二○一○年的十月,芝加哥警局新成立的預測分析團隊(Predictive Analytic Group)正在分析致電九一一專線的電話內容。報表顯示在芝加哥南區的某條街上可能會發生槍擊案件。然而不到幾分鐘,這個團隊的領導人布萊特.高斯坦(Brett Goldstein)的手機傳來訊息,顯示當地真的發生一起謀殺案。
「我想我知道這個地址。」高斯坦回答:「我正在查詢中,等等,我不是剛才送出一個可能的目標嗎?」他看了一下剛才送件的時間戳記。剛才那份報告推估的犯罪時間只比真實槍擊案早了三分鐘。
「這真的是很神奇的一件事,」高斯坦說:「如果沒有回去看看剛才的時間戳記,你不可能會相信這是事實。」
每個城市的九一一緊急專線裡都收集著大量的資料,但很少有警察單位願意針對這些大量的資料進行分析的工作。雖說整個世界裡類似這樣大量資料很多,但是即便是收集所有這類型資料的單位,也很少能了解其中的真正意義是什麼。
巨量資料時刻降臨:從祕聞到證據
但是近來不少的企業和政府單位,像剛剛提到的芝加哥警察局,透過先進的分析工具將大量的資料轉換成為他們的機會。正如社會網路研究專家克萊舍基(Clay Shirky)所言:「從來沒有所謂的資訊過多的情形,我們遇到的是篩選條件錯誤而已。」
分析可以證明這是一種在「解方經濟」裡的一種轉換。以往組織空有大量的資料,卻苦無方式進行分析和了解,新型態的商業模式因此介入,為的就是要找出這些資料的真正價值何在。超過當初使用者原始設計的目的,資料成為一種可交易的有價商品,資料可以一種貨幣的方式存在。如果能夠藉由分析大量資訊,指出問題資源所在,並預測結果,這樣的組織便能夠成為改變遊戲規則的人物(game changer)。法律界最常看見這樣的例子,一筆資料就可以救活一條人命和金錢。
傳統上總認為警察的角色是被動的,看到犯罪行為,然後阻止他,最後懲罰罪犯。如果可以從資料中找出罪犯作案的行為模式,便可以有效遏止犯罪行為的發生。
二○一○年,華盛頓特區發生狙擊手連續幾小時內在軍方用地槍擊的事件。作案者的目標看來是隨機選取。擔任心理醫生同時又是資訊研究專家的柯林.馬丘(Colleen McCue)特別針對槍擊地點進行研究,在研究事發地點的社經情況和人口統計資料、地面樹葉堆疊的狀況,以及與高速公路間的距離等因素。加上美國國土安全局的協助和高科技的輔助下,她推測出未來可能發生槍擊事件的地圖,其中包括兩個最有可能的地點。其中第二個地點就是之後逮補這位隨機殺人的槍手的地點。
類似這樣的分析能力可以破案,同時也可以降低犯罪的發生率。就如同大賣場業者觀察店內商品的擺設是否影響消費者的購物習慣一樣,經由資料分析後的警力部署也有可能改變罪犯的習慣。資訊研究專家馬丘與《現代科技》(Popular Science)做的專訪裡提及:「你希望消費者在商店裡的移動動線是什麼樣子的? 置物架上的商品應該如何陳列?警方的資料分析方式所做的事也是一樣的。罪犯通常在社區裡的移動動線會是如何?我們又該如何部署警力,達到嚇阻犯罪的效力?」
二○○三年,馬丘首先在維吉尼亞州的瑞奇蒙市(Richmond)應用這套理論。每年跨年都會發生多起槍擊案件,很多人會朝向天空發射槍彈,造成子彈像雨林一般降落,最後造成無辜的傷亡。馬丘做的不是在警察接獲報案後才出發抓人,瑞奇蒙的警力企圖防止這場射擊事件再度發生。她運用過去槍擊案件的資料,整理出一份跨年槍擊案件的熱點地圖,與瑞奇蒙當地警方合作設立檢查哨,主動扣押查到的武器。
「其實那一晚我過得膽顫心驚。」馬丘這麼說:「因為如果這個方法沒有效用,再加上我還建議可以讓五十名警員提早休假,我可能就要負責寫一大堆的報告了!」瑞奇蒙市在二○○四年跨年槍擊案的件數比前一年少了將近五成,扣押槍枝的比例比往年多了百分之二百四十五。
