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☆★【☆科普探索.無限可能☆】科普漫遊精選叢書★☆

第473期 2018/03/10

大數據資本主義

  大數據塑造的新型資本主義,滔天浪潮已然來襲,
  大數據權威麥爾荀伯格,再次提出他對這波新浪潮的獨到見解。

  《大數據資本主義》將深入探究市場機制的演變、
  企業面對的挑戰、金錢角色的定位、金融體系的未來、
  工作機會的轉變,以及如何因應、並實現社會正義。

大數據資本主義


  從二十世紀的金融資本主義,轉型二十一世紀的數據資本主義,巨變已經發生,且正在加劇,規模和震度就相當於從農業社會轉型到工業社會。

  麥爾荀伯格以具體的例證、深刻的思索,提出他所洞察到的種種問題、以及可能的解方:

  .金錢的交易功能雖可維持,但金錢的資訊功能將被大數據(與富數據)接管,數據是新資本,代表金流、人流、物流的新趨向。

  .金融資本開始貶值之後,哪些世代、哪些企業,將受到最嚴重的打擊?

  .人工智慧介入企業的日常事務與決策流程,擁有哪種技能的人難被取代?應當課徵「機器人稅」嗎?全民基本收入能解決社會問題?我們能否把最重要的選擇權,握在自己手裡?

  .傳統銀行有如駛進暴風圈的商船,正面臨三大威脅,銀行該怎樣應對危局?

  .超級巨星企業雄霸市場,少數人鯨吞了經濟成長的果實,面對富數據市場的老大哥,法規和稅制須如何因應,以促進多元性、避免集中化,讓市場更有效率、社會更永續?

大數據資本主義

  價格不是精確指標

  市場機制其實是一項非常成功的社會創新,有助於人類有效分配各種稀有資源。上面這話說來簡單,但是影響巨大。正因為有市場,我們才能為全球八十億人口的大多數,提供食物、衣著和住所,大幅提升人類的預期壽命和生活品質。而長期以來,市場交易一直是一種社會互動,也就與人性極為切合。正因如此,多數人會覺得市場的概念再自然不過,深深交織在社會的脈絡之中,成了經濟的基石。

  想發揮其神奇功效,市場需要兩個條件,一是資料數據能輕鬆流動,二是人類能將這些資料數據轉化為各種決定。這正是我們在市場上交易的方式,各種決策是分散式、去中心化的。這能使市場健全而有彈性,但是重點就是每個人都必須能輕鬆取得相關可用的全面資訊。

  在不久之前,想在市場上傳遞這些豐富的資訊,還十分困難且昂貴,於是當時的解決方法就是把這一切資訊都集合濃縮成一個指標:價格。接著再透過金錢的協助,傳遞這些資訊。

  實證證明運用「價格」和「金錢」的概念是頗巧妙的權宜之計,能夠暫時處理這項棘手的挑戰,也還算有效。然而,資訊遭到壓縮後,就會失去各種細節和小差異,不能說是真正最理想的交易情況。畢竟,如果我們並不完全瞭解別人出售的商品、又或是遭到濃縮後的資訊誤導,哪能做出最好的選擇呢?但是幾千年來,我們就是沒有更好的辦法,於是只能忍受這種有缺陷的解決方案。

  例如你想買個新的炒菜鍋,只要透過智慧型手機上的適應性系統,就能存取自己過去的購物資料數據,發現你上次買了個適用於電磁爐的平底鍋,也知道你覺得那個鍋子只是還好而已。再根據評價的內容,系統瞭解到你很在意炒菜鍋的塗層,而且喜歡陶瓷材質(甚至也知道你喜歡哪種握把)。根據這些偏好,系統就會在線上市場找出最適合的搭配結果,甚至還會考慮到運送時的碳足跡(因為系統也知道你多在意環保)。接著,系統再自動與賣家協商,因為你願意直接轉帳付款,價錢可以打個折。最後只要按個鈕,交易就完成了。

