發揮厚數據的力量

運用人類學觀察與訪談方法所得到的資料，可以稱之為「厚數據」，它呈現具體的情感、故事和意義，幫助產業在創新過程中洞察人與市場的需求，進而讓設計師與研發人員發展出讓人驚豔的設計。

「厚數據（Thick Data）是指利用人類學的定性（質性）研究法來闡釋的數據，旨在揭示情感、故事和意義。」從事商管顧問的人類學家，PLData公司創辦人以及IDEO研究員王聖捷說。當前不少企業正熱衷透過使用「大數據」（Big Data）來捕捉消費者的偏好，但通常這些數據只能看出趨勢，卻不能真正掌握到人們消費行為背後的成因。

相較之下，人類學家與人類學方法所得到的可以稱之為「厚數據」（Thick Data）或是「厚資料」，這些透過觀察與訪談所得到的資料，不同於冰冷的數字，是具體的故事、情緒與話語，因此更能反映出人行動背後的原因與價值觀。而人類學家與人類學方法所收集到的厚數據，往往也能成為創新團隊合作重要的參考，甚至能精準地引導整個創新的方向。

厚數據分析法，揭示商業洞察

這幾年伴隨著智慧型手機以及各類數據工具滲入人們的生活之中，「大數據」（Big Data）成為一門顯學，頓時間企業與大學都成立大數據研究單位，希望透過對於數據資料的收集與分析，對於人的行為傾向以及市場趨勢有更多的理解與掌握。然而，當企業與機構過度依賴數據，往往也就背離了真實的消費情境，甚至也難以發展真正有用的創新。

王聖捷分析，「企業組織在運用大數據時，如果沒有一套整合框架或權衡尺度，那麼大數據就會變成一個危險因子。Steven Maxwell指出：人們過度沉迷於數據信息的量，卻忽略了『質』的部分，也就是分析法所能揭示的商業洞察。」量越大並不意味著生成的洞察就一定越多。（註一）

王聖捷具體舉了Nokia的例子。當時，她正協助該公司做市場調查，並從自己在中國田野調查的經驗指出，中國市場已經準備好要接受中高價的智慧型手機；然而，公司高層從數據上判斷相信應該要繼續推出低價產品，並不採納她當時只有一百個樣本數的田野調查結果。事後證明，Nokia對於市場的判斷的確有誤，對於市場數據的過度依賴，造成了創新上的延誤，也使得整體經營策略陷入困境。

這樣的例子不僅發生在Nokia，許多企業都面臨類似的挑戰。無怪乎，蘋果的創辦人賈伯斯曾說「蘋果從不做市場調查」，就是不願意讓過大的量化數據造成創新的困境。

王聖捷以〈大數據離不開「厚數據」〉一文，提出兩點透澈分析（同註一）：

1.厚數據難以量化，但能從少量樣本中就解讀出深刻的意義和故事

厚數據與大數據截然不同，定量數據需要依賴大量的樣本，同時藉助新技術來捕捉、儲存和分析數據。要讓大數據變得可分析，它就必須經過一個正常化、標準化的定義和歸類過程，這個過程會在無形之中剔除數據中所包含的背景、意義和故事。而厚數據恰恰能防止大數據在被解讀的過程中丟失這些背景元素。

2.當企業想要與利益相關方建立更穩健的關係時，就會需要用到「故事」

「故事」包含著情感，而這是經分析過濾的標準化數據所不能提供的。數字無法折射出日常生活中的各種情感：信任、脆弱、害怕、貪婪、欲望、安全、愛和親密。很難用算術法則來表示一個人對服務╱產品的好感程度，以及這種好感會隨著時間變化而發生怎樣的轉變。相對地，「厚數據」分析法能深入人們的內心。

厚數據人才面對瞬息萬變的市場挑戰

相較於大數據，「厚數據」更能適用於產品與服務的創新。厚數據的厚，是來自於人類學家克利佛德‧紀爾茲（Clifford Geertz）提出的厚描法（Thick Description），強調對於眼前現象意義的掌握，要具有對於其背後文化厚度的理解。正因為厚數據是收集自確切的社會互動、生活場景、使用脈絡、語言認知以及人的真實需要，更能讓產業在創新過程中掌握到人與市場的隱藏需求，進而讓設計師與研發人員發展出讓人驚奇的設計。

例如，《大賣場裡的人類學家》（The MomentOf Clarity:Using the Human Sciencesto Solve YourToughest Business Problems）作者，同時也是ReD設計顧問公司麥茲伯格（Christian Madsbjerg）與拉斯穆森（Mikkel B. Rasmussen），便是運用「質性研究」的田野方法深入家庭調查，透過數百個小時的訪談、視頻，協助三星（Samsung）挖掘「電視」相關的厚數據，發現電視在現代家庭中的裝飾意義越來越重要，因此成功結合電視的外觀和功能、推出以「家具」為設計概念的新美學，並且改變了電視機的銷售、營銷和維修方式，提升企業整體競爭力。

另外，他們也協助樂高（Lego）用參與觀察的方法研究兒童如何玩耍。2004年，這家丹麥公司一天虧損就高達一百萬美元，其產品與消費者需求出現脫節，處於破產邊緣，該公司聘請顧問公司在五個國際大都會對樂高用戶進行研究，方法類似於人類學的田野調查：他們進入真實生活現場和孩子一起玩耍，「在收集了透過無數個小時的視頻、數以千計的照片和日誌，以及數百個用樂高搭乘的模型之後，樂高細緻地為所有資訊進行編碼，從中尋找跨越地理位置和年齡的模式。」協助樂高找出兒童玩樂的意義，他們發現，孩子們最喜歡的其實正是「一磚一瓦」親手慢慢堆積木的樂趣，因為孩子可以從摸索、想像、創造的過程中得到最大的快樂。

