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| 2015/04/22 03:00:00瀏覽809｜回應0｜推薦2 | |
四、實例之檢視 （一）私部門 美國網路影音串流服務公司Netflix[1]的創辦，是源於創辦人對百視達（Blockbuster）逾期還片罰款的不滿，因此推出月租型租片服務，2007年更推出線上影音串流服務，讓顧客透過網路觀賞影片，免去到實體店面找片、租片所花的成本。 經由線上影音服務，Netflix進一步發展出影片推薦系統，經由顧客點擊的相關資料，讓Netflix的影片租賃有70％是來自推薦影片，且80％的租賃集中在2000部影片上。這樣的結果，是大數據分析預測的成果，讓Netflix不僅降低在虛擬店面熱門影片租借的壓力，更使得租借影片的類別相當集中，為公司帶來更有效率及更低成本的租片服務。 後來，MRC公司翻拍《紙牌屋》影集（導演為David Fincher，由Kevin Spacey主演），並尋找分銷管道時，Netflix即透過分析大數據資料發現，喜歡舊版《紙牌屋》的觀眾，與喜歡David Fincher執導的電視劇，或Kevin Spacey主演的戲劇觀眾，有高度的相關性。因此，決議出資一億美元，預定兩季《紙牌屋》，獲得兩年的獨播權。 《紙牌屋》上映時，Netflix亦根據大數據分析趨勢，將一季影集一次全數上架，讓愈來愈多使用手機或平板電腦的觀眾滿足其「暴飲暴食」的觀賞特性，讓該影集創造極佳的收視率。 然，大數據雖為《紙牌屋》帶來空前的成就，但也有預測失靈的時候，例如Netflix在《紙牌屋》成功之後，亦使用分析數據推出自製的《鐵杉樹叢》，結果慘遭滑鐵盧。 總之，對私部門而言，大數據雖為其無窮商機帶來比以前更高的成功機率，但仍無法排除不失敗的機率，應用之餘，仍須持續精進運算分析能力，讓成功機率極大化，失敗機率極小化。 （二）公部門 1.美國紐約市 公部門應用大數據成功的案例，首推美國紐約市警察局。 任職紐約市地鐵警察的Jack Maple是案例的靈魂人物。他從警察生涯中，慢慢得出要分析犯罪案件的想法，並在辦公室使用地圖來標示犯罪的時間、地點，進行相關分析。1994年，朱利安尼（Rudolph W. Giuliani）就任紐約市市長後，任命William Bratton為紐約市警察局局長，Bratton立即找來Maple擔任副局長，隨後，開發出CompStat[2]（警務責任制系統），宣示紐約市正式將大數據應用到治安維護上。 透過每天蒐集回報的資料，輸入CompStat，分析相關數據，研判犯罪原因及其模式，提供給各轄區分局警力配置的參考，並由每週開會追蹤的方式，分享績效優異分局的經驗，檢討治安未顯著提升的分局，藉由集思廣益與經驗分享，讓紐約市成為全美治安最好的城市[3]。 除了治安之外，後來的市長彭博（Michael Bloomberg）找來Mike Flowers擔任分析長，籌組五人團隊，打擊紐約市住宅非法改建問題[4]。團隊從十九個不同機關彙整不同格式的資料，應用大數據分析系統，並結合檢查員的直覺、經驗，從紐約市九十萬筆住宅資料，每年大約二萬五千件非法改建的投訴中，將原本檢查員的13％績效，提升到70％。 [1] 參閱黃浩榮，〈美國線上租片Netflix創新影片租借服務 當年租片逾期被罰，現在自擁1700萬訂戶〉，《遠見雜誌》第295期（2011年1月號），取自：http://www.gvm.com.tw/Boardcontent _17215_1.html；Robert Lo，〈由美國影片出租市場的變革看Netflix的創業與經營〉， 2014-02/20/c_133129818.htm；〈坐擁 Big Data，Netflix 拍胸脯保證：只要是我推的影集一定會大賣！〉， to-find-what-user-wants/；顏雅娟，〈解開「紙牌屋」 擊敗HBO影集的成功密碼〉，《今周刊》855期，取自http://mag.udn.com/mag/reading/storypage.jsp?f_ART_ID=454677；〈《紙牌屋》的大數據爭議：革命還是包裝？〉， news.xinhuanet.com/info/2014-02/19/c_133127405.htm，及Ian Ayres著，張美惠譯，2008，《什麼都能算，什麼都不奇怪：超級數據分析的祕密》，台北：時報，頁19-21。 [2] 有關紐約市警察局應用大數據改善治安，請參閱Rudolph W. Giuliani、Ken Kurson著，韓文正譯，2003，《決策時刻》，台北：大塊，頁57-69、91-102；George L. Kelling、Catherine M. Coles著，陳智文譯，2011，《破窗效應：失序世界的關鍵影響力》，台北：商周出版，頁139-194；涂子沛著，2013，《大數據：數據革命如何改變政府、商業與我們的生活》，香港：中和出版，頁95-99；胡世忠著，2013，《雲端時代的殺手級應用：Big Data海量資料分析》，台北：天下，頁104-105，以及Malcolm Gladwell著，齊思賢譯，2000，《引爆趨勢：舉手之勞成大事》，台北：時報，頁150-155。 [3] 紐約市警察局治安推動成效，是否得力於「破窗理論」的應用或CompStat系統的建置，學者有不同意見，例如Steven D. Levitt認為，其源頭是1973年美國最高法院對洛伊V.韋德案判決墮胎合法化的結果。參閱Steven D. Levitt、Stephen J. Dubner著，李明譯，2006，《蘋果橘子經濟學》，台北：大塊，頁165-201。惟本文重點在於大數據的應用，尚不及於治安推動成效爭議之討論。 [4] 參閱本書，頁265-265。 |
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