人類學家認為多數人對大資料的思考與想像仍有盲點

在大資料的風潮下，如何從資料中掏金，已經成為一種顯學。然而，看在人類學家的眼中，多數人對大資料的想像與期待仍有盲點與侷限。

為了尋找大資料的價值，英特爾的人類學家Melissa Gregg試圖從社會科學角度進一步探究，她認為：「由於分析方法或技術上的限制，使得某些資料容易被忽略，比如無法以數位形式存在的資料，包括宗教符號以及愛等，都有可能因此被摒除在大資料分析範疇之外，以致於無法找到大資料價值的全貌。」

運算與衡量的方法，是了解大資料的一種途徑，但並非唯一
Melissa Gregg認為：「任何值得記錄的內容，最後都會彙集成資料，這些資料經由許多不同形式被保留下來，各種資訊科技運算與衡量的方法，都是了解大資料真正意涵的一種途徑，但並非唯一。」從人類演進的歷程來看，很早以前就已經發現，資料的力量不一定需要藉由科技才能展現，比如，天文觀測的經驗傳承，可以知道傍晚的天空如果有彩霞，明天就會是好天氣。

Melissa Gregg認為，應該要用更宏觀的角度以及質疑的態度看待大資料，才能突破大資料的盲點與限制，重新思考大資料的意義與價值。舉凡資料這個詞彙所代表的意義，事實上就已經有多種不同的解讀空間，在拉丁文，資料這個字有禮物的意涵，在英文，資料甚至意謂著某種事實根據，「資料會說話因此而來」，她說。

「多數人在談論大資料時，確實有許多理所當然的預設。比如，科技是製造大資料的推手等，但是，雲端運算與大資料是否真的有直接關係，是一個非常有意思的問題，我們應該要用質疑的態度重新思考。」

近來，一些新興技術的發展，似乎讓大資料變得非常有趣，由於可以收集、保護、分析的資料範圍更廣更多，因此，大多數人認為大資料背後所隱藏的價值更高，但是，資料量大，是否就等於有更大的意義，Melissa Gregg認為，大家應該要提出進一步質疑。

英特爾實驗室社交運算首席研究員Melissa Gregg認為，大多數人在談論大資料時，其實已經有許多理所當然的預設，以至於無法看到全貌。

「確實，大資料有時候可以改變一個人對事物的喜好，是一種可以用來說服人們的傳達方式，當人們看到真實的數據時，會變得比較容易相信，」Melissa Gregg認為，這是大資料的重要價值，也是無法經由語言來展現的一個特性。

然而，大資料也有一個必須被關注的問題，在於無法全盤了解資料的所有面向，比如，大資料是由誰或什麼單位負責組合而成的，這些大資料的來源是否有意義，目標又是什麼，這些都是面對巨量資料時必須謹慎思考的。

舉例來說，現在的科技能讓玩偶或機器人展現一定程度的人工智慧，而Siri又能根據語音辨識來回應，這樣的情況下，最終會看到一個玩偶跟語音辨識軟體在對話，這是兩個沒有生命的物件，但卻會產生一堆資料，甚至是巨量資料，這會帶來什麼影響，人的角色又是什麼。

Melissa Gregg認為，人類學家的目標是想要從社會科學層面了解科技是如何變成日常生活的一部分，比如人們對於社交關係連結的期待是什麼，有沒有使用科技產品對於社交關係連結的期待是否又有差異等，並期望藉此創造更好的經驗，讓大家輕鬆面對大資料。文⊙楊惠芬