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书名：厚数据的创新课
作者：宋世祥
出版：果力文化
下了班，吃完晚餐后，你可能会想吃一点甜的东西，如果选择吃蛋糕可能会觉得吃完
会很饱，吃水果好像健康地得不到你想要的“小确幸”。喝杯黑糖珍奶，有浓浓的奶香、
甜甜的黑糖，还有QQ的珍珠。边走边喝，逛街顺便看有什么新奇有趣的商品，
抒发一整天工作忙碌的心情。在厚数据的创新课这本书中，提到手摇杯为何能在台湾
屹立不摇？你可以抛开一切在工作中无法掌握的事情，来到点餐柜台，开口说：
“我要黑糖珍奶大杯、微糖、完全去冰，等等…换…去冰好了。”
知道自己不能喝太甜，于是选择微糖。知道喝冰的好像对身体不好，
但又觉得天气很热，所以在最后一刻，选择去冰。你有没有发现，你可以选择的，
不只是一杯黑糖珍奶，而是一种生活中的“掌控感”？
学会问元问题
什么是“元问题”？“元问题”是“问题背后的问题”的另外一个说法，
提问可以用“什么（Ｗhat） — 如何（What） — 为什么（Why）”，
“发生了什么现象？”“这个现象是如何发生的？”与“这个现象为什么会发生？”
如果你问朋友，为什么下班之后会想要喝珍奶？他可能会说“想喝就买了呀！”
，但进一步，你可能会问“今天工作还好吗？前几次没看你买珍奶？”，
这个时候他可能就会说，“今天就工作比较忙啊，老板交代的事情有点多，
想犒赏一下自己。”提问的重点在于，不只观察到表象，
而更会去在意表现背后所代表的含义。
在上面这个例子，多问一个问题，就可能得到更多的关于朋友的近况。
厚数据创新的5个心法
作者在厚数据中提出创新的5个心法，
1.解构：看见构成元素与可能性
2.换位：主动切换到不同角度来思考
3.翻转：在现有结构的基础上进行反向思考
4.修补拼贴：不默认立场的随意连结
5.融合：连结不同的厚数据资料，发展新的系统
我们用珍珠奶茶和黑糖珍奶当做例子，解构珍珠奶茶，成份会是珍珠、奶精和红茶，
而黑糖珍奶，则是珍珠、黑糖和鲜奶。自从喝了鲜奶为基底的黑糖珍奶，
基本上我都不太会再去喝非鲜奶的珍珠奶茶。为了健康，多花10~20元市值得的。
在手摇饮的外面等候号码牌时，可以做一个观察的练习，
看看其他人在柜台的时候是如何点餐？点什么餐？你可以从他人的穿着做出判断。
这就是一种换位思考。
珍珠奶茶和黑糖珍奶就是一个翻转的对比，手摇饮除了好喝之外，
还可以翻转珍珠奶茶不健康的奶精元素，原因在于我们在前面已经解析
这两者原本的组成结构。
修补拼贴是一种连结的能力，苹果电脑创办人贾伯斯曾经说过创新就是一种
将所有点连接起来的的表现 (Connecting the dots)。
手摇饮除了早起的珍珠奶茶，现在有些店家朝水果茶饮的方向走如大苑子，
有些则强调产地直送的鲜奶如鲜乳坊。这些店家无不把珍珠奶茶的饮料元素摊开来看，
抽离某些旧有的元素，又新增更多的味道，
让爱喝饮料的台湾人，一点都不无聊。
2000 年前后，台北东区流行泡沫红茶店，晚上下班后，
常会看到年轻人在里面喝茶聊天。
后来手摇杯盛行之后，泡沫红茶店渐渐地被路口的星巴克所取代。
除了家里和工作的地方之外，许多人很需要“第三空间”，
泡沫红茶店或星巴克都有这样的角色。
最近，我发现许多非连锁的手摇饮，渐渐地又开始在店内设置一些座位区，
聚集人气。这代表“第三空间”的需求一直都在，只是融合不同元素呈现。
大数据和厚数据的完整互补
在 Why Big Data Needs Thick Data 中，王圣捷提到在这个讲究大数据 AI 的时代，
我们也需要知道另外一个方向，那就是厚数据。（图文版才有座标图可看唷！）
从上面这张座标图来看，纵轴是代表数据的数量，
横轴则代表能够从数据中得出来的洞见。示意图中，
左上角大数据（Big Data） 的部分，资料量非常大，
但是可以得到的深度见解有限，相对来说，厚数据（Thick Data）
虽然资料量没有那么大，但是横轴延伸出来的深度见解却非常长。
为什么会有这个现象？举个例子来说，过往我们在电视上追剧，
电视台为了让更多观众留在电视机前面，总会想尽办法不断地拖戏、不断地加戏。
你可能会想“到底，一个桥段可以演几集？”
线上影音串流公司 Netflix 却不是这样做。
他们的做法是一次把全部的影集全部上线，Netflix的“厚数据”发现，
观众其实想一次性的把一整个系列影集看完，而非每次都要等一个星期。
追剧本身是种娱乐，想要耍废的人是不会想要分次进行，
最好可以一整天都宅在家里看完整个系列。也许“大数据”可以看出某一群人的
追剧行为，会在看完一部影片之后，紧接着看下一部，
但是这个行为可以看出关联性，却不出因果性。
如果没有透过访谈，是很难暸解那些想要继续看下去的人其实是
“想要耍废的人，想要宅在家，追剧一整天！”
我认为“大数据”可以指引出一些方向，但数据本身并无法给人解决方案。
透过“厚数据”的辅助，可以更快找到使用者的痛点，
并且从中设计出解决方案，两者相辅相成。
好了，今天就跟大家聊到这边，想知道更多“厚数据的创新课”的内容？
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