由於晶片效能不斷地提升，數位科技處理資料的能力也跟著水漲船高，因此大數據（big data）的應用越來越廣泛，許多決策與行為都依賴大數據與演算法來實施。這是一個可悲的現象，也是一個迷信的時代，光是探究誰會擁有大數據？誰在制定演算法？民眾就應該集體覺醒，切莫成為資料獨裁（dictatorship of data）者的奴隸。只有人們不迷信大數據，並懂得如何反向操作還原真相，大數據才能成為你可使用的工具。

圖為川普團隊高級法律顧問Jenna Ellis，在11月19日的新聞記者會上，向美國民眾說明採取法律行動的第一步。

根據《大數據》一書作者麥爾荀伯格的定義，大數據要的是大雜燴的巨量資料，也就是蒐集全部的資料，使得資料處理的樣本等於母體。過去還無法蒐集與處理巨量資料的時期，多是使用隨機抽樣的方法來預測，根據數學統計的原理，那麼誤差只會在3%的範圍之內，是一項相當可靠的科學方法。然而時至今日，各項抽樣調查也屢屢失誤，甚至與結果完全相反，民調已成為刻意操控的工具，客觀的環境不復存在。

到了大數據時代，這項缺失可以改善嗎？答案是或許可以，或許不可以，完全取決於人心。一般以為大數據是實在的，人心是空泛的，其實剛好相反，大數據才是空泛的，人心才是實在的，這樣來處理大數據才可能回歸本質。《大數據》一書提到：「巨量資料的一個核心概念，就是要以相關性，做為預測的根據。」找到相關性等於找到「緣」，事物的確是靠緣來運行或媒合，所謂：「有緣千里來相會，無緣對面不相識。」緣很不可思議，但沒有「因」就什麼都不是。

大數據的相關性（correlation）是更為物化的概念，它不須要強調因果關係（causality），就能八九不離十預測事物的發展。雖然這很有科學根據，所謂：「同聲相應，同氣相求；水流溼，火就躁。」或是「近朱者赤，近墨者黑。」但你可能沒有想過，事物也可以「出汙泥而不染」或是「火焰化紅蓮」。大數據的相關性都來自於既有結果（data）的分析，然而沒有種子（因），只有陽光、水、土壤等眾緣，會長出花草嗎？會有意義嗎？

所有的根本正因來自於「心識」，這是近來科學界漸漸得出的結論與方向，所以不強調因果關係等於走向物化的不歸路。每個人都有獨立的心識，因不同，結果就會不同；意念改變，結果就會改變。當把事物的結果都資料化（datafication）後，可能把人心都蒙蔽了，變愚昧了，任由資料來操縱了。

所以，大數據有四種天生的缺陷，一是數據可能造假或不實，也就是所謂的因地不真，果遭迂曲，垃圾進則垃圾出，這是最大的問題；二是未來並非科技決定論，不僅測不準，實際還有無限可能；三是演算法只是一種面向，容易演變成先射箭再畫靶；四是數據永遠不可能完整，在無限的概念下，所有大數據都是小數據。

孟子說：「人之所不學而能者，其良能也；所不慮而知者，其良知也。」良知良能是人的根本，不需要大數據你也能做出判斷，想想螞蟻在大水來臨之前就知道遷移準備，這不用靠Google，也不用問Siri。這次美國的大選，極有可能就是一場大數據的大詐欺，從荒謬的民調風向、主流媒體的偏頗報導、社群平台的操縱痕跡，到Dominion投票系統的數據疑雲，以及最後顯示的拜登突變曲線，種種違反常識的作為，有良知者不可能視而不見，這是數據操控者的傲慢，也是對人類智慧的挑戰。

未來，在大數據時代，資料獨裁者或許會遍佈在金融巨鱷、科技集團、主流媒體與政黨政客裡，那麼世界的黑暗就會來臨，這也是受聽大眾甘受資料化的結果，唯有放下對大數據的迷思，才有可能脫離物化，改變命運，走向光明。

圖說

圖為川普團隊高級法律顧問Jenna Ellis，在11月19日的新聞記者會上，向美國民眾說明採取法律行動的第一步，誓言將對本次選舉是非曲直進行全面審判。同時也對主流媒體掩飾事實的傲慢提出了鏗鏘有力的批判。（https://www.youtube.com/watch?v=vRoQPnsX6yA&t=263s）