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 (電子書)

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 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

卡爾‧伯格斯特姆
圖書標籤:
  • 數據素養
  • 深度僞造
  • 信息辨識
  • 批判性思維
  • 數據分析
  • 媒體素養
  • 數字時代
  • 決策力
  • 虛假信息
  • 科技倫理
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具體描述

☆三位諾貝爾獎得主重磅推薦
☆Amazon 800位讀者好評分享
高度量化時代,數字絕對更會騙人,騙更大!
統計、圖錶、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,挑戰瞭現行的治療典範。

  類似上麵的敘述,你可能也看過,是不是躍躍欲試?

  別興奮得太早。你發現瞭嗎,上麵的敘述完全沒說收益錶現的調整方法究竟是什麼?有幾檔基金錶現不如大盤?差多少?九年中有七年錶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,到底代錶什麼?

  數學、統計與科學都是理性、客觀、精確的代錶,
  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,數字錶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閤邏輯的破綻?
  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。隻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:

  ◎圖錶可能誤導:正統圖錶看來無趣又複雜,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。媒體隻想提高點擊率,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。

  ◎資料扭麯事實:新聞宣稱,科技公司市值在發布財報後,蒸發韆億,還附上近四天股價走勢圖,若拉長至五年期來看,公司錶現並不差。謠傳電視颱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%?

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

好評推薦

  Jenny   |「JC財經觀點」版主
  呂昱達|丹尼老師的公民教室      
  吳媛媛|瑞典觀察作者
  黃哲斌|《天下雜誌》專欄作者  
  雷浩斯|價值投資者/財經作傢           
  詹益鑑|Taiwan Global Angels創辦人
  羅世宏|中正大學傳播係教授
  2001諾貝爾經濟學獎得主 喬治.阿剋勞夫
  2011諾貝爾物理學獎得主 沙爾.柏木特
  2018諾貝爾經濟獎得主 保羅.羅莫
  (推薦人依姓氏筆畫排列)

  如果要讀一本必成經典的書,買這本書就對瞭!它處理我們這個時代最重要的議題:真相不再受人尊重。這本書同時也是文學傑作,頁頁都有新的樂趣,而且段段如此。—2001年諾貝爾經濟學獎得主 喬治.阿剋勞夫(George Akerlof)

  拜讀作者提齣的「鬼扯」範例讓我又哭又笑。如果你在意算術和科學的關聯,而且想知道我們如何上當被騙,這本書會讓你讀到欲罷不能,也是我們這個時代必備的書籍。— 2011諾貝爾物理學獎得主 加州柏剋萊大學物理教授沙爾.柏木特(Saul Perlmutter)

  今時此刻,我們的周遭處處充滿大傢無力辨知的騙局,每個人都在奮力掙紮,想辦法突破。本書教大傢看齣鬼扯、拒絕鬼扯、不讓鬼扯得逞的方法。—2018年諾貝爾經濟獎得主 保羅.羅莫(Paul Romer)

  在不實或誤導資訊充斥的今日,加強防禦力是當務之急。本書兩位作者在清晰的架構下,使用深入淺齣的例子,手把手為我們說明如何識別齣數據資訊當中的「鬼扯」元素,打下抵抗數據假象的基礎。— 吳媛媛(瑞典觀察作者)

  我在高中教導學生媒體識讀,在課堂上陳述理論、羅列案例,但也常常受限於社會領域而單打獨鬥,並自我懷疑所做的努力,是否真的能涵養下一代批判思考的能力。本書作為一盞明燈,提點瞭第一線的教育工作者,假訊息澄清總是緩不濟急,培養識讀能力使謠言止於智者,纔是唯一正解。作者幽默風趣的筆觸,更能讓讀者在閱讀過程一邊破解鬼扯,一邊開懷大笑。誠摯推薦給各位。— 呂昱達(丹尼老師的公民教室創辦人)

  我自己讀瞭這本書之後,深感受益匪淺,熱切地想嚮身邊的師友推薦這本書。有瞭這本書的思想武裝及技術升級,我相信,人人都可以從容麵對這個充斥鬍說八道、虛假資訊無所不在的時代,做一個不受人惑的自由人。— 羅世宏 (中正大學傳播係教授)

  在我們這個時代,瞎扯也用於造假新聞、不實資訊,以及網路戰。通訊軟體上隨時會收到的各種消息以淹沒你的注意力,這些事情在在以行動告訴我們:這是一個鬼扯不斷奪取你注意力的時代。所以我們確確實實的需要這本「麵對虛假數據的求生指南」。— 雷浩斯(價值投資者/財經—作傢)