  聽起來流暢又簡單,因為這事本來就該流暢又簡單!比起自己去做功課找資料,這不但迅速輕鬆,還納入了更多考量、評估了更多可能品項。而且,系統既不容易覺得厭煩(與人類不管在線上或真實世界裡找資料相比),也不會因為價格就分心、因為認知偏誤就出錯、或是遭到行銷手法所引誘。當然我們仍然會用金錢來儲存價值,價格也仍然是一項重要資訊;但是不再只看價格,就能讓我們放寬視野,找到更適合的品項、更有效率的交易,我們也相信這會讓市場少一些欺瞞。

(本文為節錄,完整內文請見大數據資本主義

 物聯網與大數據時代下的個人化精準醫療

科學新聞由Pansci.tw泛科學提供

文/活躍星系核

2014年,當致力於電子病歷(Electronic Medical Record, EMR)分析,藉以尋找癌症機轉與治療方法的大數據公司Flatiron Health獲得Google創投(Google Ventures)高達1.3億美元投資後,個人化精準醫療(personalized medicine)隨即成為火紅的熱門主題。

在精準醫療這般的強勢展開下,物聯網(Internet of Thing)的發展也同時透過行動裝置與消費型穿戴式裝置大舉進入個人化健康促進與醫學上疾病研究領域。在這機電感測裝置快速發展下,各種輕巧卻具備多種感測裝置的隨身穿戴式裝置逐漸普及於消費電子商品市場,各家廠商發展出豐富的產品功能不僅能記錄活動頻率,更能偵測活動強度、睡眠狀態、作息規律,更甚至能取得穿戴者24小時的心跳狀態與壓力疲勞狀態,並利用這些生理數據進行健康促進的提醒與建議。

然而向來以創新設計為圭臬的蘋果公司,在這一波趨勢的發展下當然不會缺席,除了在2015年正式上市首款穿戴式裝置『Apple Watch』智慧手錶外,更針對醫學健康研究,大舉開放iPhone應用程序接口(Application Programming Interface, API),推出開放源碼的軟體架構ResearchKit。

ResearchKit的功能主要分為三大類別,問卷調查(Surveys)、知情同意書(Consent)與活動測驗(Active Tasks)模組,研究人員可以透過問卷調查模組快速設計研究問卷並且藉由App發布與統計記錄,而知情同意書模組更貼心的讓研究人員能自訂研究知情同意條文並提供志願者進行數位簽名以確保研究的進行符合人體實驗規範的要求。此外活動測驗(Active Tasks)模組更是研究人員極佳的調查工具,透過iPhone的內建功能,便可以每天甚至每小時頻繁、規律地採集數據,記錄人們的日常作息與生活變化,並且搭配內建的GPS、加速感應器、氣壓計與陀螺儀等先進感應器甚至是Apple Watch,可以更客觀、正確與精準的將數據量化並且傳送至ResearchKit app,這是過去醫療保健、公共衛生研究人員從未有過取得如此鉅量量化數據的機會。

透過與ResearchKit共同合作的研究發佈,可以看到各種醫學研究的創意,如西奈山伊坎醫學院(Icahn School of Medicine at Mount Sinai)與康乃爾大學威爾醫學院(Weill Cornell Medical College)推出的Asthma Health,透過iPhone裝置記錄個人位置、個人每日活動與志願者記錄每日氣喘觸發原因,並提供地區氣溫與空氣汙染資訊以及衛教資訊供志願者進行參考。此外約翰霍普金斯大學(Johns Hopkins University)則透過ResearchKit整合iPhone與Apple Watch所獲得的資訊,開發出應用App:EpiWatch,針對罹患癲癇疾病的志願者進行生理數據偵測,記錄志願者於癲癇發作時的生理、心跳數據,藉以做為未來癲癇發作的預警與預防。此外羅徹斯特大學(University of Rochester)則是與 Sage Bionetworks 共同合作,透過ResearchKit開發出 mPower app,量測志願者的靈活性、平衡性、記憶力與步伐等,藉以了解個人的生理資訊變化與帕金森氏症之間的關聯。

個人化精準醫療,這個過去無數研究學者憧憬期盼卻遙不可及的夢想,在現今儀器設備、網路通訊與大數據分析處理技術大躍進的時代裡,已經逐漸成為可以實現的目標,相信不久的未來也終將普及於健康促進與醫療模式中。

(本文為節錄,完整內文請見 【Pansci.tw泛科學】
物聯網與大數據時代下的個人化精準醫療

 

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