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海量資料專題報導（四）：海量資料也可以拆開算–Hadoop

Amazon提出的Elastic MapReduce服務開啟了Hadoop as a service的先例，微軟、OpenStack也紛紛在2014年1月推出可在其系統上佈署Hadoop的套件，由此可見越來越多公司需要使用Hadoop進行資料分析，以下將對Hadoop的運算系統MapReduce框架進行介紹

王蒞君｜國立交通大學電機工程系暨科技與社會中心智庫研究團隊

海量資料專題報導（五）：資料不用存？–江河運算

在海量資料的運算中，即時性(Velocity)是相當重要的，由於現有的資料處理平台Apache Hadoop在資料即時處理上仍有瓶頸，因此IBM開發了InfoSphere Streams平台進行即時串流資料運算，資料不必儲存即可進行運算，大幅減低Input/Output存取所造成的運算延遲，以下將介紹此平台以及此平台對於海量資料運算的衝擊與改變

王蒞君｜國立交通大學電機工程系暨科技與社會中心智庫研究團隊

海量資料專題報導（六）：大數據，大挑戰？海量資料的公共利益與隱私風險

海量資料具有幫助人類追求量化及理解世界的潛能，過去許多我們無法想像成為資訊的事物，或是無法檢測分析的事物，例如：橋樑的震動幅度、引擎的發熱程度，現在都可透過資料化，找出潛藏在資訊中的價值，幫助我們預測未來、避免風險及解決問題

林欣柔｜國立交通大學科技法律研究所

奈米科技與公眾專題報導：導言

2014年6月18日，新成立的食品藥物管理署以「舌尖上的科學：基改食品致癌？證據不足！」為題，在平面媒體上刊登大幅廣告，並在其新聞稿中強調，食品藥物管理署正嘗試建立科學溝通平台，希望民眾可獲取有關基因改造食品安全衛生的正確資訊

林宜平｜臺灣大學公衛學院健康風險及政策評估中心、公衛學系

奈米科技與公眾專題報導（一）：民眾對新興科技的風險感知

雖然許多新興科技的健康風險存在高度不確定，但是科學證據、民眾關切，與政策3者之間，卻存在著複雜的關係，也是許多科技與社會學者研究的重要主題。國內外風險感知系列研究發現，利益與風險存在負相關，民眾對新興科技的利益與風險感知會互相消抵，對科技的利益感知越高，風險感知就越低，然其實利益與風險感知，卻又同時受信任感知的影響

林宜平｜臺灣大學公衛學院健康風險及政策評估中心、公衛學系

資料筆數【1406】頁數【156/282】

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