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【蘋果日報】「你好！想做個簡單調查，請問你每月大約行房幾多次？當中幾多次會用安全套？」
根據美國統計，當地異性戀女性平均一年行房55次，當中16%時間用安全套，以此推算，每年消耗11億個安全套；同一組問題問異性戀男性，卻推算出使用16億個。但理論上，這兩組數字應該相等，是否男人喜歡報大數？原來，安全套公司數據顯示，全美國每年只賣出6億個，換言之，男人女人都是大話精，只是程度之別。這不單是誇大安全性行為習慣，因另一個關於沒有避孕性行為的調查數字假如屬實，美國婦女懷孕頻率應該是實際的10倍！
類似情況向來是社會研究的大問題，一來憑個人印象及估計的數據往往不準確，更要命的是受訪者傾向提供符合社會期許的回應，像「你支持環保嗎？」、「有做義工嗎？」、「有投票嗎？」之類的調查，正面結果必然比實際數字高。不過，《Everybody Lies：Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are》作者認為，大數據有望扭轉這局面。他曾任Google數據分析員，現在則專門利用互聯網和大數據分析社會現象。
2008年奧巴馬成為美國首位黑人總統，4年後又成功連任，好像引證一般調查顯示美國種族歧視比以前大為減低，但作者分析Google熱門搜尋詞彙發現，奧巴馬當選引發大量歧視詞句和種族仇恨組織的搜尋，而從各個地區的搜尋數據，對照奧巴馬和2004年黨友克里在當地得票，他認為隱藏種族歧視令奧巴馬失去4個百份點選票，他的當選並非代表歧視消退，只是當年環境對民主黨有利（適值金融海嘯）加上他的過人魅力。這個分區隱藏歧視研究，亦反映鼓吹排外的特朗普，在民調落後下爆冷勝出的州分絕非意外。
作者另一傑作，是研究色情網站數據，分析不同地區瀏覽及搜尋習慣，這看似不務正業的研究，除了有不少趣怪結論（譬如印度成年男人特別喜歡重拾母親哺乳感覺），其實亦有非常嚴肅的啟示，例如在美國思想最保守、反同性戀的州分，有大量隱藏同志生活在「衣櫃」裏，甚至要被迫表面上支持反同。
其他大數據應用，更有潛力改善人類生活，譬如亞馬遜公司的個人化產品推薦，是找跟你口味相近的「人辦」來推算你的興趣，同樣方法其實可應用在醫療，把身體狀況和病歷類似的人歸類，推斷病況和風險，比現在粗疏的年齡性別生活習慣分析，將會準確得多。
姚崢嶸
根據美國統計，當地異性戀女性平均一年行房55次，當中16%時間用安全套，以此推算，每年消耗11億個安全套；同一組問題問異性戀男性，卻推算出使用16億個。但理論上，這兩組數字應該相等，是否男人喜歡報大數？原來，安全套公司數據顯示，全美國每年只賣出6億個，換言之，男人女人都是大話精，只是程度之別。這不單是誇大安全性行為習慣，因另一個關於沒有避孕性行為的調查數字假如屬實，美國婦女懷孕頻率應該是實際的10倍！
類似情況向來是社會研究的大問題，一來憑個人印象及估計的數據往往不準確，更要命的是受訪者傾向提供符合社會期許的回應，像「你支持環保嗎？」、「有做義工嗎？」、「有投票嗎？」之類的調查，正面結果必然比實際數字高。不過，《Everybody Lies：Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are》作者認為，大數據有望扭轉這局面。他曾任Google數據分析員，現在則專門利用互聯網和大數據分析社會現象。
2008年奧巴馬成為美國首位黑人總統，4年後又成功連任，好像引證一般調查顯示美國種族歧視比以前大為減低，但作者分析Google熱門搜尋詞彙發現，奧巴馬當選引發大量歧視詞句和種族仇恨組織的搜尋，而從各個地區的搜尋數據，對照奧巴馬和2004年黨友克里在當地得票，他認為隱藏種族歧視令奧巴馬失去4個百份點選票，他的當選並非代表歧視消退，只是當年環境對民主黨有利（適值金融海嘯）加上他的過人魅力。這個分區隱藏歧視研究，亦反映鼓吹排外的特朗普，在民調落後下爆冷勝出的州分絕非意外。
作者另一傑作，是研究色情網站數據，分析不同地區瀏覽及搜尋習慣，這看似不務正業的研究，除了有不少趣怪結論（譬如印度成年男人特別喜歡重拾母親哺乳感覺），其實亦有非常嚴肅的啟示，例如在美國思想最保守、反同性戀的州分，有大量隱藏同志生活在「衣櫃」裏，甚至要被迫表面上支持反同。
其他大數據應用，更有潛力改善人類生活，譬如亞馬遜公司的個人化產品推薦，是找跟你口味相近的「人辦」來推算你的興趣，同樣方法其實可應用在醫療，把身體狀況和病歷類似的人歸類，推斷病況和風險，比現在粗疏的年齡性別生活習慣分析，將會準確得多。
姚崢嶸
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