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數位麵包屑裡的各種好主意

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 利用大數據研究社會行為,便是這...
轉載自博客來  尚可  2020/01/02
利用大數據研究社會行為,便是這本書的主要內容。作者的研究取向非常類似於網路科學,採用數學與大量資料的方式來解讀人類行為。這種嶄新研究取向,作者稱之為「社會物理學」,不過這跟布坎南那本《隱藏的邏輯》中所闡述的社會物理學 (social atom) 不同,雖然同樣依賴電腦運算,但本書...
數位麵包屑裡的各種好主意:社會物理學:剖析意念傳播方式的新科學 數位麵包屑裡的各種好主意:社會物理學:剖析意念傳播方式的新科學

作者:艾力克斯‧山迪‧潘特蘭 / 譯者:許瑞宋 
出版社:大塊文化出版股份有限公司
出版日期:2014-11-27
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:Readmoo
圖書名稱:數位麵包屑裡的各種好主意

潘特蘭在本書提倡的新科學「社會物理學」,利用電子裝置進行大規模實地實驗室,和研究團隊逐秒測量群組、公司和社區可能長達數年的時間,蒐集、分析數以十億計的大數據,仔細觀察社會以了解意念流的動態。在這樣的「社會觀察鏡」下,人類和猩猩群與蜂群的共通點,比你願意承認的更多。

潘特蘭團隊這項分析巨量「數位麵包屑」,如通話紀錄、信用卡交易、GPS定位紀錄等的流程,被列為「即將改變世界的10項技術之一」。他們已經發現,藉由分析這些數位麵包屑中的形態,可以判斷某人是否可能將罹患糖尿病、會不會償還貸款,而以前看似隨機「不可抗力」的許多事物,如股市崩盤、政治革命、經濟泡沫等,都可以獲得解釋。

原來,我們在日常生活中沿途撒下的數位麵包屑,其實隱藏了各種好主意,有助於改善企業、政府和社會的運作,建構一個更美好的未來,包括:

個人方面   創新和創造力並非極少數超級機靈的人所獨有,最好的點子來自持續、細心的社會探索。最佳學習策略是花90%的精力在探索,尋找、模仿看似成功的行為榜樣,剩餘的10%用在個人實驗和思考上。

團隊方面   績效最好的群體主意很多,成員貢獻很多很簡短的點子,而非只有少數人長篇大論。這種交流持續重疊發生,而且主意很多樣,各人參與互動的程度相對平均。

領導方面   最成功的經理人類型,是所謂的「魅力型連結者」,會主動四處遊走,與人簡短有力地交談。由這種領導人主導的團隊,有較均衡、較高程度的成員參與,對集體智慧有利。

解決問題   無論是鼓勵個人在冷天中增加活動量,或是在幾小時內找出全美各地10個紅氣球確切位置的比賽,捨棄傳統直接獎勵目標對象的方法,改為一併獎勵目標對象的同儕,這種創造社群壓力的方法,有時是最快、最有效的方法。

疾病預防   結合科技和行為變化,可以估計每個人生病的可能性,並畫出疾病傳染地圖。近年來,SARS、H1N1、伊波拉病毒等傳染病造成恐慌,在未來肯定將出現的疾病大流行中,這是我們防止數億人死亡的少數希望之一。

城市發展   我們在平常日和週末的活動形態雖然不同,但各自有其規律。如果信用卡資料顯示城市人口脫離自身熟悉區域,往外探索的活動高於平均水準,則該城市在隨後年度會有較高的GDP、較多人口,以及較多樣化的商店和餐廳。

交通建設  目前根據駕駛人提供的GPS數據,已經可以逐分鐘更新交通情況。但大數據還能用來預測駕駛人何時可能發生意外,有助於大大降低事故率。瑞士蘇黎世的城市設計證明,建設大規模、便宜的快速運輸系統,有助於城市的整體發展。

個資保護   史諾登事件震驚全球,在潘特蘭前瞻眼光中的未來,個人擁有占有、控制和處置自身資料的權利。這項「資料新政」並非只是倡議,他透過世界經濟論壇的推動,已成功促成美國和歐盟相關立法和宣言的研擬。
 

作者簡介

艾力克斯‧山迪‧潘特蘭 Alex “Sandy” Pentland

麻省理工學院人類動力學實驗室(MIT Human Dynamics Laboratory)主任,麻省理工學院媒體實驗室創業計劃(MIT Media Lab Entrepreneurship Program)主持人,世界經濟論壇大數據與個人資料倡議(World Economic Forum Big Data and Personal Data initiatives)共同發起人,也是日產汽車、摩托羅拉行動(Motorola Mobility)和多間新創企業的顧問委員會創始成員。

