根據《經濟學人》[報導]，2005年開始，全球生產出的資料量開始飛躍成長，精益求精的演算法和不斷攀升的硬體計算能力，使得「資訊」跟「知識」之間的鴻溝日漸消弭。過去，資料帶給我們資訊，而知識通常脫胎自不同脈絡的資訊。而今，憑藉演算法和資料科學家的技藝，資料本身就有可能揭露隱藏的知識。

統計和資訊科學對「大數據」並不陌生，只是關鍵字不盡相同而已（通常用「資料探勘」\[data mining]）。Google搜尋趨勢分析標誌出2011這一轉折點，只是指出大數據的相關術語和概念，開始朝大眾擴散罷了。線上與線下／公司與個人的出版品，對此貢獻甚多，不過，[關鍵評論網]不愛舊瓶裝新酒，務必帶給你不同觀點。

首先，《大數據》的作者麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger）來台的座談報導，先幫你快速點出必備概念。接著兩篇點出教育的應用；Mr. Low-Tech的文章，特別適合還待在校園的朋友，出社會之前，就可以點出公司偏愛的技能組。

接下來三篇都跟太陽花運動有關，卻也都是大數據概念的有趣應用。你可能不知道，數據資料能有效幫你釐清太陽花運動的參與者，大致是什麼樣的人。運動退場之後，人民留下的行動痕跡，若能即刻保存，那就如同人民的歷史博物館裡，立馬多了一間展廳。

將歷史上的社會運動一一整理分析，也可以看出有趣的趨勢，作者劉華真更指出了坊間論者不常提到概念：數據是人產生的，尚未發生的行動可能會改變數據的關聯，從而影響先前數據的分類與定位。

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