Reality, Surprise and Chances

Technology Review 雜誌每年都會製作一次年度新興技術（Emerging Technologies）的專題報導，今年（2008）的專題報導 「10 Emerging Technologies 2008」將在三月/四月份的雜誌中刊登。

今年的十大技術裡，有兩項和筆者長期關注的資料挖掘（Data Mining）及（Machine Learning）有關，第一項是微軟的研究員 Eric Horvitz 開發的 Surprise Modeling，另外一項則是麻省理工的 Sandy Pentland 研究手機用戶行為的 Reality Mining。

資料挖掘，是人類為了因應科技進展所導致的資訊過載（information overload），所作的思考和對策之一。從大量資料中，找出規律和模型，是文獻中習見的研究課題，MIT 媒體實驗室的 Reality Mining 專案顯然就是這樣的一個題目。

去年底幾個重量級的技術觀察作者和部落格 - 例如 ReadWriteWeb 、Rough Type ，紛紛為文探討介紹媒體實驗室的 Reality Mining 研究和技術的（對行銷的）影響，無疑這個技術的知名度是比較高調（high-profile）的。

像 Surprise Modeling 這樣的題目，就比找出規律又多了一些轉折。如果說傳統「找出規律」的研究，是為了預測什麼事情會發生，那麼找出 surprise ，則是預測事情什麼時候會「開始不一樣」了。

研究員 Horvitz 用很淺白的句子（plain english）解釋他的研究動機， - "We think we can apply these methodologies to look at the kinds of things that have surprised us in the past and then model the kinds of things that may surprise us in the future."

報導中介紹了Horvitz 研究小組使用的 Bayesian Machine Learning 技術 （Technology Review 在 2004年將 Bayesian Machine Learning 選為當年十大新興技術），並舉出研究小組的成果 SmartPhlow 為例，最後評論這個領域雖然僅在起步階段，但在很多領域對決策者將有極大幫助 。

Although research in the field is preliminary, surprise modeling could aid decision makers in a wide range of domains, such as traffic management, preventive medicine, military planning, politics, business, and finance.

看完了 Technology Review 的介紹，我卻不由自主的想到由日本人主導的 Chance Discovery 研究，按照他們的說法 - A “chance” means a new event/situation that can be conceived either as an opportunity or as a risk in the future ，所以 surprise 就是一種機會囉！？