六個問答，解釋大數(shù)據(jù)和公共服務的關系

對於大數(shù)據(jù)（Big Data）如何改善、形成公部門的服務？《衛(wèi)報》邀請了大數(shù)據(jù)、開放數(shù)據(jù)領域的多位專家，針對以下6個問題進行快問快答，讓我們能夠快速了解大數(shù)據(jù)與政府服務之間的關系。

　　Q1.什麼是大數(shù)據(jù)？

　　「前衛(wèi)報記者Simon Rogers曾說，大數(shù)據(jù)就是『再多一點就讓你不舒服的資料』，這或許是我聽過最好的解釋了。其實，資料的量不重要，重點是連結不同數(shù)據(jù)集（dataset）的能力?！箓惗卮髮W資深系統(tǒng)分析師、開放數(shù)據(jù)使用者團體成員Giuseppe Sollazzo指出。

　　牛津顧問社會包容總監(jiān)Tom Smith認為，「是該放棄『大』這個字的時候了。這只是資料而已，資料的量與速度雖然呈指數(shù)增加，但一直都是難以儲存和處理的大……，這幾年唯一的改變是，決策者終於認知到，資料是有價值的資源?！?/span>

　　Q2.為什麼大數(shù)據(jù)對政府部門很重要？

　　英國戴爾（Dell）執(zhí)行董事暨公共部門總經Claire Vyvyan認為，「加入公部門的資料來源，能夠讓政府更有效率、節(jié)省金錢、辨別欺詐、幫助公部門好好的服務市民。」

　　開放數(shù)據(jù)協(xié)會（Open Data Institute）研究總監(jiān)Tom Heath指出，「資料能幫助政府花更少的錢做現(xiàn)在在做的事情、把現(xiàn)在在做的事情做得更好、或是做一些現(xiàn)在沒有在做的新事情。」

　　Q3.公部門服務可以因為大數(shù)據(jù)而獲益?的領域是？

　　《公部門：管理那些無法收拾的事》（The Public Sector: Managing the Unmanageable）作者Alexander Stevenson認為是成人社會照護的機會?！复髷?shù)據(jù)用新的方法分析數(shù)據(jù)，幫助社會工作者對於何時、如何介入，能夠做出?更好的決定，幫助人們盡可能長久的獨立生活。」

　　Giuseppe Sollazzo認為是健康、教育與運輸?！缸畲蟮臐摿υ陟?，發(fā)展出新的、迫切的資料導向行為。比方說，?如果從健康資料分析中，得出一個人在統(tǒng)計上得到心臟疾病的風險較高，他就能進一步調整其生活形態(tài)?！?/span>

　　蘇格蘭議會志工組織數(shù)位參與總監(jiān)Chris Yiu認為在於健康、個人化公共服務、發(fā)現(xiàn)與制止詐騙與錯誤的發(fā)生，「特別是在錯誤一開始就偵測到?！?/span>

　　《社群媒體與數(shù)據(jù)的國會研究概要》（Parliament research briefing on social media and big data）作者Ben Taylor認為，警察通常是個被忽略的創(chuàng)新領域?！高@里有個明顯的雙贏方法，在大災難之後，運用社群媒體開發(fā)出早期的警示系統(tǒng)，聰明搜集、監(jiān)控來自社群媒體的資料?！?/span>

　　Tom Heath認為是公私部門的資料整合。「舉例來說，如果可以將銀行的對帳單與企業(yè)、商店的環(huán)境影響公開數(shù)據(jù)資料整合，消費者就能得到更多的資訊，選擇如何明智的花錢。」

　　Q4.大數(shù)據(jù)的應用有何限制？

　　Claire Vyvyan指出，技術面很容易，但是還有一些實務面的問題，「資料公開就可以被使用嗎？公部門對於資料被這樣使用（有些資料比一般資料更敏感）不會感到不舒服嗎？」

　　數(shù)據(jù)工坊（Data-Mania）創(chuàng)辦人Lillian Pierson認為，問題通常是抗拒改變?！腹芾碚叨际且话憬浝砣耍皇琴Y料分析師。如何讓他們采用資料導向的決策科技，通常是最大的障礙。」

　　勞工電子政府專案領袖（Labour's digital government review）Peter Wells認為，政府的復雜性增加了困難度。「資料分析通常需要政府的不同部門一起合作，才能達到期待的結果。這是一大挑戰(zhàn)，因為私部門從來都不用面對這麼復雜的組織層級?！?/span>

　　Chris Yiu認為，缺乏對技能上的投資，「政策制定者被種種可能性搞得眼花繚亂，但卻忽略了對基本知識的投資，如：紮實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)、如何正確地闡明問題并得出結論等。」

　　Q5.風險是什麼？

　　Ben Taylor認為是隱私和資料保護，「英國資料保護法是很模糊的。人民的同意很重要，現(xiàn)在的模式只是簡單地取得個人資料，卻沒有讓人民有機會選擇是否提供資料，這會是個大問題。」

　　Alexander Stevenson指出，缺乏策略性的資料保護，「我們似乎對某些領域非常松懈，如：國家安全方面，卻又對其他領域異常嚴格，像是知道人們的垃圾被收集的時間?！?/span>

　　Nesta資深計畫經理Ed Parkes強調，這是信任與市民接受度的問題，「究竟哪種大數(shù)據(jù)分析會更被大眾接受？這是個有趣的議題。誰會想要一起做這樣的分析？為什麼他們會有動力這麼做？」

　　Chris Yiu指出，「我們面臨了資料與隱私權的全國性辯論，但問題是，哪個政治家能勇敢承擔？」

　　Q6.政府如何更妥善地運用大數(shù)據(jù)？

　　Lillian Pierson認為，雇用更多統(tǒng)計學家、分析師與資料科學家?！窱T部門在這個議題上扮演著很重要的角色，但他們卻不是好的分析者。事實上，對於那些能夠讓IT部門提供的資料更有意義的程式設計師、開發(fā)者，總是讓他們備感威脅。」

　　Giuseppe Sollazzo指出，「兩個最重要的改變是，在開放許可下釋出資料，并保證在資料改變時的最低更新頻率，以及讓資料冠軍升官，很多時候資料導向的方法，都會因為高層缺乏了解而受到阻撓?！?/span>

　　Chris Yiu認為，提供資料分析的誘因，「整理數(shù)據(jù)資料的技巧、基本BI科學素養(yǎng)、將資料分析置於市民服務競爭力的核心架構中；用新的方法獎勵資料的使用，包含（但不限於）依分析成果加薪?！?/span>

　　「提供更多法律的協(xié)助，技術議題相較之下都還算簡單?！褂鳡?Dell) EMEA 大數(shù)據(jù)與云端解決方案計畫經理Paul Brook強調。

　　Tom Smith建議，開放安全的管道取得政府持有的資料，「讓別人可以運用這些資訊來定位、改善服務，從安全管道取得的資料，不必是太過個人層面的微觀資料?！?/span>

　　Giuseppe Sollazzo建議舉辦駭客松?！格斂退墒莻€腦力激蕩、制作原型的好工具。他們是第一次針對一個數(shù)據(jù)集做深入的挖掘，試圖討論出新鮮的點子?！?/span>