這一切可能都要從網際網路開始談起，當五角大廈忙著到世界各地打仗順便賣武器的同時，也資助了一些實際有用的發明研究，網際網路就是其中之一。網路的十倍速成長讓人們的生活行為完全改觀，看電影、看球賽、買書籍、買衣服、查資料、交朋友、軋支票甚至上香祭拜無一不可。加上晶片科技的日新月異，任何事物都可利用晶片記錄一番，包括人類所飼養的所有動物，既然家中小狗小貓都可以植入晶片了，家中的小孩也可以考慮一下吧~~M媽媽對於這一點非常贊成，她的兒子常常玩得忘了回家。晶片記錄我們打電話給誰，今天領了多少現金，刷卡買了什麼東西，坐捷運去了哪裡。我們雙手奉上自己的消費行為、生活方式及消遣好惡，讓信用卡公司、電話公司及網路公司收取我們的費用再把我們的個人資訊賣給需要的人~~可憐的Marvin被剝了兩次皮。

那麼誰是需要的人呢？作者替我們掀開了這個神祕的面紗，第一個章節闡述的是公司職場的應用，除了是否在上班時間去開心農場種菜之外，老闆們還想知道員工在上班時間到底做了多少事，員工識別卡的晶片記錄進出辦公室的時間，伺服器也記錄員工上網的內容，這一切交叉比對的結果就是員工的產值。聽起來似乎很悲哀，員工的價值已經透過電腦的追蹤分析變成了0 與1的無機體，不過換一個正向思考的角度，透過分析把適合的人放在適合的位置上也未嘗不是件好事。在Marvin的職場生涯中看過不少主管因為不適任而下台，不僅當事人面子掛不住而離職，公司也損失了大量的人力與培訓成本，這時才發現當初的升遷根本就是錯誤的決定。也許利用資訊分析來協助決策是節省成本的好方法~~只要電腦分析Marvin是不世奇才的話。

至於購物消費方面，現在各大購物網站已經有著不同程度的應用，Amazon自動表列Marvin喜愛音樂類型的各式資訊，Google會自動篩選Marvin常用的搜尋，博客來會e-mail Marvin喜愛文學類型的新書資訊，這些都已經是相當成熟的技術了。但是現在的Data Mining卻是更進一步的從無邊無際的資訊中組合分析，喜歡看推理小說的人可能會喜歡喝咖啡，買減肥工具書的人應該不會買微波垃圾食物，常看部落格旅遊文章的就mail一些低價機票的資訊。透過網路工程師的搜尋及數學家的分析，加上電腦迅速強大的計算功能，數十億的網路行為被歸類成某些型態，同時配對到相應的商業宣傳中。這時精準而直接的廣告轟炸就更有效率了，回教徒不會收到超市的豬肉折價劵，M爸爸不會收到魔術胸罩的型錄，M媽媽不會收到電玩遊戲的優惠簡訊，比起現在無目標的大量郵遞資料有效且節省多了。

去年的美國總統大選讓全世界靠政治吃飯的人認清網路的影響力，但是除了網路的宣傳之外，有一批專家更重視的是坐在電腦前面的人。根據網路瀏覽紀錄找出IP位置，比對電信公司的帳單地址，蒐集信用卡消費資料，再加上居住區域、教育程度及身份工作等背景資料。這些網路挖礦專家替所有人建立模型，進而比對分析出政治傾向，替政黨候選人挖掘出潛在的族群。目前台灣是否有人這樣做Marvin不敢確定，不過所有政客都認定台灣還有約25％的中間或冷漠選民，如何挖掘出這些人並發動溫情攻勢進而吸引選票。要知道上次高雄市長選舉才相差一千多票，而2004年的總統大選相差也不過2萬多票，透過本書的介紹而從網路世界中找到游離的1％，就已足夠造成選舉的翻盤，看來這些政治動物又有新把戲可以玩了。

另外對於找出下一個攻擊美帝的恐怖份子，也是美國政府的重要委託項目，透過監控及篩選關鍵訊息，比對個人財務、旅行資料以及社群網站的好友名單，逐漸找出可能的激進恐怖分子。至於最有搞頭的~~至少Marvin這麼認為~~就是交友網站了，透過註冊登錄時個人資料及性向嗜好的填寫，又是一連串1與0的分析與篩選，志趣相投的交友對象就產生了。當初交友網站的花招現在更是延伸到各種社群網站，Facebook、Twitter等網路社群就是利用這些方法坐大，顯然如何從網路當中找到可供利用的資訊，已經是一個非常重要而且獲利豐厚的行業了。透過超市購物紀錄及醫療紀錄，保險公司可以知道客戶的健康風險，進而計算出不至虧損的保費，醫療用品廠商順便推銷相關商品。銀行通過公司出勤及收入資料，個人消費紀錄及家庭狀況，研判申請人的貸款額度並且能否正常繳息。當人類行為都被分析篩選歸類成固定的模型時，這個世界除了精確的1與0還剩下些甚麼呢？

還好電腦只是做事很快的笨蛋，所有分析歸納只是建立於單點的電子訊息，連續的字串就不是電腦的強項了，程式設計師也必須努力讓電腦瞭解嘲笑、反諷、比喻等字面以外的意義，所以現在的所有分析模型還是有不少的盲點。討厭民進黨並不代表Marvin喜歡國民黨；喜歡看足球賽也不代表Marvin愛喝啤酒；喜歡Reggae或Rap更不代表Marvin會去買所謂的潮服；當然囉！身為Apple的後悔用戶更不可能成為iPad的潛力買主。而且本書的最後章節也討論到隱私權的問題，我們能否要求個人資訊的完全保密，甚至個人資訊的販賣由個人獲利，這些都是值得注意的問題。這本「當我們變成一堆數字」看起來有些艱澀而無趣的內容，其實充滿了有用且有趣的資訊，更開啟了許多值得深思的面向，也算是值得一看的好書。