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數據的假象 : 數據識讀是深度偽造時代最重要的思辨素養, 聰明決策不被操弄 /

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☆三位諾貝爾獎得主重磅推薦

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高度量化時代,數字絕對更會騙人,騙更大!

統計、圖表、懶人包,常是理性裝扮的鬼扯,

點贊、分享、演算法,助長類事實瘋傳成禍。

掌握數據的底層邏輯,洞悉科學量化包裝術,

資訊批判思考力,是最強自我保護力!

 

★經匯率調整,敝公司績效最佳的全球型基金在過去九年中有七年優於大盤。

★儘管在統計上未達顯著,本研究結果凸顯此標靶質子治療具臨床重要之效果量,挑戰了現行的治療典範。

類似上面的敘述,你可能也看過,是不是躍躍欲試?

 

別興奮得太早。你發現了嗎,上面的敘述完全沒說收益表現的調整方法究竟是什麼?有幾檔基金表現不如大盤?差多少?九年中有七年表現優於大盤的是同一檔基金嗎?另外,具臨床重要性卻未達統計顯著的研究結果,到底代表什麼?

 

數學、統計與科學都是理性、客觀、精確的代表,

但也是資訊時代更容易操弄人心的騙術,而且更難被識破!

 

有圖有照片不一定有真相,數字表格簡單清楚其實更容易藏貓膩,

大數據陷阱多多更容易扯大謊。

 

如何偵測科學鬼扯?如何識破數據資料不合邏輯的破綻?

是現在深度偽造時代非常重要的自保能力。

 

兩位作者在華盛頓大學開設同名課程,受到極高的討論和迴響,他們運用統計與生物學領域的專精知識和經驗,以生動幽默的方式,拆解取樣偏誤與數據資料數位化混淆視聽的案例,檢視我們的生活多麼容易受到各類數據假象的影響。只要善用本書的思考方式,人人都能察覺資料有問題,拆穿假象:

◎圖表可能誤導:正統圖表看來無趣又複雜,如果刻意將縱軸上下顛倒,柱狀圖的條形不從0點開始呢?大眾可能被誤導而不自知。媒體只想提高點擊率,有趣或吸引注意力比正確性重要。

 

◎數字會說謊:有可能算錯數量、小型取樣無法精確反映整體的特性、推算的程序與方法有誤,幫原本薄弱的主張建立可信度,成為散播謠言的載具。

 

◎資料扭曲事實:新聞宣稱,科技公司市值在發布財報後,蒸發千億,還附上近四天股價走勢圖,若拉長至五年期來看,公司表現並不差。謠傳電視台因取消高收視節目而股價大跌,但是股價跌是在節目取消之前,節目收益是總營收的0.1%,有可能造成股價重挫2.5%?

 

◎機器可能出錯:電腦可以分辨狼和哈士奇?演算法並非注意兩者的面部特徵,而是從狼和雪景一起出現來判斷,但如果是在雪中的哈士奇呢?人工智慧的判斷會出現偏誤。

卡爾.T.伯格斯特姆(Carl T. Bergstrom)

演化生物學家,華盛頓大學生物系教授。
研究領域:研究流行病的傳播方式,以及資訊如何在各大規模生物與社會系統中流動、生物如何相互交流,以及社交媒體如何改變社會。

杰文.D.威斯特(Jevin D. West)

華盛頓大學資訊學院副教授,華盛頓大學知情公眾中心負責人,數據資料實驗室(Datalab)副主任,eScience研究所數據科學教育召集人。
研究領域:科技對社會的影響
譯者簡介
穆思婕(前言~第四章)

師大翻譯研究所畢。以文學為夢,依財經為業,偶譯佳作為樂。譯作以商管領導與心靈勵志兩大領域為主。

沈聿德(第五章~結語)

國立中央大學校友。畢業後,先在科技大學任教了十五年,然後帶著狗兒子Kodomo的骨灰和一隻活蹦亂跳名為沈子恩的流浪犬,搬到美國,結婚定居,現職為自由翻譯作家,從事口筆譯的工作。除了本書之外,譯作還包含《管書的意外人生》、《私房博物館》、《最高生產力工作法》、《正向專注力》等書。

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