張建邦講資訊爆炸，那時我的老師還不以為然，他現在應該會信了
但是這些資訊如果是用在經濟學的模型分析上會有意義，但是未必能夠正確
所以這些東西必須要用超級電腦來跑，但是一旦碰到黑天鵝，仍然一點用處沒有
但是如果你真的懂，你會覺得所謂的大數據，除了少數有意義的東西其它有用嗎
而世俗所謂的大數據與學術上的大數據，這當中的差別性，更不可以道里計
講一個很簡單的例子，某些議題在零異蓋大樓，如果你是結果論，你會怎麼看？
如果你從第一樓看到第幾十樓，你得到了你要的結果？如果你沒有得到，很正常
太多的資訊將構成干擾
因為所有這些靠匯集人氣的東西，就設計本質來說，其實沒有什麼真正意義在
就好像有人說搬張椅手先佔個位置一樣，無非就只是看熱鬧，根本沒有參考價值
這就好像是當年很多入口網站要的是流量，所以弄了很多癢眼圖片來登是一樣的
當然有了大數據之後，增加了判讀的難度，於是所《精準預測》的書就跑出來了
可能你會因為他的書名符合你的需要急急忙忙買一本來看，但你相信真的會準
如果用經濟學來看，那麼它的供給還真的創造了你的需求，而且剝了二層皮
事實上，充斥在我們周遭的這些大數據，大多數都只是垃圾，沒有意義更乏價值
一個更簡單的形容就是媒體，因為惡性競爭，於是很多的獨家，最後就只是毒家
他是怕你無聊怕你忘了它，怕它的收視率不高，所以不斷的供給你沒營養的東西
而人的耐性很高，你大概是重覆再看了幾次之後，終於受不了了，你才會關掉
智慧型手機出來後，大家都成了低頭族，不知在看什麼，但是這成了很大的需求
在我們那個年代裡，學生在公車上學生會拿著英文字賽背單字，現在你還看得到
賈柏斯最大的功勞不是做出IPHONE，他最大的功勞是改變了你的生活閱讀習慣
你因為有了這個產品，於是不得不去看不得不去聽（你為什麼不拿來聴英文？）
但是講得實際一些，工具無罪，只是有多少人會把它用在對自己有利的地方？
過濾雜訊成了難題
對現代人來說，我們花了很多不必要的時間，這些時間是用在過濾不必要的垃圾
我常喜歡講一句話，你花了百分之九十五的時間在找尋百分之五的境界
事實上，我們所面對的大數據並不是什麼必要的好東西，而是不必要的雜訊
原本我們認為科技可以解決中央和邊埵在學習上面的不平等，但事實上並不是
在資訊化的情況下，我們又變成了另一種M型，好的越好，差的則不斷的掙扎
懂得的人可以一眼就看出什麼是有用的資訊，在比你更好的基礎上吸收和學習
不懂的人則必須在錯誤當中，靠著不斷的嘗試，去分辨哪些是對的，累積經驗
有人會說「人本來就是在錯誤中學習」，這話沒錯，但是相對而言難度變高了
而且這樣的論點是建立在我們假設人有學習熱情的情況下，但是事實並非如此
你不喜歡的東西你學不好，要有能力達到強迫學習的大概都是大人，小孩呢？
以單車市場來說，你在神壇上所問的問題有多少是正解？你有能力判斷它是正解
我有能力看出某些人的回答是對的，但是這樣的情況卻在樓層當中，被雜訊淹沒
更槽的是，有些車店根本就希望創造資訊不對等，他只希望你能看他想讓你看的
就以一個FITTING來看，引進台灣很多年了，但是什麼是正確的？你真的知道嗎
很多人質疑為什麼台灣的車店那麼多，其實有一個理由就是，進入的門檻不高
在學術圈子他知道他做的問題是啥，所以看起來就像個封閉系統，對像較易掌控
但是在圈子外的複雜世界裡，你管得了別人說什麼？所以你的時間多半只是浪費
數據預測本來談的是判斷的難度，但是在現在這個社會裡，你真的有判斷機會？
我的女兒在學測面試時面對廣電教授很不上道的說，父母教他不要去學傳播
理由只有一個，真相取得越來越不容易，因為現在的媒體報導的多半只是假像
在台灣其實你可以免於大數據的恐懼，辦法只有一個，就是少上網少看電視
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