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從社群資料來看 工人(群眾)智慧與人工智慧 的結合 Gene Hong (食夢黑貘)/2014-08-31

從社群資料來看 工人(群眾)智慧與人工智慧 的結合

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為甚麼要資料科學 系統分析的謬誤 跨領域到超越領域 自動產生候選資料 中間產品

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Page 1: 從社群資料來看 工人(群眾)智慧與人工智慧 的結合

從社群資料來看

工人(群眾)智慧與人工智慧

的結合

Gene Hong (食夢黑貘)/2014-08-31

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不一樣的概念

為甚麼要資料科學

系統分析的謬誤

跨領域到超越領域

自動產生候選資料

中間產品

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Why Data Science

從資訊退化成資料的原因

資料, 資訊, 知識, 智慧

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電腦是很笨的

推論, 歸納, …...演算法

大量的原始資料

看出人看不出的事情

但還是須要人的幫忙

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God of Data Science

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資訊的價值在於可再利用

天底下無新鮮事

沒有人是一樣的

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甚麼是 Big Data

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為甚麼 Big Data 被認為失敗

Big Data 有很多人都宣稱在做

不了解的人已被既定印像限制住了

宣稱用 Big Data 的服務都沒甚麼效用

用 Big Data 來募資已經募不到錢

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系統分析的謬誤

1. 從上到下的系統分析

2. 目標與須求的鍊結

3. Big Data 的 Variety 與 Veracity4. 自動化/人工化?

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軟體工程標準流程

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由上到下思維的謬誤

1. 你可以要求社群照你的格式產生資料

2. 你可以要求臉書/Google照你的資料庫設計

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由下到上真的可解決嗎?

1. Big Data 像煮飯

2. 須求與目標的連結, 資料與問題的連結

資料問題是如上 , 但重點還是人的問題

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企業組織鍊失去的環節

Business DeveloperProduct ManagerSystem AnalyzerProgrammerUser/Operator

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Product Manager 的迷思

一定要有 Profile一定要有區間

只做內部決策參考用

想要知道原因

資料科學家是最缺的?

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資料科學須要甚麼樣的人

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Full-Stack Maker (I)1. Server, Network, and Hosting Environment.2. Data Modeling3. Business Logic4. API layer / Action Layer / MVC5. User Interface6. User Experience7. Understanding what the customer and the business need

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Full-Stack Maker (II)8. Marketing / Advertising9. Product and Resource Management10. Social Network Experience11. Content / Opinion Provider12. You have experience all above in these years13. You are still a User / Programmer / Engineer / Designer AFTER ALL!!!

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考/唸過的系所

理: 數學(, 應數), 化學, 天文, 海洋, 資科, 物理

工: 資工, 電機, 電子

商: 商數

管: 管科, 資管

文: 圖書館, 翻譯, 教育評鑑

法: 社會, 宗教

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資料 3V 之外的 4V 與 5V, Variety

Data Source Variety 來源

Data Durability Variety 持久

Data Type Variety 格式

Data Process Variety 處理

Data Usage Variety 使用

Data Customer Variety 客戶

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真的在用 Big Data 嗎?

數量級

時間區間

即時性

應用範圍

實用性

演算法

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真的沒有人在用 Big Data

1. 廣告

2. 社群

3. 行為

4. 內容產生?

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理論與實用

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訪來客

朋友的 cluster沒辦法拿到所有資料

推銷員演算法

O(n!)10^12 -> 10^8

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林克傳說

0. 解決集體迷思 (Group Thinking)1. 近朱者赤, 近貘者黑

2.民意透明化

3. 全民政治

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林克傳說的問題

議題的整理與比較

正負面判斷

相同內容篩選

分類

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人工智慧

計算覆蓋率

算出重要連結

整合議題

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工人(群眾智慧)

定義標籤

集合標籤

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媒體定義

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定義連結的屬性

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定義議題的比較

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媒體支持分布

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工頭堅演算法

1. 語意很難判斷

2. 臉書 API 使用有限

3. 人很少表態

4. 解空間要足夠

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彼得塔之鏡

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計算一個人的傾向

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林克傳說經驗

資料延伸的 Scale 是相當可怕的

資料的多樣性真的很巨大

資料跟實用的落差

中間產品就很有用了

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人工與工人的結合

美好的時光就該浪費在美好事物上

人的價值在於電腦做不到的

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開放林克

最新連結 (更新資料)熱門連結

議題熱度

意見領袖

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謝謝大家可以醒過來了