這個主題也可能成為我在5月25日下午自辦講座「變：打掉你腦袋中的10種舊思維」的內容，但因為有點深，所以不一定會講到。

(報名請洽mjib007@gmail.com)

雖然邀請的原因，是因為我具有法律與資訊雙背景，但這一場研討會所發表的內容，不會講太多法律，以免降低精彩度。 .

個人希望藉此機會，跟現場的專家們談一下個人對於巨量資料的看法：Big Data的時代，我們知道某些事情有關係，即使還不清楚彼此關聯的原因。以下是我目前寫出來的大綱：

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1. 隱私發展：傳統隱私→資料隱私→行蹤隱私(689) →模式分析

(1) 魔術手環，還是行蹤隱私追蹤器？

(2) 模式分析預測懷孕的風暴

(3) HP如何降低離職率

2. 雲端時代的巨量資料分析：Azure物聯網

3. 從法律出發，所以先談一下行政院「醫療雲」引發的隱私爭議，以及個資法中有關學術研究的相關規定。並提出健保局也有一些有趣的醫療預測...

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4. 接著從馬英九死亡之握、阿扁魔咒，談「有關係，不代表必然有因果關係」。舉Google Correlate的例子

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5. 接著舉出一些有趣的預測分析應用：

(1) 透過男女交友網站的分析，從公認有魅力的女性，並分析其收到交友訊息的數量，居然發現「林志玲沒人追？」

(2) 臉書最多讚與留言的朋友

(3) 預測與提醒你未來的行蹤

(4) 流行病調查：Google

(5) 證券犯罪與一般犯罪分析：福懋油、宏碁、三億法官貪瀆案、找出自殺炸彈客、紐約市的謀殺率下降主因

(6) reCPATCHA：又能阻擋垃圾留言，又能完成書籍數位化

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(1) 蒐集資料

(2) 發現行為模式：找出勝利方程式

(3) 預測

(4) 優化

7. 預測分析也會發生錯誤

(1) 刺激1995談假釋

(2) 如果有一個系統告訴你這位犯人假釋後的再犯率

(3) 小與大的考量，0.01%的錯誤是否要放棄99.99%：電影「關鍵報告」

(4) 犧牲小我完成大我：電影「闇黑無界：星際爭霸戰」中，理性的史巴克在開場中堅持不能為了救他，將太空船開到火山上頭，將會違反不得出現在原始人前的最高原則，在火山中說出：多數人的利益勝過少數人的利益；如有時間，可以談一下「正義：一場思辨之旅」中有關道德的概念。

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8. 從數字中找出「系統架構」

(1) 加拿大曲棍球國家代表隊的球員，幾月出生的最多？

(2) 我國棒球選手呢？

(3) 貧窮人，要一月做愛生小孩嗎？

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9. 監看員工的基本要件：誰可能偷機密資料投靠競爭對手？

10. 民眾可預期的反彈、保守的法院反而有開放性的見解

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