電影魔球Money Ball中，布萊德彼特飾演的球隊經理，從落魄潦倒，想要救起一支名不見經傳的次等球隊，一手爛牌卻靠「算」，精確的機率運算，不管感覺，不管球員大不大牌，只相信數字，最後贏得勝利。
棒球的輸贏，真的可以算出來嗎？聽起來確實不可思議；然而，當我訪問完麻省理工學院教授谷泰格之後，我確實地相信。
「電影魔球告訴我們一件事：一般人最容易記住的事情，通常是特殊事件，而非常態。」（麻省理工教授谷泰格，2013)
一頭花白髮，卻有結實的體魄，出現在我眼前的麻省理工電機系教授約翰．谷泰格，看起來就像美國電影中描繪的熱情球迷。
我是在2013年訪問谷泰格。當時的他，才剛因發表運動比賽的預測電腦程式，被ＥＳＰＮ大力報導，成為美國運動界關注焦點。有趣的是，這位有點年紀的教授，在被我問到，「你真的發明靠『算』，就能贏的方法嗎？」，居然露出青少年才有的陽光笑容，得意的說是。
談到為什麼會透過研究大數據分析運動比賽結果，谷泰格的答案也很青春洋溢。本身就是棒球迷的他，因為受不了電視球評常預估錯誤，決定靠拿手的統計學，記錄所有球員打擊率、上場得分率等總計約 15個變數，排列組合成一個勝利方程式。沒想到，這個程式居然改寫了美國運動比賽的命運。
大數據預測比賽結果：95%正確！
谷泰格：「我們設計了非常簡單的電腦程式，變數只有兩樣東西：一堆照片（例如投球），以及球隊多少局比賽順利得分。接著，我們蒐集數據，進行統計分析，依此建立出簡單的球隊經理決策預測模型。令我們很驚訝的是，依照這個模型，預估出的比賽結果居然95%正確！換句話說，儘管球隊經理口口聲聲說做決定的思考過程有多複雜，事實上卻非常簡單。」
怎麼會發生這樣的情況？谷泰格解釋：「球隊經理最常用的兩項評估標準：得分率和投手三振率，在我們的分析模型中，顯示對比賽結果一點也不重要。大部分人都說重要，依此調度投手的兩項標準，在數據中顯示，不是影響比賽結果最重要的關鍵。」
原來問題出在決策的基準錯誤。然而，即便是人和機器，取得資訊的來源都是棒球比賽，基準怎麼會差這麼多？谷泰格：「電影魔球告訴我們一件事：一般人最容易記住的事情，通常是特殊事件，而非常態。因此，假使你常依據『記憶』做決策，那決策的基準將會是一些罕見案例，不過一般事件才是決策的關鍵來源。」
人腦其實不擅於記憶
聽到這裡，我忍不住在採訪中倒抽一口氣。數不清有多少時候，我都是憑記憶做決策，難道生活中一些難以控制的挫折感，都是因為錯誤基準形成的偏頗決策而起？這讓我想到google前資訊長梅瑞爾，寫得一本暢銷書「google時代一定要會的整理術」，也提到我們的大腦是讓我們無法有效整理生活的最大阻礙之一：因為它不擅於記憶瑣碎的事物，也不擅於做決定。我們常以為自己記得，記對了，但很可能記錯了：這個風險是，如果我們下決定是用腦袋中資訊做判斷，錯誤的資訊恐怕只會衍伸出錯誤的決定。
屏除人腦的情感和記憶對客觀事實的干擾，谷泰格把自己完全交給大數據，從中發掘事實真相。谷泰格：「大部分模型會失敗，都是因把主觀判斷放入其中，造成只看到設計者覺得重要的影響結果。相反的，我的哲學是讓數據自己說話：盡可能減少比賽知識對於預測模型的干擾，用精密機器盡可能挖掘出超級多、更多的數據，但絕不試圖引導方向，只是單純去看數據告訴我們什麼故事。」
靠著讓大數據自己說故事，谷泰格做得「或許大球隊會願意多花兩千美元用電腦幫助決策」創業夢，迅速被洋基隊青睞而實現。洋基也因此開始積極培育資訊工程師，甚至新經理吉拉第也是資工系畢業，更發現，原來一年中有一半的錢，都付給受傷無法貢獻的球員，如何讓這些球員避免受傷，也成為谷泰格的下一個挑戰。如今，在台灣還用「人」管理球隊之時，美國大多數的球隊都採用大數據管理。這股魔球科技熱潮，從棒球延燒到ＮＢＡ，谷泰格的研究更獲得ＥＳＰＮ報導，讓這年近半百的教授，回頭嚐到被兒子崇拜的幸福滋味。
大數據淘金夢：垃圾變黃金
訪問完，我睜得大大的眼睛有點酸澀，但心裡充滿激動。從沒想過運動也能算，而且算得這麼精準，甚至算出創業夢。大數據能給我們的，或許就是一次次垃圾變黃金的機會，考驗我們能否獨具慧眼，又是否畫地自限？我也很佩服谷泰格追求答案的勇氣，就是因為好奇，因為想要知道「到底誰預測準呢」，這個有點童趣的小動機，讓他發現了另一個可能。他的思考，除了證明我們應該要開始學著紀錄、學著相信資料、學著讓數據說話、甚至學著整理數據，也逼著我們凝視自身的限制。
人類永遠都是充滿限制又充滿無限可能，我們記憶力可能不好，我們體力可能有限，但是我們總會尋求不斷打破限制的機會，最常用的管道就是科技。只是，大多時候，我們寧可用錯誤和費時的方式過日子，只因不想要改變，所以不去看那些限制，或許我們都應該要常常正視自己的生活，試著去想像，怎麼讓科技改善我們的生活！
對我來說，打破限制最重要的，首先就是承認限制的存在：如同谷泰格赤裸裸地揭露，你以為你很聰明、記憶力很好嗎？你可能已經犯錯了還不知道呢！這也讓我再次想到google前資訊長書中提到的：限制分兩種，真實的限制和假想的限制。真實的限制是我們遇到的實際難題：假想限制是我們預設可能會遇到的困難。要讓自己不斷進步的方法，就是只解決真實的限制，轉頭忽略假想限制—想清楚最糟情況會如何，別讓非理性的恐懼左右。
谷泰格教授用大數據突破了他的限制，成功算出球隊輸贏，完成了創業夢。或許，大數據要教導我們的，就是用數據事實告訴我們限制在哪，然後不再害怕這些限制。魔球科技的時代，下一個要突破的限制又是什麼呢？
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