Shopping與大數據

剛在網上購得一台手磨咖啡機，另一搜尋網站就出現「咖啡豆、咖啡壺、保溫杯」等廣告，不禁令人倒抽一口涼氣！難道購物網已將我的購物資料賣給另一網站？問過IT界的友人，原來他們取用了用戶電腦Cookies中的瀏覽資料，經大數據分析，再展示出相關產品的廣告，以提升廣告效益。

「大數據」（Big Data）究竟有多大？據IBM評估，人類每天產生2.5艾(quintillion, 1018) 字節(byte)的數據，當中近90%的數據都是在兩年內(2011-2012)產生的，運算的速度也不斷上升。現時的超級電腦每秒可處理500GB數據，相當於1秒閱讀100萬本書，還可以把這些零散的資料連接、歸納，分析出有意義的內容。

不單網購平台，原來實體商店早已利用大數據記錄客戶的購物習慣，例如有時裝店在店內放置鏡頭和感應器，收集顧客的年齡、性別、種族、人流、逗留時間等數據，製成熱點地圖，讓商店了解哪些貨品最受歡迎、甚麼顧客群最多等數據，以便更有效地佈置陳列架和安排店員站崗的位置。所以當你走進美國沃爾瑪超市時，看到尿片旁邊總有幾罐啤酒，就不必再感到奇怪，事關他們發現男士為嬰兒買尿片時，總會順手買幾罐啤酒。

在亞洲地區，台灣已有便利店以大數據分析天氣變化與關東煮銷量的關係，發現當氣溫由25度降至20度時，銷量會上升30%，再降至15度時，銷量會增加50%，依此數據，商店就可以更有效地準備食材，天熱時可減少浪費，天冷時就可增加銷售收益。

大數據的確促進了市場營銷分析，但也不無批評，例如分析時難以忽視從資料中獲取的偏見、數據分析的理論和模型過時，以及龐大數據的統計誤差等。最多人關注的則是私隱問題。當你購物付款，拿出會員卡儲「積分」時，意味著你已同意將會員資料與你的購物習慣掛勾，讓商店用作市場分析和你的需要入貨。

在網絡平台中，個人資料被廣泛獲取後，會出現更多「海鮮價」產品，美國東北大學（Northeastern University）調查的16個購物網站中，就有6個在用戶不知情下為同一貨品設不同的價錢。因此，近年不少旅遊攻略都教人買機票前先刪除電腦Cookies，因為同一電腦查詢同一航班的次數愈多，價格就會愈高。以防萬一，還是刪掉剛才的購物資訊吧！