這些年來，網路世界總不乏冒出許多保存期限約 1~3 年的＂顯學＂，例如 RSS、Web 2.0、Creative Commons、六度分隔理論、SNS及近期的大數據（Big Data）等。
雖然上述舉例的各項，其類型屬性、影響層面都不太一樣，但「作為表面上流行的顯學」，在一段時間流行後被大家逐漸淡忘卻是一致的。
這些短命的顯學其實有長遠的真正價值在後面。
以「大數據」為例，一些碰技術的人可能會談 Google 的 MapReduce，或出自 Yahoo! 但已是開放原始碼的 Hadoop，這類軟體架構、語言模型及工具。
但「大數據」更有意思的是其「人文式的真正理解」，像是：
■ 更多資料，「樣本 = 母體」的時代來臨
■ 一切和尺度有關，不同尺度會突現（emergence）不同的現象；量變產生質變
■ 預測時，「相關性」取代「因果關係」
常在一些文章中看到各行各業夸夸其談「大數據」如何應用，例如大陸某些出版社在討論「大數據出版」，究其所談內容，好像和傳統資料庫也沒什麼不同。
這些近乎本質的理解，不該只是「資訊科技」領域，而是「人文化成」的一部份。