利用預測分析來解決警察的問題,主要會面臨兩項挑戰:要如何從多變又毫無章法的資料堆裡找出犯罪的邏輯,同時又如何解釋這樣的情形讓所有的人都能明白了解? 馬丘解釋:「在警察的工作裡,我們所蒐集到的資料可能毫無品質可言(有可能是被害者受到太大的驚嚇,目擊者可能一時沒看清楚,或者是疑犯說謊),所以可能我們要什麼資料就沒什麼資料。」
資料的可見度(visualization)可以補足其中不夠的部分。在九○年代,紐約市警察局利用「CompStat」追蹤軟體,整合犯罪資料與紐約市的地圖,發現這樣的配套可以增加警方打擊犯罪的效率。只要攤開地圖,所有資料一覽無遺,而且可以重複運用。聖塔克魯茲市(Santa Cruz)警察局提供警員一份「犯罪後可能藏匿地點」的數位地圖,但是馬丘也提到:「如果使用者無法了解和善用預測分析的結果,這樣的資料分析也等於毫無用處。」
身處資訊爆炸時代的我們,善用資料的人才能掌握最大的優勢,否則資料只是一串數字和文字的組合,就像一組沒有解密的合成編碼。唯有透過分析和過濾,資訊才能成為有用的工具。
雲端運算:重新定義規模
科學家總喜歡說,自己站在巨人的肩膀上看世界,因為他們深知現在所進行的研究工作,很多都是憑藉著前人基礎的努力所搭建的成果。如果有一項科技可以集合所有的科學家致力研究同一個主題,集結所有研究的成果,結果會如何呢?
每一項科學的發現,都需要科學家幾千個小時的思考和研究才有成果。舉例來說,要決定某蛋白質BRD4是與中腺癌(Midline Carcinoma)有正向關係,可能要科學家在研究室裡花上數年的時間才能達到結論,若要找出治療方式,則要花上他一輩子的職業生涯。
要加速這樣的研究過程有個方法,就是讓全世界的科學家可以更有效率地分享他們的研究成果。人類基因組計畫(Human Genome Project)顯示這個做法具體可行,透過全球所有公開或是私人實驗室的通力合作,找出人類的基因排序的成果。如同麥可.尼爾森(Michael Neilson)在《華爾街日報》裡寫的:「當你得知某個基因與某種疾病有關聯性,你應該就知道,這就是經由人類基因組計畫裡的公開資料政策下所達成的成果。」
透過雲端運算更可以促進這樣的合作計畫,也就是運用不同地點的軟體和硬體設備儲存資料和運算工作。組織可以透過雲端增加運算能力,不用增加基礎研究架構、人事和購置軟體的成本。雲端運算可以迅速地提升計算方面的需求,或是在不動用任何購置設備成本的前提下,增加研究儲存的空間。
雲端運算也被用在研究基因、癌症和疾病治療的關係上。若要核對幾千個病人的基因資料,通常都要花上幾年的時間才有結果,倘若各個實驗室在雲端分享各自研究的成果,巨大資料庫的成立時間便加速許多,基因的統計分析便可發現更多疾病與基因排序之間的關聯性。
從雲端科技來看癌症的研究,哈佛大學贊助小型實驗研究室的醫生傑.布瑞德(JayBradner)認為:「現在只是這場革命的開端而已,我們現在知道的就有約四萬個變態的癌細胞,影響超過一萬個基因組合,其中有五百個基因是癌症的最主要原因。」
布瑞德早已利用雲端科技,讓癌症的治療更上一層樓。他的研究室成功地創造出一個可以治療特定癌症的小分子之後,世界上許多的研究者紛紛向布瑞德這些「學術界的合作研究網路」諮詢。布瑞德的團隊將小分子的研究成果分享給至少七十個研究室,在短時間內完成了以前可能需要十幾年的研究成果,包括在實驗白老鼠身上的血癌、骨髓癌以及肝臟失調的治療。
在此之後,發明的步伐也加快腳步。在雲端科技裡,公共資料提供全世界的科學家一個開放的空間,讓上百位的科學家同時針對一個十分複雜的問題同時進行研究。這樣的合作模式有別以往,過去許多優秀的研究室會限制研究成果的發表,直到研究達到突破性的發現,才會對外公布所有的研究成果。但是雲端科技講求的是快速,其合作研究模式等於是給傳統的研究方式當頭棒喝。
