不隨機的播放

　　現代人經已離不開音樂，而且隨住音樂串流平台的付費計劃價格變得親民後，相信很少人會再冒住侵權的風險去慳那十元八塊。但你又有沒有想過平時每日使用的隨機播放功能並不是真的隨機，而是大數據在串流平台上對我們進行的一場實驗。

　　以瑞典知名音樂串流平台Spotify為例，我亦是此平台的愛好者，其內容豐富的播放清單及簡單明瞭的介面非常合我意。曾經有外國的媒體記者對Spotify的隨機播放功能做過一次測試，反覆將50首自己喜愛的歌曲一同放進一個播放清單中並按下隨機播放，結果非常令人意外。從多次的測試中進行統計，發現某些歌曲連續多次排在頭十位中，而有些歌曲則持續徘徊在歌單的尾段位置。

　　記者大感詫異，為了一探究竟他決定再次進行實驗。今次他從排行榜中挑選了100首熱門歌曲放進歌單，然後進行了20次的隨機播放實測，結果與上次仍然大同小異。經統計後，有些歌曲在20次中有7次都入圍頭10首的順序裡，有些則一直在最尾浮載浮沉，彷彿掉進不會終結的輪迴裡。他仔細觀察到底是什麼因素主宰住歌曲的先後次序，答案令大家都跌破眼鏡，是知名度（播放度）。原來能夠一直在歌單頭段出現的歌曲均是出自當今一些最受歡迎的歌手，而持續墊底的歌曲無疑就是出自知名度相比起熱門歌手遜色的歌手。謎底總算解開，隨機並不是字面上的意思，而是隨住歌手知名度高低進行的排列機會。

　　商業機構收集用家的使用習慣及狀況組成大數據，去猜測使用者的喜好繼而能更有效刺激消費行為已經成為世界大勢，姑勿論這種行為當中是否牽涉侵犯個人私隱，單從以大數據之能力所及去看就足以令人心生畏懼，大數據猶如一個集所有大成的人類行為紀錄儀，分析你我他一切的活動與習慣，繼而再對所有人逐一制定度身訂造的檔案。

　　在一次與朋友聊音樂的對話中，我曾對朋友戲言：「Spotify比我更了解我自己的音樂喜好。」在今天一切都講求效益的大數據時代，送外賣靠大數據，購物又靠大數據，人類還剩下多少選擇的權力？