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大數據,如何面對未來的數位浪潮?

2018-03-23
財訊雙周刊/魏吾絲(Robin Wigglesworth)
大數據,如何面對未來的數位浪潮?
圖片來源 : Pixabay
【SmartM解讀】大數據的收集及分析在現今科技發展蓬勃的時代下,已是勢不可擋的趨勢。以何樣的心態與姿態面對這股數位勢力,將能有效地為未來走向做準備。
美國麻省理工學院教授卡瓦洛(Alberto Cavallo)在1980年代末期的阿根廷度過孩提時代,當時這個拉丁美洲國家動輒爆發危機,猖獗的通貨膨脹,讓日常採買成了必須與時間賽跑的大事。
卡瓦洛每天都跟著母親去銀行提取當日所需的披索,不多領,餘額盡可能以美元形式存在銀行。領了錢,母子十萬火急跑到當地的鋪子裡掃貨,希望在物價上翻之前盡快完成採買。他傷感地說:「我們若不及時趕到收銀台前結帳,就得再回銀行領錢,同樣的過程再來一遍。」
不過,這個經驗為卡瓦洛日後的學術興趣「經濟統計學」,播下奇妙的實驗種子:利用爆炸性的大數據來加強、補充,甚至最終取代傳統數據;後者是今天無數決策者、政要、學者賴以得知消息並形塑意見的工具,甚至是兆計美元的投資導航。
2006年起,卡瓦洛與同儕李戈朋(Roberto Rigobon)主持「巨量價格數據計畫」(Billion Prices Project),當時阿根廷政府被控操縱阿根廷通膨數據,而卡瓦洛與李戈朋2人發現,他們蒐集阿根廷零售商的網上價格,就能建立起更正確、更實時(real time)的測量通膨率方式。卡瓦洛說:「這有點是無心插柳,但我們很快就領悟到,它在別處可以派上用場。」

即時經濟地圖10年將實現

蒐集與耙梳資訊巨海已成一股大趨勢,上述計畫只是其中一例。企業、產業,甚至整體經濟的表現,都可以從大數據中尋找蛛絲馬跡,而有些數據已經可以提供不完善但很有用的線索。一些專家預測,人們在網路上的數據足跡,最終必能歸納出即時而實際的經濟趨勢圖。
我們留下的數據路徑和痕跡量大無比,每年都在倍增。根據國際數據資訊公司(International Data Corporation)的說法,二○年時,會達到44皆位元組(zettabites,即千萬億兆位元),這些資訊若放在高端平板電腦,堆疊起來比地球與月亮之間的6倍距離還多。
另類資料供應商Quandl負責人卡梅爾指出:「若知道如何打開正確的數據集,要了解任何與經濟有關的事情,現在都不難了,這是一個大好時機。」由於大數據所含的瑕疵與偏見一堆,可能讓大數據解讀的雄心聽起來過於龐大,但一些數據科學家認為,人們生活漸漸移向網路,經濟體統計數字幾乎可以瞬間取得,統計的烏托邦未來必然能實現。

從大數據中找出決策依據

針對落實經濟研究中使用另類資訊一事,位於倫敦的圖靈研究所(Alan Turing Institute)計畫負責人邵歐說:「將所有資訊化成有價值的形式,挑戰很大,但我想10年後我們會離即時經濟地圖很近了;如果10年裡沒有實現,我會非常失望。」
一六年英國公投選擇脫離歐盟時,許多經濟學家預測大災難會接踵而至。一項針對服務業樂觀情緒的調查發現,脫歐公投後,英國服務業的情緒在20年的歷史中遭遇最大跌幅,而高盛也預測英國會陷入蕭條;但是英國與歐盟正式分道揚鑣這一段時間裡,英國經濟到現在為止都顯得極有彈性。
當然,也有人嘗到甜頭。英國投資集團施羅德(Schroders)成立了一個數據分析部門梳理新數位資訊,包括可以一窺個人實時消費模式的信用卡數據資料。部門負責人艾因斯沃斯說:「我們告訴基金經理人勢頭看來不錯,而幾個月之後的正式數據也證實了我們的分析,這些數位資料都可以讓人對剖析經濟有當期性的認識與了解。」
大數據的潛力令人目眩神移。信用卡購物與電子郵件接收可以顯示零售消費情形;社群媒體吞吐的訊息可以用來建立實時的情緒測量;衛星追蹤船隻何時何處靠岸、油輪是滿是空、載運的是農作物還是鋼鐵產品;企業求才和人力網站列出的工作機會可以透露就業模式;智慧手機送出的所在地,也透出使用者何時身在何處;時間久了,物聯網也會經由連線的冰箱,洩露我們每日的飲食習慣。
在這些新數據集中挖礦,一度曾是量化對沖基金的專用地,如今一些財政部長、央行總裁和統計機構也涉足其中,以更佳、更快了解經濟趨勢,而這項發展對公共政策的形成會有重大影響。
金融風暴暴露出官方數字之間存有鴻溝,○八年12月,美國全國經濟研究所商業週期委員會在雷曼兄弟破產幾乎3個月後,才宣布美國經濟在1年前就已進入蕭條。歐巴馬政府時期的全國經濟委員會副主席費若回憶說,雖然許多經濟學家從迅速惡化的數據報告中,也做了類似的結論,但他們的統計數字卻未充分抓到經濟下沉的腳步。
費若如今是摩根大通銀行研究院負責人,這個智庫將客戶資料轉換成有價值的經濟與政策考量因子,探討自付健保花費對一個家庭財務的衝擊、房貸償付調整對無力償債或消費者開銷的影響等等。費若認為,大數據可能對政策有著「巨大」的衝擊力,尤其是在蕭條前後。她說:「很多傳統的數據資料無法在極端時刻回應問題;我不認為大數據會全然取代核心統計數據,但顯然可以補強。」