  我們之所以要學會辨別與識破鬼扯的能力,不僅在避免浪費時間,更重要的是把心智與注意力放在能夠長期纍積與產生複利效應的事情上。—詹益鑑(Taiwan Global Angels創辦人)

  一本現代經典之作。在民主奄奄一息、疫情全球肆虐的此刻,這本直言不諱的書是險惡街頭的生存指南。—《連線》雜誌

  連門外漢也能消化的書!讀本書之前我從來沒有修過任何一門統計課,至於談到真正的科學,不隻我是門外漢,我身邊朋友也是。近來我一直看到自己的部分朋友轉傳科學研究,企圖閤理化越來越極端的看法,我卻覺得自己無力介入當個理性的聲音,因為即便這些研究有方法上的瑕疵,我也無法挑齣來。這本書滿是重要的觀點,讀起來很容易,還有絕佳的幽默感穿插其中。謝謝提供像我這樣的人對去抗草包族科學的工具!— 亞馬遜讀者 阿莫爾

  幾年前,我在傢自學的女兒以華盛頓大學教授的係列課程作為高中自學教材,得知他們寫成瞭一本書,我相當開心!我兒子今年會拿這本書和影片當成「媒體識讀」單元的內容。這不但是一本好看的書,也是相當受用的分析。作者結閤知識與幽默恰到好處地將圖錶和取樣偏誤這類的觀念變得十分有趣。—亞馬遜讀者 佩遜斯

  能修到這門課的大學生都非常幸運。此書如果能改版給高中生開一門「對抗邪魔歪道的防身課」,那就更好瞭。— 亞馬遜讀者 馬希

  這是一本幫助你瞭解資訊泥淖的絕佳好書,討論影響所有世人的主題。本書內容簡單,讓人能輕鬆閱讀理解,不至於坐睏在統計數字、技術詞彙,或教授纔會講的專業用語中。—亞馬遜讀者 塔曼

  這本書可以吸引每一種讀者:純粹對騙術與真相感興趣的人會想讀,經常要處理這種事的科學傢也會想讀。本書內容完美摻雜瞭作者生活上的小故事與讓人讀得懂的技術資料解釋,而且還文筆極佳!— 亞馬遜讀者 史塔爾茲
 
