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為什麼臉書問你看過哪些電影?

最近不斷改版的臉書(Facebook)開始不斷主動收集使用者資料,例如你看過什麼電影、電視節目、音樂與書籍。這些資料看起來沒有什麼,但其實背後隱藏很大商機。美國最大影片出租以及影音線上串流公司Netflix,今年2月推出了第一部自製影集〈紙牌屋〉(House of Cards),不僅迅速攻上收視率之冠,更在 IMDb上得到15000個評分者平均9.0 的高分,可以說是叫好又叫座。這件事情類似「7-11不靠任何食品代工廠,自行研發並推出自有品牌,最後完全擊垮所有既有品牌」,基本上就是一家公司跨足看似不相干的多角化並且獲得巨大成功的個案。但故事背後的本質遠非如此。

Netflix原本是DVD出租的生意,本質上是通路商;後來做了線上影音串流服務,則變成網路公司。這麼一家專擅於通路經營以及網路服務的公司,理論上無法與傳統製片公司的製作水準相提並論──不用說製作影集本身就有高度門檻,即使找得到最好的劇本、導演、演員拍出好影片,也不見得能賣座。Netflix能完成難度這麼高的多角化,其實依靠了經營線上影音串流服務所得到的大量資料。Netflix 全球使用者超過 2500 萬人,平均每天有300 萬次搜尋、 3000 萬次的點擊、播放、暫停、快轉、回播,同時有400 萬次評價。這樣的數據,叫做大數據(Big Data,又譯海量資料、巨量資料),其特點是:Volume(大量)、Velocity(快速)、Variety(多樣)以及Veracity(真實)Netflix掌握了觀眾的背景資料以及所有收視細節,這些乍看之下沒有結構化、沒有邏輯歸屬的資料,經過各種統計處理,就可能找出某些規律與法則

我在Blog上曾經寫過一篇文章〈先射箭,再畫靶心〉,談的就是這種不先預設結果而去找資料應證或者否證,反而是先分析資料的做法。在學術研究上這種做法或許可能帶來爭議,但在實務上,反而沒有比這更務實的做法。但要能真正從大數據中撈出有意義的資訊,卻並不是容易的事情。首先,像這類非結構化資料的特徵就是:資料幾乎沒有標籤化。一方面,大數據中資料與資料之間的連結非常薄弱,要想辦法建立連結本身就是困難的事情;另一方面,即使想出如何建立連結的方式,要演算這些動輒數千TB的資料也絕非易事

目前在網路世界得以收集大數據的公司可以分為兩種商業模式,一類如Netflix、亞馬遜書店(Amazon)能直接將消費行為變成資料庫,另一類如臉書、Google無法直接得到消費者行為的資料。第一類企業相對容易運用資料庫獲利,因為所有的消費者背景與消費者行為全部都在資料庫裡面,這些企業太容易投其所好。第二類企業賺的是廣告商的錢而非使用者的錢,因此要促使消費者願意點閱廣告,增加平台對廣告的影響力,那就不是容易的事情,因為太過間接。第一類企業比第二類企業容易成功,事實上第二類企業目前也只有Google看起來持續取得成功。

老實說,我一直認為臉書這家公司的資料處理能力極有問題。臉書是全世界最大型的社群網站擁有極端海量的資料,多數使用者的生活細節在臉書工程師面前根本毫無遁形。然而,臉書居然能不斷推出讓使用者更加惱火的新介面與新廣告模式,某種程度也十分讓人不得不讚嘆這些拿了超級高薪的管理者與工程師簡直是比華爾街金融業更肥的肥貓一族。現在臉書終於恍然大悟,不管收集再怎麼多食物的遺照、空泛的生日祝賀以及各種關於日常瑣事的抱怨,他們還是弄不懂消費者到底喜歡什麼!這真又是個讓人讚嘆的高深結論。於是臉書得出一個結論,就是他們必須從每個消費者實際消費過的商品中找出規則,才能針對每個人推出具有影響力而且不讓人發怒的廣告。這也就是臉書這次改版的主要動機,千萬不要誤以為他們只是想讓你的朋友們知道你看過什麼電影。

自由主義的最大假設之一,資訊透明化。大數據使得資訊越來越透明化──對於企業而言──但對於一般人而言,大數據並沒有帶來更多對世界的理解。我們透過數據為世界理解,一切行為都化約成編碼;不論你認為這是好是壞,這件事情都正在發生。當你點下臉書大量關於電影、影集、音樂與書籍的資訊時,你得理解你正在將自己的行為化成臉書的現金。假設臉書的工程師終於能處理這些資料並且開始說服廣告商他們的實力不遜於Google。

喔,以下這段話得給臉書的工程師。如果你們真的願意做出什麼努力,好歹修改一下自動加入詐騙盜版社團的規則,拜託,你們真的不知道被動加入這些社團有多讓人厭惡嗎?

延伸閱讀
坐擁 Big Data,Netflix 拍胸脯保證:只要是我推的影集一定會大賣!
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美國線上影音影集「紙牌屋」一炮而紅解開Netflix擊敗HBO的成功密碼
Netflix analyzes a lot of data about your viewing habits

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