大數據的個人應用崛起!你的網路足跡將能成為實現人生目標的助力,為什麼?

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圖片來源:David Werbrouck on Unsplash

大數據的趨勢浪潮,高達 99% 都是圍繞著企業或商業情境討論,但近年卻興起個人大數據用於個人領域的案例──藉由個人生產的數據、Machine Learning等數據技術,來幫助個人成長、學習效率、或者睡眠品質提升。

每個人每天都在產生無數的數據(如心律、GPS位置、瀏覽行為、通勤路線、點餐喜好等),但大部分數據不是進入位於遠處的伺服器,成為廣告反過來影響你未來的購物行為,就是直接蒸發在類比世界中。個人產生的數據(Personal Data),是否可能為自身所用,來作為反省自我,或者預測自身行為的工具?

大量記下個人生活數據,並予以利用的想法,就是Lifelog(生命紀錄)的核心概念。早期Lifelog是藉由隨身錄影機、錄音機,到今日的行動裝置、生理感測器(如智慧手環)等,自行捕捉每個個人產生的日常數據。

最早的Lifelogger可以追溯到Robert Shields,他在二十五年間,每五分鐘記一次「日記」最後產生出三千七百萬字的日記,另外一名都柏林大學教授Cathal Gurrin,則利用微軟推出的SenseCam,連續穿戴十年並紀錄了1600萬張影像,搭配影像分析,提出了Personal-Big-Data的觀念,可以讓個人對自身醫療、社交領域產生洞視,甚至提升生產力──至少在找東西的時候非常好用。

利用機器學習技術,替個人拍下的每張照片創造物件「標籤」以利未來搜尋。
資料來源:Slideshare / Cathal Gurrin

由於感測技術的提升、以及網路、儲存成本大幅降低,不少Lifelog的應用也開始風行。例如Sony的Lifelog App,就以搭配其智慧手環,不間斷記錄使用者的步行時間、心率、血壓、睡眠狀況、GPS移動路徑及交通時間等,並提供使用者視覺化的分析圖表呈現。

另一方面,逐漸成熟的生理感測、大數據技術、機器學習(Machine Learning)等技術,也開始賦予了Lifelog新的應用可能,讓數據可以直接對「個人生活」創造價值與意義。

例如DigMem這組研究計畫,就利用包括手機、電視、家電或體感感測器等載具,廣泛收集個人資訊,並且利用機器學習技術為這些經驗打下「情緒標籤」,使用者可以在日後詢問系統:「請列出我快樂的時間」或者「什麼時候我是最主動(Active)的」等問題,進而從過往的個人經驗獲得此刻的生活啟發。

此外,經由對個人「生命數據」主動有意識的收集、分析與交換,也可以產生意外的效果。例如Glow這個婦女用App,能夠讓想懷孕的女子紀錄他們的經期、健康狀況甚至如性愛姿勢等細節,搭配大量的個人數據交互分析,來預期最準確的受孕時間。

若讓Lifelog配合大數據和機器學習技術,甚至能讓死者在大量的「數據記憶」中復活。任職於微軟矽谷遙現實驗室(telepresence lab)的研究員 Gordon Bell,曾發起「MyLifeBits」的計畫,企圖將人一生中的各種鉅細靡遺的生活數據整合應用,他也曾利用已逝者留下的大量Lifelog,結合文本探勘技術,開發出讓生者與死者之間藉由聊天機器人Chatbot 溝通的系統,讓生者和死者就「你在哪裡成長的?」進行問答。

每人每天的數據價值約值30元

數據無疑是當代的金礦。但是,你曾思考過你一年產生的個人數據(不只是姓名、郵件、電話,還包括所有網路足跡)值多少錢嗎?Quartz一篇文章提出了一種估算方法:全美運用個人資料的企業產生的總營業額的5%,約為1000億美元。若將這5%以「資料稅」的形式交還給美國成年公民的話,每人每年約可以拿到約400元美金(約12,000新台幣)。

也就是說,每個美國成年人一天什麼都不做,只是躺著滑手機,所產生的資料價值就有30元新台幣。

數據有價的概念,也讓近年來個人對數據權力主張的意識逐漸抬頭,產生不少個人資料權利與社群平台擁有權的摩擦,而這不只是隱私層面,更多的是關於實際的商業利益,當數據收集與分析門檻,降低到可以讓每個人都輕易取用時,個人和企業對數據的爭奪才要開始。