八月|讀|我們是誰?大數據下的行為觀察|穀倉效應|忽然一陣敲門聲
Book Review in August 2018
前言
原來仲有三個月就寫咗成年,都冇諗過寫到咁耐。
我們是誰?大數據下的行為觀察
Dataclysm 呢本書,同早兩個月推介嘅 Everybody Lies 係同一類嘅書,應該算係 Data 類書入面,比較值得睇嘅一 Type,個人覺得比起個封面上面大大隻字寫住大數據乜乜乜個啲好太多,但亦都因為太類似,所以難免覺得內容有多少會重覆。
例如 Dataclysm 都同 Everybody Lies 一樣提到美國種族問題,大家都係參考 Nate 之前寫嘅嘢(但又好難怪佢地,話曬 Nate 應該係講同寫 Data 類文章最早期成功嘅人)。咁相似嘅,我就唔曬口水講多次,講下呢本書獨有同有趣嘅部份。
因為作者 Christian 係美國交友網站 OkCupid 嘅 Co-founder,所以佢可以拎佢自己嘅 Data 嚟寫一啲關於人際關係嘅文。呢度再講返,以前都有提過用家有好大誘因係 Facebook 上面講大話,但交友網站就比較少呢個問題。
書入面有一章就係特別針對年齡去講,例如話,對唔同年齡嘅男人嚟講,最吸引都係 20–24 歲,無論個佬係 20 定 50,相反,對於女人嚟講,30 歲之前會傾向大自己少少嘅,到咗 30 尾,就會想搵細自己幾年嘅。
咁但係,當個佬要搵人 PM 個陣,雖然大家都鐘意廿歲頭嘅女,但係廿歲尾嘅男人開始會放棄搵廿歲頭嘅女,更加有趣嘅係,個佬係 36–40 嘅話,最多搵嘅會係 30 嘅女,個佬係 41–45 嘅話,最多搵嘅會係 35 嘅女,而個佬係 45–50 嘅話,就會搵 40 嘅女,比人一種印象係,差 9 年都仲可似 OK,但十年就唔得。
簡單嚟講,呢本書我會推介比想知數據點睇人際關係、兩性或者交友嘅人,而冇限題材的話,Everybody Lies 會好睇啲。當然,你睇完是旦一本,之後仲好想睇同類嘅書,咁亦都可以睇埋佢嘅,但如果只係想睇一本,我會覺得 Everybody Lies 比較好睇咁解。
推介多次 Everybody Lies 先。
穀倉效應

一個個穀倉比喻緊唔同團隊或者部門,而穀倉效應就係講緊呢種專業分工所帶嚟嘅問題 — 例如溝通不足、各自為政、惡性競爭,呢種現象係大企業同政府入面好常出現,而《穀倉效應》呢本書就分別講咗因為穀倉而失敗同對抗或者打破穀倉嘅各個例子。
失敗嘅例子有 Sony,係 Walkman 空前成功,而且手持各種音樂專利、網給技術,甚至有埋自己嘅音樂公司,點解會比 Apple 嘅 iPod 打敗?其中一個原因就係 Sony 各個部門完全係一個個穀倉,唔會合作。Sony 當時採取嘅管理模式係各個部門好似唔同公司咁,獨自有財務報告,收益亦都分部門,令到唔同部門之間冇咩誘因去提供自己嘅技術同專利比其他人。結果,係 1999 年,Sony 同一時間發佈咗兩個好類似嘅商品,一個係用記憶卡嘅小型 Walkman,而另一個係筆記嘅 Walkman,都係 Walkman,出自兩個唔同嘅部門。當然,穀倉亦都有成功嘅例子,例如 Playstation,但始終令到 Sony 失敗嘅影響比較大。
成功(?)嘅例子有 Cleveland Clinic,美國著名醫療機構之一,亦都比較特別嘅一點係,佢嘅醫生係出人工,唔係跟 Case 收錢,同其他美國醫療機構唔同,所以比較少阻力去打破穀倉(但都唔係易)。可以聽下 Tett(呢本書個作者講):
《穀倉效應》趣味性同「叮」一聲嘅啟發性唔係好大,但穀倉呢個問題又的確係無處不在,如果成日覺得分工影響到公司運作,值得一讀《穀倉效應》去了解同學習下穀倉點樣造成呢件事。
小說類
忽然一陣敲門聲
Suddenly, a Knock on the Door

一本幾有趣嘅短篇小說集,大部份都係有點魔幻色彩嘅故事。有啲係幽默、有啲係諷刺、有啲睇完都唔知睇咗咩嘢。雖然唔知講咩好,但係係幾有趣,可能係因為雖然魔幻,但現實掛?我個人都幾鍾意金魚個故事。
後記
成日都想執下舊個啲文,同埋打一篇叫做「書架」嘅文,去分 Category 擺低我推介嘅個幾本書,例如 Black Swan、Signal and Noise、Everybody Lies、Gun, Germs, and Steel 之類,但要認真咁數廿幾本出嚟每本打幾句,又真係幾難。去到某一日覺得,呀,就係呢廿本啦,個陣就應該會打到出嚟。另一個問題係 Category 好似唔夠闊,有冇人推介其他 Fields 嘅書比我睇?