數位時代下的資訊迷霧:探尋批判性思考的航嚮 在當今這個訊息洪流奔騰的時代,我們被無數的數據、圖錶、統計數字和視覺呈現所包圍。從社群媒體的演算法推薦,到新聞報導中的關鍵指標,再到商業決策的背後模型,數據儼然成為瞭衡量真實、引導行動的黃金標準。然而,當數據本身成為一種語言,一種權力,我們是否真正理解瞭這門語言的語法、潛颱詞,以及它被如何巧妙地「編織」齣來的過程? 本書並非一本關於數據分析技術的教科書,它更像是一張關於「資訊地圖」的導航指南,旨在幫助讀者在充斥著噪音與偏見的數位景觀中,辨識齣真正有價值的資訊脈絡,並建立起堅實的批判性思考防線。我們將深入探討一個核心問題:當視覺化圖錶、統計數字和「客觀事實」被用來建構敘事,甚至影響我們的價值判斷和生活選擇時,我們如何保持清醒的頭腦,避免成為被操縱的對象? 第一部:數據的錶象與內核——被隱藏的結構 數據從來都不是純粹中立的產物。每一組數字的背後,都蘊含著採集者、詮釋者以及傳播者的意圖和局限。 1. 抽樣的藝術與偏差的陷阱: 我們將首先解剖「抽樣」這個看似科學的步驟。一個完美的隨機抽樣如何變成一場精心策劃的「選擇性呈現」?從網路問捲的自我選擇偏差,到大規模調查中的代錶性失真,我們將分析不同類型的抽樣偏差如何扭麯宏觀圖像,讓局部真相看起來像全局真理。例如,探討傳統民調在麵對日益碎片化的社會結構時所麵臨的挑戰,以及社交媒體上的「熱門趨勢」如何誤導我們對公眾輿論的判斷。 2. 測量的睏境與指標的幻象: 「你無法衡量你無法管理的。」這句話揭示瞭現代管理學中的一個深層矛盾。當我們將複雜的社會現象(如幸福感、工作效率、城市活力)量化為單一的指標時,真正的意義往往被犧牲瞭。本書將深入探討「指標陷阱」(Metric Traps),分析當組織過度依賴特定指標時,如何導緻行為的扭麯,即所謂的「好指標會帶來壞行為」。我們將檢視在教育、醫療或企業績效評估中,簡化的量化指標如何迫使人們去優化數字本身,而非背後的實質價值。 3. 敘事的權力:如何編織數據故事: 數據的呈現方式決定瞭受眾的接收角度。圖錶設計師和數據記者擁有一種強大的敘事能力。本書將剖析視覺化設計中的微妙操弄:軸線的起點、比例的調整、色彩的暗示,以及時間序列的選取,如何能將一個平穩的趨勢描繪成崩潰的前兆,或將微小的增長渲染成爆炸性的成功。我們將學習如何「反嚮閱讀」圖錶,質疑設計者試圖引導我們走嚮何種結論。 第二部:演算法的黑箱與認知的局限 在當代,數據不僅被展示,更被用來驅動決策和內容分發,這使得「演算法」成為瞭新的審查官和引導者。 4. 決策自動化與偏見的固化: 機器學習和人工智慧的興起,讓數據驅動的決策變得無所不在,從信用評分到招聘篩選。然而,如果訓練數據本身帶有歷史或社會偏見,演算法隻會高效地學習並固化這些偏見,形成一個難以察覺的「數位歧視迴路」。我們將探討如何識別和挑戰那些看似客觀、實則內含偏見的自動化決策係統,並強調在引入AI時,人類監督與倫理反思的不可或缺性。 5. 數據的隱私邊界與「透明的代價」: 在便利性與隱私之間,我們進行著持續的權衡。每一次點擊、每一次定位、每一次搜索,都在為我們建立一個數位側寫。本書將討論這種「數據足跡」如何被用來預測、引導乃至限製我們的選擇。當個人數據成為商品,我們必須審視這種交換的真實成本——我們失去的究竟是數據本身,還是未來自主決策的空間? 6. 認知捷徑與「統計文盲」的風險: 人類大腦天生傾嚮於尋求簡潔、易懂的答案,這使得我們容易受到機率謬誤和相關性與因果性混淆的影響。本書將係統性地梳理幾種常見的認知偏差,例如「確認偏誤」(Confirmation Bias)如何讓我們隻選擇支持既有觀點的數據,以及「倖存者偏差」(Survivorship Bias)如何讓我們對成功的故事盲目追隨,而忽略瞭背後成韆上萬的失敗案例。 第三部:重塑數據素養——成為清醒的資訊公民 麵對如此複雜的資訊環境,我們需要的不是更多的數據,而是更強大的思辨工具。 7. 質疑的提問清單:從「是什麼」到「為什麼」: 建立數據素養的關鍵在於提齣正確的問題。本書提供瞭一套實用的質疑框架,引導讀者超越數據錶麵呈現的現象(What),深入探究其生成機製(How)和背後目的(Why)。例如,麵對一個宣稱「某產品能提升XX%的效率」的聲明,我們需要追問:樣本規模多大?對照組是什麼?「效率」的定義是什麼?數據是何時、如何收集的? 8. 擁抱不確定性與複雜性: 現代社會的許多重大問題(氣候變遷、經濟波動、流行病學)本質上是複雜係統,無法用單一的線性模型完美解釋。本書鼓勵讀者放棄對「完美預測」和「確定性答案」的執著,學會在數據的不完整性和模型的局限性中做齣最佳決策。認識到數據的局限性,本身就是一種高階的數據素養。 9. 批判性溝通與民主參與: 最終,數據素養的實踐目標是促進更健康的公共討論和更明智的集體決策。當我們能夠清晰地拆解和論證一個基於數據的論點時,我們不僅能保護自己免於被誤導,更能提升社會整體對於證據和邏輯的尊重。這是一場從被動接受訊息到主動解構訊息的認知革命,是確保數位時代民主基石穩固的必要修煉。 本書旨在賦予讀者一種「數位韌性」(Digital Resilience),使我們能夠在數據的迷霧中,清晰地看見真相的輪廓,並以真正的洞察力,引導自己的決策,而非被演算法的浪潮裹挾嚮前。這不僅是關於數據的書,更是關於如何在這個高度量化和資訊爆炸的世界中,重新奪迴我們思考自主權的實踐指南。

著者信息

作者簡介
 
卡爾.T.伯格斯特姆(Carl T. Bergstrom)
 
  演化生物學傢,華盛頓大學生物係教授。
 
  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係統中流動、生物如何相互交流,以及社交媒體如何改變社會。
 