品質與法律問題仍是挑戰

美國商務部經濟分析局1年有4季對GDP做出季報,但這些數據至少已落後1個月的時間,而且季報也會經常修正。法國對沖基金CFM總裁約登預測,各機構未來對經濟提供數據會迅速的暴增。他說:「GDP季報看起來太過時了,數據的建構條件極其複雜,但是我們也許可以從每月,而非每季的經濟數據開始。這會是很好的第一步。」
但是對此持疑的經濟學者專家也大有人在。瑞士資產管理公司GAM旗下的Cantab Capital避險基金投資長寇克說,他的團隊檢視很多不錯的數據資料,但結果對投資目標毫無用處,對預言經濟方向是否更有價值,同樣令人懷疑。
數據科學家和統計學家承認,將亂七八糟的數據集,轉換成有用的工具,誠非泛泛之事;例如,老年公民的資訊往往無法從智慧手機或社群媒體數據中取得、信用卡數據只能抓到若干消費形態、衛星資料碰上壞天氣傳輸就要打折扣,這些也都要考慮。
此外,有些人認為最大的障礙在於後勤支援和法律方面:資訊大多握在私部門手中,為銀行、電話公司、社群媒體平台或製造商所控制。有時資訊固然可以靠出價取得,但是多數時候企業能與外界分享什麼、透露什麼,有法律上或是現實上的限制。
同時,許多政府統計部門取得或涉獵新的數據集,經常是透過不夠周延的委外方式。曼徹斯特大學經濟學教授、英國統計局研究員柯耶說:「技術上的調整非常繁瑣吃重,但是解決得了,人們低估的是法規上的挑戰。」鑑於更好、更快的粒子數據對公共政策的影響,她認為統計機構應該可以免費取得私領域的重要數據。

傳統數據地位還難以動搖

但施羅德的艾因斯沃斯說,統籌巨大的數據集加以中央化,牽涉到安全與私人問題,因為數據中常含敏感的個資。他指出:「作為一個社會,我們該問的一個問題是:我們應不應該有隱私?我們應不應該把這一切所有的數據都統合在一個地方?因為它既是數位又是私人性質,我們應該尊敬對待。」
從大數據中汲取實時、即時和更準確指標,究竟是可行的?還是一場幻想?懷疑論者說,大數據與好數據之間不能畫等號。為了即時性,準確性可能必須付出無法令人接受的代價,而準確性應該是統計部門的第一優先。卡瓦洛表示,他視這些新的數位資源為傳統資訊的補充,他不認為傳統資訊的地位馬上就會被搶走。他說:「我們能夠測量一切事物,並不表示每一件事都有測量的價值。」
然而,一場顯然是數位數據革命的序曲已經開始。樂觀派認為,他們已經能用十年前絕對無法想像的方法來測量經濟趨勢,現存的數據集有較長的時間系列,也因而有更準確的模型;而新模型也很快就會問世,一旦新工具在握,就可以明顯改善測量的準確性,並對經濟加速創造出當期的統計。英國統計局研究員柯耶說,大數據統計模型的發展之路充滿「譁眾取寵之聲」,但進展仍會「一日千里」。 (陳喬譯)
 
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