大數據究竟有多神？ (呂婉瑩)
當人們愈習慣上網找資料、上網購物、 看電影/電視、打機……搜集你的行為數據更易，利用這些大數據制定決策真的無往而不利嗎？
數據科學家Sebastian Wernicke早前在TED Talk舉了亞馬遜和Netflix同樣根據大數據製作自家電視節目，結果卻非常不同。先講亞馬遜，2013年開始將手伸到娛樂事業領域，究竟要製作什麼節目？亞馬遜從IMDB網絡電影資料庫裏2500個電視節目的用家評分找答案，評分由1到10，亞馬遜集中分析9分或以上的節目，例如Breaking Bad、Game of Thrones和The Wire。
為了確保成功，亞馬遜根據這些評估，列出8個節目候選名單，更為每個候選節目製作了第一集放上網絡讓人免費觀看，如果有逾百萬人被吸引來看這些劇集，亞馬遜從中收集了大量數據，包括哪些人按了播放，哪些人按了暫停，哪些部分跳過，哪些部分重看。做完數據分析後，亞馬遜的結論是：拍一個關於美國共和黨參議員的喜劇一定爆，這就是為亞馬遜自家製作電視節目打響頭炮的Alpha House，可是這個講述4個要合租一個單位同屋共住的參議員處境喜劇，結果只是普通7.5分收視的節目。
Netflix同樣是根據大數據來製作節目， 他們從事娛樂事業多年有自己的數據，他們根據Netflix現有觀眾對節目的評分、觀看紀錄、喜歡什麼類型節目、什麼類型製作人、什麼類型演員，在2013年，Netflix得出同樣結論，要拍一個關於參議員的節目，但不是喜劇，是一系列有關一位單身民主黨參議員的戲劇，這就是已經拍到第五季，至今為止拿下了33個艾美獎的House of Cards，它是9.1分的節目。
利用大數據出錯連Google也試過， 2009年Google宣布他們利用搜尋數據可以預測流行性感冒，Google Flu Trends一直準確預測流感爆發直到2013年失靈，不斷高估流感發生的可能。原因原來是Google的自動建議關鍵字（autosuggest）功能容易誤導用家沒病徵也去搜尋有關流感資料，Google現已停止了這項服務。
Wernicke認為，無論數據與數據分析多麼強大，它只能幫助你拆分問題以及了解細節，要將它們整合得出結論只有我們大腦，我們強大的大腦可以在缺乏完整資訊下也能作出精明決策。完全基於數據好難作出創新，創新涉及風險，亞馬遜純粹基於數據所以只能製作出不會孭鑊不過不失的Alpha House；Netflix用大數據深入了解很多觀眾細節，然後利用自己由經驗累積而來的觸覺，冒上風險製作數據沒有告訴你是否一定會爆的House of Cards。因此，大數據只是工具， 別讓大數據騎劫你的思考！
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