這來自於厚數據的洞察，推翻了原先孩子會從現成的造型公仔、玩偶或玩具得到立刻滿足感的假設，進而協助樂高發展出整體的產品創新策略（註二）。

在《華爾街日報》（The Wall Street Journal）上，兩位企業顧問專家以〈厚數據的力量〉（“ThePower of‘Thick’Data”）一文指出：「厚數據可以協助企業理解，消費者在接觸產品與服務時產生的情感以及內在的脈絡，因此更能協助企業面對瞬息萬變的商業挑戰。」（註三）

厚數據人才面對瞬息萬變的市場挑戰

相較於大數據，「厚數據」更能適用於產品與服務的創新。厚數據的厚，是來自於人類學家克利佛德‧紀爾茲（Clifford Geertz）提出的厚描法（Thick Description），強調對於眼前現象意義的掌握，要具有對於其背後文化厚度的理解。正因為厚數據是收集自確切的社會互動、生活場景、使用脈絡、語言認知以及人的真實需要，更能讓產業在創新過程中掌握到人與市場的隱藏需求，進而讓設計師與研發人員發展出讓人驚奇的設計。

例如，《大賣場裡的人類學家》（The Moment Of Clarity:Using the Human Sciencesto Solve YourToughest Business Problems）作者，同時也是ReD設計顧問公司麥茲伯格（Christian Madsbjerg）與拉斯穆森（Mikkel B. Rasmussen），便是運用「質性研究」的田野方法深入家庭調查，透過數百個小時的訪談、視頻，協助三星（Samsung）挖掘「電視」相關的厚數據，發現電視在現代家庭中的裝飾意義越來越重要，因此成功結合電視的外觀和功能、推出以「家具」為設計概念的新美學，並且改變了電視機的銷售、營銷和維修方式，提升企業整體競爭力。

另外，他們也協助樂高（Lego）用參與觀察的方法研究兒童如何玩耍。2004年，這家丹麥公司一天虧損就高達一百萬美元，其產品與消費者需求出現脫節，處於破產邊緣，該公司聘請顧問公司在五個國際大都會對樂高用戶進行研究，方法類似於人類學的田野調查：他們進入真實生活現場和孩子一起玩耍，「在收集了透過無數個小時的視頻、數以千計的照片和日誌，以及數百個用樂高搭乘的模型之後，樂高細緻地為所有資訊進行編碼，從中尋找跨越地理位置和年齡的模式。」協助樂高找出兒童玩樂的意義，他們發現，孩子們最喜歡的其實正是「一磚一瓦」親手慢慢堆積木的樂趣，因為孩子可以從摸索、想像、創造的過程中得到最大的快樂。

這來自於厚數據的洞察，推翻了原先孩子會從現成的造型公仔、玩偶或玩具得到立刻滿足感的假設，進而協助樂高發展出整體的產品創新策略（註二）。

在《華爾街日報》（The Wall Street Journal）上，兩位企業顧問專家以〈厚數據的力量〉（“ThePower of‘Thick’Data”）一文指出：「厚數據可以協助企業理解，消費者在接觸產品與服務時產生的情感以及內在的脈絡，因此更能協助企業面對瞬息萬變的商業挑戰。」（註三）

從「厚描法」到「厚數據」的創新

厚數據的厚，來自於人類學「厚描法」（Thick Description）的啟發，強調對於眼前現象意義的掌握，要具有對於其背後文化厚度的理解。和人類學家聊天，經常會聽到他們說：「這件事要擺在『脈絡』（Context）裡來看，才能看懂這件事的意義！」可以說，人類學理論或方法的特徵就是「脈絡式思考」或「網絡式思考」，這與人類學家如何思考文化、訓練自己研究文化有著密切的關係。

當代最有影響力的人類學家克利佛德‧紀爾茲在《文化的詮釋》（The Interpretation of Cultures）一書中指出：文化是一個象徵的網絡（Web of Symbols），也是一個意義的體系（Systems of Meaning）。人類學家的訓練，就是要從田野工作觀察或經驗到的文化現象，描繪出一套當地人的意義體系，而要描繪這個意義體系，最重要的方法就是「厚描法」（Thick Description）。

「厚描法」是什麼意思？紀爾茲舉例，「眨眼」這個動作可以是生理性的，也可以是文化性、社會性的，只有在同樣一個意義網絡裡的人，才懂得眼前的人對自己眨眼是什麼意思；而人類學家的角色與工作，就是透過田野調查，進入到這個意義體系當中，再跳出來描述這個「意義之網」，讓外人也能正確理解這個眨眼動作所隱含的文化性、社會性意義。

所以，人類學家的思考模式，是將觀察到的現象「擺進脈絡」，用「厚描法」來思考與描述：

●這個「脈絡」到底是怎麼構成的？

●在這當中什麼樣的人發揮了關鍵的影響力？

●什麼樣的文化價值左右了事情的發展？

●什麼樣的文化因素影響了人對於事情的觀感？

也就是說，人類學家善於運用「厚描法」，從人們的語言、動作、情境、儀式、歷史、物件等蛛絲馬跡之中，去還原出一張屬於眼前這群人的「意義之網」，並用這個網絡來思考現象背後的意義。對於強調「大數據」的今日，人類學「厚描法」的訓練將能用於挖掘「厚數據」，幫助你洞察需求、引領創新。

註一 參考王聖捷〈大數據離不開厚數據〉http://www.hksilicon.com/articles/802705

註二 參考〈從大數據到厚數據〉http://sandavid1123.pixnet.net/blog/post/401037640

註三 參考TheWallStreetJournal,“ThePowerof'Thick'Data”

http://www.wsj.com/articles/SB1000142405270230425640457944925411465988_