由於晶片效能不断地提升，数位科技处理资料的能力也跟着水涨船高，因此大数据（big data）的应用越来越广泛，许多决策与行为都依赖大数据与演算法来实施。这是一个可悲的现象，也是一个迷信的时代，光是探究谁会拥有大数据？谁在制定演算法？民众就应该集体觉醒，切莫成为资料独裁（dictatorship of data）者的奴隶。只有人们不迷信大数据，并懂得如何反向操作还原真相，大数据才能成为你可使用的工具。

图为川普团队高级法律顾问Jenna Ellis，在11月19日的新闻记者会上，向美国民众说明采取法律行动的第一步。

根据《大数据》一书作者麦尔荀伯格的定义，大数据要的是大杂烩的巨量资料，也就是搜集全部的资料，使得资料处理的样本等於母体。过去还无法搜集与处理巨量资料的时期，多是使用随机抽样的方法来预测，根据数学统计的原理，那麽误差只会在3%的范围之内，是一项相当可靠的科学方法。然而时至今日，各项抽样调查也屡屡失误，甚至与结果完全相反，民调已成为刻意操控的工具，客观的环境不复存在。

到了大数据时代，这项缺失可以改善吗？答案是或许可以，或许不可以，完全取决於人心。一般以为大数据是实在的，人心是空泛的，其实刚好相反，大数据才是空泛的，人心才是实在的，这样来处理大数据才可能回归本质。《大数据》一书提到：「巨量资料的一个核心概念，就是要以相关性，做为预测的根据。」找到相关性等於找到「缘」，事物的确是靠缘来运行或媒合，所谓：「有缘千里来相会，无缘对面不相识。」缘很不可思议，但没有「因」就什麽都不是。

大数据的相关性（correlation）是更为物化的概念，它不须要强调因果关系（causality），就能八九不离十预测事物的发展。虽然这很有科学根据，所谓：「同声相应，同气相求；水流湿，火就躁。」或是「近朱者赤，近墨者黑。」但你可能没有想过，事物也可以「出污泥而不染」或是「火焰化红莲」。大数据的相关性都来自於既有结果（data）的分析，然而没有种子（因），只有阳光、水、土壤等众缘，会长出花草吗？会有意义吗？

所有的根本正因来自於「心识」，这是近来科学界渐渐得出的结论与方向，所以不强调因果关系等於走向物化的不归路。每个人都有独立的心识，因不同，结果就会不同；意念改变，结果就会改变。当把事物的结果都资料化（datafication）後，可能把人心都蒙蔽了，变愚昧了，任由资料来操纵了。

所以，大数据有四种天生的缺陷，一是数据可能造假或不实，也就是所谓的因地不真，果遭迂曲，垃圾进则垃圾出，这是最大的问题；二是未来并非科技决定论，不仅测不准，实际还有无限可能；三是演算法只是一种面向，容易演变成先射箭再画靶；四是数据永远不可能完整，在无限的概念下，所有大数据都是小数据。

孟子说：「人之所不学而能者，其良能也；所不虑而知者，其良知也。」良知良能是人的根本，不需要大数据你也能做出判断，想想蚂蚁在大水来临之前就知道迁移准备，这不用靠Google，也不用问Siri。这次美国的大选，极有可能就是一场大数据的大诈欺，从荒谬的民调风向、主流媒体的偏颇报导、社群平台的操纵痕迹，到Dominion投票系统的数据疑云，以及最後显示的拜登突变曲线，种种违反常识的作为，有良知者不可能视而不见，这是数据操控者的傲慢，也是对人类智慧的挑战。

未来，在大数据时代，资料独裁者或许会遍布在金融巨鳄、科技集团、主流媒体与政党政客里，那麽世界的黑暗就会来临，这也是受听大众甘受资料化的结果，唯有放下对大数据的迷思，才有可能脱离物化，改变命运，走向光明。

图说

图为川普团队高级法律顾问Jenna Ellis，在11月19日的新闻记者会上，向美国民众说明采取法律行动的第一步，誓言将对本次选举是非曲直进行全面审判。同时也对主流媒体掩饰事实的傲慢提出了铿锵有力的批判。（https://www.youtube.com/watch?v=vRoQPnsX6yA&t=263s）