潘特蘭教授曾協助創立和管理麻省理工學院媒體實驗室、印度理工學院(Indian Institutes of Technology)的媒體實驗室亞洲分部,以及史壯醫院的未來健康中心(Strong Hospital’s Center for Future Health)。其研究團隊及創業計劃,迄今衍生逾30家公司。2012年,獲《富比世》(Forbes)雜誌遴選為全球7大權威資料科學家之一。研究成果經常發表於《自然》(Nature)、《科學》(Science)和《哈佛商業評論》(Harvard Business Review)等期刊雜誌,並曾榮獲多個獎項。

譯者簡介

許瑞宋 suisung@kimo.com

香港科技大學會計系畢業,曾任路透中文新聞部編譯、培訓編輯與責任編輯,亦曾從事審計與證券研究工作。2011年獲第一屆林語堂文學翻譯獎。

譯有《數位新分享時代》、《品格致勝》、《柏南克的四堂課》及《哈佛商學院最實用的創業課》等書。
 

圖書評論 -   評分:
 利用大數據研究社會行為,便是這...
轉載自博客來  尚可  2020/01/02
利用大數據研究社會行為,便是這本書的主要內容。作者的研究取向非常類似於網路科學,採用數學與大量資料的方式來解讀人類行為。這種嶄新研究取向,作者稱之為「社會物理學」,不過這跟布坎南那本《隱藏的邏輯》中所闡述的社會物理學 (social atom) 不同,雖然同樣依賴電腦運算,但本書的研究並非採用代理人模擬技術,而是大數據和傳統機器學習的方式,來推測出社會影響的數學函數。作者的理論相當特別,開創「意念流 (idea flow)」的概念來解釋各種社會現象。這個概念沒甚麼特別,說穿了就是想法的交流,但作者獨到之處便是採用數學的方式,試著證明這意念流確實影響各種社會指標。根據作者的研究,一個群體中想法交流的多寡,將決定性的影響這個群體的運作效率,這種理論可以廣泛應用到一個團隊、一間公司,甚至是一個國家,比如說,意念流較高的團隊可以做出更好的商業決策,或意念流較高的公司營收更好等等。

不過,作者過度誇飾意念流的影響力,認為想法交流的頻率決定一切,以至於想法的內容與品質不重要,個人對這種矯枉過正的論述持保留態度。本書在序章把社會物理學講的無所不能,牛皮吹的超大,說可以終結戰爭、金融崩盤、疾病、社會暴力、政治僵局、貪汙等等,這種過度自信說法反映著當年的大數據狂熱風潮。作者更認為他的社會物理學將牽起社會科學革命,並貶低傳統的社會科學研究法,眼光狹窄地認為那些實驗室研究只能得出「相關」而找不出因果,辜負社會期望並「正在崩潰」。這種傲慢論點跟《數據、謊言與真相》的作者如出一轍,覺得數據量大就天下無敵。但諷刺的是,作者的研究樣本其實很小,只是記錄的資料量多,一直拿幾百GB來吹噓,結果代表性其實更差。這理論的最大問題是,「意念流」在因果關係上的假設是很有疑問的,作者認為意念流是因,但更有可能是中介變項,如「好的 idea → 廣泛傳播 → 效能提升」,在這種變項關係下,意念流當然會把解釋變異量吃掉,作者因此草率下了意念流比 idea 本身好壞還重要的結論。有趣的是,本書附錄中的數學部分,作者又明白表示只做預測不解釋因果,但正文中充斥著因果的推測。作者過度自信的後果,便是本書問世後六年,沒幾個人知道社會物理學,可見牛皮吹破了。

當然,本書的論述在某些部分還是挺具洞見,作者正確指出,許多習慣和信念不是深思熟慮的結果,而是在資訊暴露和社會影響下,無意識的逐漸形成。作者和其學生的許多研究成果,也確實點出了想法交流的重要性。意念流的提升可以獲致各種正面效果,其實一點也不令人驚訝,一個高效能的團隊,具備充分溝通與想法交換是再正常不過的事。只是作者過度誇張其解釋力,甚至宣稱能準確預測各種指標,但預測的是每平方哩GDP這種冷門指標,讓人懷疑是不是選擇性呈現的結果 (可能其他指標預測得很爛)。如果作者能正視大數據限制,不去貶低其他方法或觀念,肯定可以開發出更有洞見的理論。
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