文／本報綜合報導

當現代人享受前所未有的新科技生活的同時，不知不覺中已經被大數據（Big Data）和演算（Algorithm）程式決定了命運與方向。如果今年因為新冠病毒疫情蔓延，學校因此取消考試改用大數據和演算分析，根據學生歷年成績推算每個應屆畢業生的成績，然後大學考試分發再依據這個分數決定是否錄取，或錄取什麼學校、科系。這樣的假設，顯然說明了被大數據決定命運的這項議題。

今年英國的中學畢業生對大數據和演算分析應該有切身體驗。因為新冠疫情取消了中學畢業生的考試，採用電腦演算分析給學生打分數，根據學生往年的考試結果，透過機器運算分析，推算出今年每個畢業生的成績。除了這種「十字路口」式的人生關鍵點，演算分析法在現代人生活中有很多時候是扮演著「無形之手」的角色，但我們未必全然知曉。

什麼是大數據？

利用電腦分析問題的方式稱為演算法，電腦蒐集、處理過後所累積的資料稱為大數據，一般而言，大數據的重點在容量（Volume）、速度（Velocity）和多樣性（Variety）。大數據資料的特質和傳統資料最大的不同在於資料來源多元、種類繁多，大多是非結構化資料，而且更新速度非常快，儲存資料數量因而大增。如果真要使用大數據創造價值，就非得注意其數據的真實性。

從工作、理財、醫療到網際網路、社群媒體，大數據幾乎全面影響到每個人、社會國家以及全世界。就企業而言，可望以大數據提升服務品質、增加管理效率、協助決策和創造商機；對一般民眾而言，大數據可能是另一個比本人更了解本人的自我，提前為你預設每個未知的未來，尤其是當一切都操控在大數據資料庫的時候。

2000年網路熱潮興起之初，人們就已經開始著手研究log資料，蒐集使用者的cookie和利用搜尋等行為。社群網路如Facebook或Twitter更將人們的互動關係數據化，這些社群數據因而創造了大量的商業價值。在網際網路時期，無論是電腦或是人類都開始被數據解析。將這些數據分析之後，就形成了商業模式，從既有數據找到決策，以大數據提升競爭力，再以大趨勢做為提供服務的依據。

影響生活的大數據平台

現代所謂的大數據，事實上是象徵一種流行趨勢。從雲端大量資料的運算分析，提供人們生活中普遍喜好的選項，不只影響了日常生活，也改變全球人類的互動模式。每天上傳至雲端的檔案資料數量極為可觀，例如：高達上億張的相片、數億份的文件，以及各種數位影音檔案、商務交易、醫療資料等。怪不得Amazon、Google、Microsoft 等各大企業爭相布局爭食商機大餅。

然而，資料數量大就是大數據嗎？以下就從幾個平台看大數據和演算分析，如何影響現代人命運的選項與方向。

●社群媒體

社群媒體平台基本上就是大數據和演算分析的資料庫，它會蒐集使用者所提供的訊息，決定你的興趣和愛好，然後不斷為你推送更多你喜歡的內容。這些數據包括你點的每一個「讚」，觀看的每一條訊息或視頻，所點擊的每一個連結，都會被記錄存檔。大部分應用程式也會從你的上網習慣和特性，以及所在地理位置等信息提取更多關於你的相關資訊，再以大數據判斷你喜歡什麼，或哪些內容吸引你在網路上瀏覽。

大數據和演算分析對你了解愈多，你的生活所受到的操控影響就愈大。 除了不斷推送更多你喜愛的內容，當然還會利用這條路徑向你推銷產品。社群媒體公司所蒐集儲存的數據，被用來訂製個人化的廣告，其投放的精準度高得令人難以想像。無形之中，人們日常生活的方向早已被大數據的流行趨勢牽引而不自知。

●保險

全球化的保險公司在各項業務承保風險評估上，同樣需要大數據做精算分析，無論是房產險、汽車險、壽險、醫療險，保險費該繳多少都要依據演算指數評估結果決定。其實保險業很早就開始探索並利用歷年累積的數據做分析與預測。當有了大數據的演算分析，保險公司就如虎添翼。這些顯而易見但我們通常不太在意的事，背後存在著大數據這雙無形之手。

或許你的房產或車輛保險費調漲或降，與你個人並沒有直接關係，卻與這個地區其他居民曾經遭遇水災、火災或出過車禍等事故有關。這是利用演算分析制定個人化保險產品的模式。保險行業實質上是風險分攤，也就是說人人繳交保費，而需要的人從共同的錢庫裡支取理賠。個人化的保險產品能否普及，是需要大數據和演算分析來運作，藉此確保這項業務對保險公司營運能夠平衡獲利。

●醫療

在重視精確、嚴謹與專業的健康醫療產業，大數據和演算分析究竟能改變什麼？醫療體系長時間累積儲存的資料，正是受益於大數據分析的產業之一。AI在疾病診斷方面的應用日益普及，有些地方AI甚至可以提出治療方案和療法建議選項。透過病患描述自身症狀，再透過醫學檢測，將家族病史、種族遺傳等個人資料進行比對分析，篩選出最適合病患的治療方式，同時也能精簡醫療成本。

然而，醫療體系重視精準的實證分析，當資料蒐集方式稍有不慎，就會讓分析結果出現偏差，造成醫療疏失的嚴重後果。其次是隱私權、疾病資訊外流等資安問題，這也是發展醫療大數據應用時的顧慮，人們更擔心這些醫療數據會被不當的利用。因此，當大數據運用在醫療的同時，就必須承諾保護當事人個資隱私權。