自序
這幾年來，我常在思考一些非常棘手的難題。政策問題愈來愈困難，政策制定者也愈來愈不容易找到解決方案。投入研究的政策專家愈來愈多，也提出數量空前的研究成果，卻日益感慨研究不被重視。同時，美國民眾覺得政府無法妥善解決人民的問題，對政府積怨加深。
實在不樂見這樣無力的局面。政策制定者想取得專家的分析成果；專家也想提供政策制定者需要的成果，但往往需求和供給卻連接不起來。當需求和供給連接不起來，加上眾多政策角色清楚自己想要什麼—或自以為清楚什麼才是最佳方案時—便會逕做決策、實施計畫，而錯失能夠避開錯誤及改善成果的知識。難怪民眾愈來愈不開心。
如今有個新契機，可以改變這種無力的局面，但同時也帶來挑戰。契機就是來自社群媒體、乃至大型電腦等來源多元、未經消化（但往往可以消化）的眾多資訊，即一般所知的大數據（big data）。如今有了大數據，可以讓我們掌握到社區犯罪統計，也曉得餐廳的評分；可以知道誰染上什麼疾病，也清楚機場安檢動線哪邊會造成耽誤。一旦找出管理這些資訊的方法，就有龐大的潛力去學習新知。
最後，有不少厲害的新工具能夠讓資訊更加生動。谷歌（Google）可以繪製地圖，告訴我們哪一款萬聖節服飾在哪個城鎮最受歡迎；而試算表則可用來分門別類大量資料。即便像是多元迴歸這類傳統統計工具，在大數據時代依舊可以做出許多貢獻。結合不同型態的工具，會迎向更多嶄新的可能。
這也界定了本書的核心關注：政策制定者及分析專家能否一同攜手前行，一起為公民福祉做出更好的決策，實施更優秀的政策？本書致力於闡述的論點就是：認知更透澈，就能做得更好—— 而這代表須要改善分析專家與決策者之間的連結、須要改善資訊供給與資訊需求之間的連結，並且這些連結須要讓人耳目一新、令人興奮。
感謝我的學生以及位於數據前線的政府相關人士給予本書撰寫過程中的協助，他們是很厲害的老師，這一點無庸置疑。也感謝賽吉出版公司（SAGE）與旗下CQ Press給予這項計畫很棒的支援，包含總編輯查莉絲•基諾（ Charisse Kiino）、副總編輯 馬修•伯尼（Matthew Byrnie）、組稿編輯凱莉•布蘭登（Carrie Brandon）、助理編輯鄧肯•馬區班克 （ Duncan Marchbank），以及執行編輯班妮•克拉克•艾倫（ Bennie Clark Allen）。多虧艾倫自始至終給予我堅定的協助，讓我得以完成計畫。也很榮幸再度有機會和協助潤稿的文稿編輯莎拉•J•達菲 （Sarah J. Duffy）合作。
最重要的是，謝謝我的內人蘇（Sue），這本書的雛型仰賴她不少的直覺，讓我的思路保持正確，更讓我曉得到達目的的最佳方法。對於她多年來的支持，始終感激在心。
?
唐諾•科特
2017年2月
