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大數據究竟有多神? (呂婉瑩)

By on June 28, 2017

本文作者呂婉瑩,為《信報》撰寫專欄「女播天下

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 ThronesThe 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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