大數據與打麻將

 

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這兩年,跟人類生活悉悉相關的科技,好像有了前所未有的突破一樣:雲端技術(Cloud Computing)、3D立體打印、穿戴式電腦科技(Wearable Computing ,例子:Google Glass)、物聯網(Internet Of Things,俗稱 IoT)等等,忽然一併而至。除了這些潛藏無限的實際生活科技應用,可不要忘了,還有同樣被視為「科技寶藏」的大數據(Big Data)。

20141025B - 複製大數據之所以被視為其中一樣最具潛力的「科技寶藏」,在於最近數年,不斷從應用中找到極有價值的新發現。英國BBC便曾經報導,美國紐約警方便曾嘗試應用大數據技術,成功找出,城市內各街道發生罪案的高峰時間和典型模式,例如警方發現每逢星期四,晚上十二時至凌晨二時,某些街道的罪案出現得特別多,於是改變警員的巡邏模式,於這些罪案高峰時間在此等街道頻密巡邏,便能成功瓦解罪案於無形;再作分析,更能為警方提供線索,了解為何罪案特別容易出現於某些時間及街道,分析出其箇中原因,便能以作出「治安預測」(Predictive Policing),更能有效地防止罪案發生。

有些讀者可能也聽過,去年美國曾有股票投資機構,表示以Twitter上關於投資美國股票的大數據作出分析,根據分析結果投資於美國股市,最後成功大獲盈利。一時間,令不少人認為,大數據分析可以預知未來,引來大家對大數據趨之若騖。

能做到預測股票走勢的大數據分析,複雜程度當然媲美太空科技,不過原理卻一點也不複雜。不過首先要弄清楚,大數據指的是什麼?

從數據科學(Data Science)的角度出現,我們使用電腦和手機上網,無論是玩Tsum Tsum、上Facebook、拍照上載Instagram、Whatsapp交談等等,各式各樣的上網行為,其實都在留下不同的記錄。一個Facebook上Feeling Happy的Status、一個在Nike+上的10公里跑步記錄,日積月累之下,便成為屬於你的「大數據」。想像一下,當你在地鐵裡上網的時候,全球於同一時間上,有多少人跟你一樣,正在一起製造更多的「大數據」?把全球正在上網的人的數據集合起來,就是現時人們所談論的「大數據」。

明白什麼是「大數據」以後,讓我們試試從日常生活中,了解一下大數據分析的原理。舉個例子,一如每日,你約了三位「麻將腳」到家中切磋一番,不過從今天起,你想試試一點不同的:把三位「麻將腳」每一鋪牌裡,每一次打出的牌、上、碰等等,統統都記錄下來。假設你跟三位「麻將腳」每星期打三天麻將,每天打八個圈,一年過去,你便能擁有一千二百四十八鋪關於這位「麻將腳」打麻將的「大數據」,可以用作大數據分析。

最基本的大數據分析有兩種,一是從數據中尋找固定模式(Pattern)。在這一千二百四十八鋪麻將裡,三姑有多少鋪牌是「造萬子」?能否找到一些習慣或跡象,例如三姑每逢第十圈以後,便愛「造清一色」?又或者三姑是否特別跟六婆有點結怨,每次六婆「食糊」之後,三姑都會主力「造死」六婆?六婆是否絕大部份的「食糊」都是來自「索子」?種種不同的模式和跡象,只要你細心看看,便不難找到破解三姑六婆跟陳師奶的章法,往後跟她們「開戰」便能無往而不利。

另一種分析方法則更為有趣,不過未必百分百能找到有用的分析結果:從數據中找到原本看不到、還未發現的有用關係。假設除了記錄三位雀友的打牌行為習性以外,還把每次的打麻將過程錄影下來,這些影片也能成為「大數據」的一部份。把各人的麻將牌跟錄影片段,整合為「大數據」作出分析,找到的有用關係,也許能成為線索,例如從三姑摸牌的各種慣性動作,能推敲得到該次摸到的牌,究竟是「萬子」、「索子」、還是「筒子」,甚至從她把牌放進牌排的位置,能推斷出摸到的牌是為何;也可能未能了解固中原因:例如像電影「賭神」一樣,發現原來陳師奶每一次「食清一色」之前,都會習慣性的摸一摸手上的戒指,又或者發現六婆每次「單吊」的時候,緊張起來會不斷摸鼻等,卻能從觀察數據關係中,找到有價值的發現。

從大數據中的確有把資料轉化為不少極具價值發現的機會,不過單是以上一個只涉及三位雀友的例子,已經可以看到,單是需要儲存足夠用作分析的數據,已是何等龐大,更惶論全港、甚至全世界的人,一起上網所製造出來的數據量。這也是為什麼大數據分析,也多要用上超級電腦。

隨著手機處理器和雲端運算的發展,說不定將來大數據分析,會是人人都負擔得起的事。雖然以大數據來擊敗三位雀友的日子還未來臨,不過正如以上所說,分析也需要有足夠數據支持,也許是時間開始,把一眾雀友連牌品在內的資料,統統先記下來吧。

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