科技與分析【HBR週年慶特別報導】建立有利發展的資料生態

《哈佛商業評論》全球繁體中文版11週年慶論壇「交流座談」現場

【HBR週年慶特別報導】建立有利發展的資料生態

【HBR週年慶特別報導】建立有利發展的資料生態

左起:簡禎富、李岳倫、潘特蘭、楊瑪利

人工智慧、物聯網、大數據等以資料科學為基礎的數位技術快速發展,讓人們既興奮,又焦慮。《哈佛商業評論》全球繁體中文版11週年慶國際論壇的「交流座談」單元,由總編輯楊瑪利擔任主持人,和與會三位講者:麻省理工學院連接科學和人類動力學實驗室主任山迪.潘特蘭(Alex “Sandy” Pentland)、人力顧問公司美商宏智(DDI)台灣區董事總經理李岳倫,以及清華大學工業工程與工程管理學系教授簡禎富,一起與台下的觀眾互動。與會者如何看待「資料革命」帶來的管理挑戰呢?
作為全球知名的資料科學家,麻省理工學院多媒體實驗室潘特蘭教授提出「社會物理學」(social physics),利用大數據研究人文社會科學議題,有許多重要發現。例如,研究發現社會參與(social engagement)、人際互動是否足夠活躍與多元,會影響一個人與社區的知識與智能分布,甚至財富分配的情況。舉例來說,富有的社區若與貧窮的社區相較,前者人們的社會連結與人際互動更多,反之亦然。

針對潘特蘭教授在演講中的這個分享,多位觀眾都共同提問:「在進行這類研究時,如何才知道大數據和要探索的問題之間的因果關聯呢?」

社會連結決定貧富分配,也攸關企業轉型成敗

潘特蘭教授的回應是,許多時候,一般統計研究強調的「正負相關」或「因果關係」,對於大數據分析並非那麼重要。大數據研究做的更多是將「事實」客觀呈現在人們眼前。舉例來說,高度貧窮的社區經常也有最多犯罪熱點,同時資料也告訴我們,這些社區的社會連結也較弱。這些事實,其實過去許多社會研究也有類似結果,大數據則是運用大量資料將其具體呈現。而比起成因,更重要的是如何找到方法作出改變。(編按:更多大數據研究方法特性,見延伸閱讀)

簡禎富教授則呼應,社會參與和人際