雲端運算以三種方式影響了「解方經濟(Solution Economy)」。首先,如同前面的例子提到對於癌症治療的幫助,雲端科技可以讓世界上多數科學家在同一時間利用大量的資料來研究同個主題。政府是現今資料最多的單位,經由這類大型的合作可以得到相當大的助益。
其次,藉著讓雲端運算具有強大的效能,成本又是眾人可以負擔,讓更多的人投入這個市場,發展出更多有創意的成果,最重要的是所需花費的成本只是以前的幾分之一而已。舉例來說,高階伺服器以前一台價格高達一千三百美元,現在你可以在亞馬遜網站上找到一小時收費兩美分的伺服器服務。在成本急遽下降之際,不少以前因為成本考量而無法執行的商業模式也可一一付諸實現。因此,當創新的想法不需要那麼高的代價,便可吸引更多新的參與者,一同加入社會公共服務的陣容之中。
最後一點,藉由大量降低資訊科技的營運成本,雲端科技最終可以讓政府將資訊營運的基礎成本大幅降低,而多出來的資源就可以直接協助民眾其他的需求。但是要注意一點,誰應該負責保護雲端資料的安全性,這一點可能造成爭議。在這樣的理由下,當個人需要購買資訊設備時應當詢問關鍵的問題,特別是當資料的內容包含個人隱私資料或是屬於機密資料時,資料儲存在雲端是否會有洩漏機密的可能。
在開發中國家,小型組織若能利用雲端科技的世界級服務,對於當地的公共服務就會有更深遠的影響。社會企業家只要可以上網,就不再因為身處落後環境而受限制,因為可以擁有世界上最先進的科技,也可以馬上查詢到所需要的任何資料。不需任何費用的谷歌帳戶,還提供許多線上工具,像是文件瀏覽器、試算表和簡報軟體等。還有其他像是教你設計網頁的Weebly,或是製作簡報資料的SlideRocket小工具,全都免費運用。伊索匹亞當地的老師利用微軟的Azure雲端軟體計畫和下載每天上課的內容,記載學生的課業成績,同時安全地將學生的資料傳送到國家的教育單位備存。
並非只有開發中國家才能運用雲端科技,雲端科技快速的發展,降低世界各地的社會企業家進入雲端科技的門檻。也就是說,社會企業家可以在自己家的地下室開始經營自己的社會事業。
就是因為這些深富創意的運用,雲端科技以嶄新的方式加速企業或組織的改變,社會問題和公共服務者也可以因此降低資訊科技所需要的成本。
收斂性:結合破壞性科技,共同處理問題
一道美味的餐點,通常是一場靈感乍現的烹飪成果,多種的食材相互搭配的呈現。一項偉大的創新,也需要網羅許多資源的組合。當利用不同的科技方法,聚集解決問題的人,共同面對眼前巨大的挑戰,每個人相互適應對方,帶來良好的合作和正面的衝擊。舉例來說,社群媒體可以協助召募志工,並且蒐集這些志工們帶來的資訊。如果將雲端運算的科技加入線上討論的社群,就可以集合眾人的資訊,同時查詢大量的線上資料,還能讓遠距離的成員分享資料和規則。從收歛性的角度來看這個例子,私人基因測試公司主要的工作是告知客戶自身基因的風險,若能靈活運用大量資料、社群媒體和雲端運算等各項工具,便可創造全新的商業模式,未來有可能改變整個醫療科技業的服務模式。
谷歌共同創辦人謝爾蓋.布林(Sergey Brin)與妻子安妮.沃西基(Anne Wojcicki)一同成立了23andMe基因測試公司,這間公司就是利用科技的收斂性來加速科學的新發現,23adnMe致力研究帕金森氏症的解藥。23andMe一方面納入一系列全新的科技方法,同時還讓病人成為研究方面的夥伴,並且與各方的研究機構和基金會合作,23andMe已發現了不少與帕金森氏症有關的基因,但是花費還不到傳統研究單位研究經費的一小部分。
23andMe的故事要回溯到二○○八年,當布林經由妻子沃西基的基因測試公司的檢測中得知,自己身上帶有一種少見的變態基因,未來有百分之五十的機率得到帕金森氏症。布林夫妻兩人開始針對一個簡單的問題進行討論,這個簡單的問題也成為醫療研究產業未來的走向:病人得知自己患病後,他們面對影響自己的疾病時,應該如何表現?病患又該如何支持對於他們所罹患的疾病方面的研究?
