Big Data 重點在因果關係 @ 資訊數位網

教育部高教司長日昨在全國教務會議中表示，將透過big data來瞭解並加強學生的學習狀台中電動床況。之前健保署也表示欲整合既有健保、社福、長照等資料庫，來尋找社福焦點及評估醫療資源浪費等問題。其實這些資料存在已久，與其說是要透過big data的方法來評估，不如說是政府終於開始注意到資料分析的重要性。

在社會科學中以嚴謹的實證方法分析資料，或評估政策效果的研究蓬勃發展已久，其中更不乏對教育及健康種種面向的研究與調查。若政府能善用學術資源，許多問題也許早已有研究提供了方向或答案。

觀光工廠一日遊而雖然政府的介入能顯著地增加原本學術界可使用的資料量，但重點始終是「因果關係」，而不是「相關關係」。例如新聞中提到幾位校長說透過資料可以了解學生關注的課程或追蹤學業成績，這些都是現有的資料就已經提供的資訊。問題是為什麼學生會關注這些課程？為什麼學生成績表現會有高農地買賣低落差？這些問題都不是增加現有資料量就可以回答的，而是需要政府將更多相關的變數開放研究，並加以嚴謹的理論與實證分析來找出背後的可能原因。

再以新聞中提到的例子來說，big data可告訴我們，繁星推薦入學的學生表現比指考或個人申請入學的學生優異。但究竟是新竹農地買賣哪些因素造成這些學生表現的差異，才是政府真正應該瞭解並提出相對政策的地方。在一份足夠大的資料中，變數間的相關關係是很容易找到的，但這些關係未必能解釋重要的現象，很多時候還可能只是意外的結果。

真正的問題始終就是如何找到背後的因果關係，才能對症下藥。這樣的研究跟資料大小並沒有絕對關係，也不是使用big data就一定能找出答案。而政府之前推行個資法使許多資料皆失去研究價值，現在又欲推行big data增加更多的資料來提供分析，是不是也有政策矛盾的地方呢？

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