為什麼越精密地測量，得到的數據卻偏差越大?
我們追究得越深入，越發現科學並非精準無誤。
事實上，科學操作的模糊曖昧充滿了不確定，即使是像度量衡這麼基礎的東西，也充滿著特異性與不規則。
度量衡有多不可靠？
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海岸線悖論
研究國界邊境線長度就遭遇到這種令人困擾的不可靠：各國對於共有邊境線所採用的測量方式不同是很常見的現象，結果產生了著名的「海岸線悖論」：
也就是說，我們所使用的測量單位越長，測出來的距離反而越短。
想像一下，有人想測量緬因州崎嶇多折的海岸線。他對照地圖，以一英哩為單位，測量出來的海岸線長度是3478哩。
但如果他採用一英呎長的尺規，而且能精細地循著每一道崎嶇轉折、甚至每塊岩石測量下去，那麼海岸線便會增長許多。
結果，測量單位的長度相對於海岸線的總長度，就會呈現反比例。
就哲學意涵來看，這意味著海岸線長度在某種意義下是不可知的。
這並非指涉我們無法測量實際長度，但確實意謂著我們所使用的測量方式，跟測量出來的結果，有著千絲萬縷的關係。
所以，我們出於經驗而視為理所當然的許多事情，大部分都是錯誤的，或者存在著誤差。
為什麼巨人們都搶著監控大數據
數據的規模改變，可以創造出難以預料的新形態知識、訊息洞察與控管，
在觀察者心中，大數據不只是更多數據而已。
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亞馬遜的成功學
多數人都把亞馬遜公司視為零售商，商品從盥洗用品、玩具到葡萄柚，無所不包。
在過去很長一段時間，亞馬遜的獲利並不高，因此他們體認到即使可能脫離他們擅長經營的零售業，但就賺錢這個目標來說，還有更重要的事。
二○一五年十月，亞馬遜網路服務公司賺到了亞馬遜公司總收入的百分之八，令人跌破眼鏡的是，
那是亞馬遜營業利潤的百分之五十二，而它雲端事業的利潤超越了該公司其他部門加起來的總收益。
換言之，亞馬遜旗下最快速成長且獲利最高的部門，是供應網路伺服器的容量，以及企業的基礎設施，而非用無人機來配送尿布。
說到底，新形態的價值就是讓大數據有別於一般的數據，它可以是經濟回饋、數據洞察、更優質的服務、高度的客製化，或者更密切的控管。
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Netflix 依照觀眾行為編排劇本-「紙牌屋」是由你我共同策畫的
以Netflix為例，這家公司過去的核心業務是郵寄DVD到訂閱者家裡。
後來他們發現擁有一個大寶藏，就是關於用戶對內容喜好度的相關資訊，這些資訊可以深入到觀看者在哪一處按下了暫停鍵、倒轉、快轉，或者放棄不看。
Netflix藉由每天三千萬次播放而掇拾的訊息，策畫了「紙牌屋」這部影集，並在某種程度上預測了這齣戲未來少縮限了風險。
因為Netflix的數據分析師深知訂閱者喜歡及不喜歡什麼，雖然這齣戲的基礎並不在於訂閱者所表明的偏好，而是大量累積了訂閱者不知不覺中表現出來的真實行為。
可見，由數據所牽動的經濟格局中，儲存和數據管理正是一項關鍵性服務。
漫遊者文化，2021年1月新書
名人推薦
宋祥國中山大學助理教授，《百工裡的人類學家》作者
․李明璁╱社會學家、作家
․大人學共同創辦人／張國洋
․矽谷阿雅/創業家、前矽谷臉書產品經理
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卻偏差越大?
我們追究得越深入，越發現科學非準無。
事實上，科學操作的模糊曖昧充滿了不確定，即使是像度量衡這麼基礎的東西，也充滿著特異性與不規則。
度量衡有多不可靠？
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海岸線悖論
研究國界邊境線長度就遭遇到這種令人困擾的不可靠：各國對於共有邊境線所採用的測量方式不同是很常見的現象，結果產生了著名的「海岸線悖論」：
也就是說，我們所使用的測量單位越長，測出來的距離反而越短。
想像一下，有人想測量緬因州崎嶇多折的海岸線。他對照地圖，以一英哩為單位測量來的海線長度3478哩
但如果他採用一英呎長的尺規，而且能精細地循著每一道崎嶇轉折、甚至每塊岩石測量下去，那麼海岸線便會增長許多。
結果，測量單位的長度相對於海岸線的總長度，就會呈現反比例。
就哲學意涵來看，這意味著海岸線長度在某種意義下是不可知的。
這並非指涉我們無法測量實際長度，但確實意謂著我們所使用的測量方式，跟測量出來的結果，有著千絲萬縷的關係。
所以，我們出於經驗而視為理所當然的許多事情，大部分都是錯誤的，或者存在著誤差。
為什麼巨人們都搶著監控大數據
數據的規模改變，可以創造出難以預料的新形態知識、訊息洞察與控管，
在觀察者心中，大數據不只是更多數據而已。
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亞馬遜的成功學
多人都把馬遜公司為零售商商品從洗用品、玩具到葡萄柚，無所不包。
在過去很長一段時間，亞馬遜的獲利並不高，因此他們體認到即使可能脫離他們擅長經營的零售業，但就賺錢這個目標來說，還有更重要的事。
二○一五年十月，亞馬遜網路服務公司賺到了亞馬遜公司總收入的百分之八，令人跌破眼鏡的是，
那是亞馬遜營業利潤的百分之五十二，而它雲端事業的利潤超越了該公司其他部門加起來的總收益。
換言之，亞馬遜旗下最快速成長且獲利最高的部門，是供應網路伺服器的容量，以及企業的基礎設施，而非用無人機來配送尿布。
說到底，新形態的價值就是讓大數據有別於一般的數據，它可以是經濟回饋、數據洞察、更優質的服務、高度的客製化，或者更密切的控管。
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Netflix 依照觀眾行為編排劇本-「紙牌屋」是由你我共同策畫的
以Netflix為例，這家公司過去的核心業務是郵寄DVD到訂閱者家裡。
後來他們發現擁有一個大寶藏，就是關於用戶對內容喜好度的相關資訊，這些資訊可以深入到觀看者在哪一處按下了暫停鍵、倒轉、快轉，或者放棄不看。
Netflix藉由每天三千萬次播放而掇拾的訊息，策畫了「紙牌屋」這部影集，並在某種程度上預測了這齣戲未來的成功，至少縮限了風險。
因為Netflix的數據分析師深知訂閱者喜歡及不喜歡什麼，雖然這齣戲的基礎並不在於訂閱者所表明的偏好，而是大量累積了訂閱者不知不覺中表現出來的真實行為。
可見，由數據所牽動的經濟格局中，儲存和數據管理正是一項關鍵性服務。
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