一般的醫療研究計畫都是由政府單位出資,然後交由大型研究機構執行。如果有人想針對某一特定領域的研究有所貢獻,比方說是帕金森氏症的LRRK2型基因,他們的行為往往會受到限制。他們只能加入諸多限制的大型政府研究中心,或是捐款給特定的研究單位,當然,也希望他們的捐款是花在正確的地方。
如今,23andMe以其破壞性科技的組合,顛覆了過去所有的醫療研究模式。二○○九年,布林在23andMe項下集資成立了帕金森氏症基因組合研究計畫。其他的出資者包括福斯基金會(Fox Foundation)、帕金森氏機構(the Parkinson's Institute)以及克里夫蘭臨床病理協會(Cleveland Clinic)。研究計畫邀請患有帕金森氏症的病人捐出自己的DNA,然後填寫一份有關自己的健康及生活方式的網路調查表。參加計畫的病患可以得到23andMe提供的個人基因分析服務,包括線上的諮詢服務社群,可以聊聊自己的症狀,或是分享接受過有用的醫療方式。所以參與23andMe這項計畫的病患不僅貢獻良多,同時還享有最新的研究成果。
23andMe的醫療研究方式馬上就在全世界帕金森氏症的研究會議裡和社群媒體上被熱烈地討論。23andMe目標要蒐集一萬名帕金森氏症患者的資訊,在二○一三年的一月目標已接近達成,讓23andMe成為全世界最大的帕金森氏症基因研究的討論社群。這項以網際網路做為基因研究基礎,是有史以來人數和資料數量最高的研究計畫,但其花費的成本又比以前各項研究計畫少上許多。
基因檢測的進行模式如下:只要交出幾百美元,然後提供一管唾液的檢體,23andMe就可以從數百萬個基因裡告訴你,你的DNA裡顯示你的耳垢是乾的還是濕的,也可以上溯到你祖先的身體狀況,還有你可能罹患的疾病。每位客戶可以透過網站查詢自己的基因資訊(或者是基因類型),還可以沿用最新的醫療科技輔助,檢視讓健康狀況變得更好的方法。自從23andMe提出帕金森氏症研究的方式之後,每位客戶都可以在網站上選擇參加23andMe提供的其他基因檢測的項目。
如果客戶選擇參加23andMe其他的研究項目,他們的基因資料就會被儲存在雲端資料庫,之後23andMe和參與這項研究的學者就可以將客戶的DNA與其他幾百種基因資料分析進行模擬比對的動作,例如環境的比對、疾病的進程和家族病史等。23andMe的研究部主管愛蜜莉.黛博拉(Emily Drabant)說:「我們知道基因可能有數以萬種的型態。只要可以蒐集到數量足夠的研究樣本,就可以看到某些基因可能包含罹患帕金森氏症的可能。」
以網頁為基礎的研究方式比較容易找到志願參與研究的病患,因此降低研究的成本。
將基因和可能造成的疾病之間做出比對,就傳統的醫學研究方式而言是一件十分艱難、耗時且所費不貲的研究工作,但在今天這樣的研究可能會演變成為在谷歌首頁進行搜尋一樣簡單的工作。時至今日,23andMe所累積的資料中,已找出兩項與帕金森氏症有關的基因。布林的研究團隊和合作的製藥研發單位也都整裝待發,隨時為未來的可能發現做好準備。
從藉由社群媒體找到志願提供資料的志工,以雲端科技儲存病患的資料,製藥廠結合23andMe提供的資訊,接著再和基金會共同合作,布林與他的夫人便是利用這樣的收歛性達成自己的目標。(摘錄整理自第二章)
身處資訊爆炸時代的我們,善用資料的人才能掌握最大的優勢,否則資料只是一串數字和文字的組合,就像一組沒有解密的合成編碼。唯有透過分析和過濾,資訊才能成為有用的工具。
政府失能下的新經濟革命:未來10年解決社會問題最重要的變革力量
威廉.艾格斯(William D. Eggers)、保羅.麥克米蘭(Paul Macmillan)/著
李大川/譯
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威廉.艾格斯(William D. Eggers)
艾格斯現職為勤業眾信(Deloitte)研究團隊的全球部門主管、專欄作家,帶領勤業眾信的公部門研究,同時是八本書的作者,其中共同著作有《華盛頓郵報》暢銷書《If We Can Put a Man on The Moon》。
保羅.麥克米蘭(Paul Macmillan)
麥克米蘭為德勤(Deloitte Touche Tomatsu)全球公部門(Public Sector)的領導人,本身也創立了加拿大公共服務創新組織(IPAC)之中的勤業眾信公共事務領導獎項,他也是多倫多Bridgepoint Active Healthcare的董事會成員之一。
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