傑文.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誌兩大領域為主。
 
瀋聿德(第五章~結語)
 
  國立中央大學校友。畢業後,先在科技大學任教瞭十五年,然後帶著狗兒子Kodomo的骨灰和一隻活蹦亂跳名為瀋子恩的流浪犬,搬到美國,結婚定居,現職為自由翻譯作傢,從事口筆譯的工作。除瞭本書之外,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》、《正嚮專注力》等書。

圖書目錄

推薦序 數據也可能混淆視聽,加強防禦力是當務之急  吳媛媛 
推薦序 在注意力分散的時代,更需要識讀假消息          雷浩斯 
推薦序 在充滿假象的世界中,做個不受人惑的自由人  羅世宏 
推薦序 纍積知識,打造動態的腦際網路,以破解假象  詹益鑑
推薦序 涵養下一代思考力,培養識讀能力是唯一正解  呂昱達 
前 言 麵對虛假數據的求生指南 
1 謊言滿人間 
2 媒介、信息、假消息 
3 混淆事實的黑盒子 
4 混淆因果關係 
5 數字絕對會騙人 
6 取樣偏誤 
7 數據資料視覺化 
8 如何利用大數據說謊? 
9 科學的敏感性 
10 辨識假象 
11 反駁假象 
緻 謝 
譯者後記 大眾主動齣擊,拆穿假象,世界纔能更美好  瀋聿德
注 釋
 

圖書序言

  • ISBN:9789863987628
  • EISBN:9789863987765
  • 規格:普通級 / 初版
  • 齣版地:颱灣
  • 檔案格式:EPUB流動版型
  • 建議閱讀裝置:手機、平闆
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:10.1MB

圖書試讀

推薦序
 
數據也可能混淆視聽,加強防禦力是當務之急  
吳媛媛(瑞典觀察作者)
 
  記得幾年前瑞典中央數據局慶祝150歲生日,齣版瞭一套統計數據集,包含瞭能反映國內民生、經濟、政治各領域現狀和變遷的重要數據,並透過生動的視覺化方式呈現,供民眾和教育單位索取。這本數據集封麵上寫著:「知識就是力量,我們把力量交給你。」這句話讓我至今印象深刻。
 
  數據的力量有多大?曾經,會施展神力,或流著「尊貴血統」,或擁有「偉大人格」的人們有著左右人心的強大力量。而現在,穿著白袍,擁有學術頭銜,時時引用研究數據的人們,成瞭一種新的指標。
 
  的確,科學論證就是力量,琳瑯滿目的研究和統計結果,給予瞭人們更多知識,但是在同時,利用數據混淆視聽,為自身利益服務的「鬼扯」,也成為一股同等強勁的反作用力。
 
  在不實或誤導資訊充斥的今日,加強防禦力是當務之急。
 
  本書兩位作者在清晰的架構下,使用深入淺齣的例子,手把手為我們說明如何識別齣數據資訊當中的「鬼扯」元素,打下抵抗數據假象的基礎。
 
在注意力分散的時代,更需要識讀假消息        
雷浩斯(價值投資者/財經作傢)
 
  這是一本有關鬼扯的書,教你如何看齣鬼扯,如何應對鬼扯。
 
  鬼扯的範圍可大可小,大至國傢社會資訊,例如針對各種疫情、疫苗或者防疫物資的矛盾消息讓你眼花撩亂。小至有心人士對你的人際關係挑撥離間,例如針對部分敘述斷章取義,用來破壞你和摯友的友情。
 
  善於製造假象的假投資達人,會對著上漲的股票宣稱自己已經買入,下跌的股票則謊稱賣齣,倘若你有所質疑,他就大發脾氣以轉移大眾對他投資方麵的注意力,大打烏賊戰術。
 
  老派鬼扯靠花言巧語,新派鬼扯則加上數據,不管老派或者新派,靠的都是資訊不對稱。
 
  在我們這個時代,瞎扯也用於造假新聞、不實資訊,以及網路戰。通訊軟體上隨時會收到的各種消息以淹沒你的注意力,這些事情在在以行動告訴我們:這是一個鬼扯不斷奪取你注意力的時代。
 
  所以我們確確實實的需要這本「麵對虛假數據的求生指南」。
 
在充滿假象的世界中,做個不受人惑的自由人 
羅世宏 (中正大學傳播係教授)
 
  《數據的假象》是繼哲學傢哈裏.法蘭剋福(Harry Frankfurt)的《鬼扯》一書之後,最直言不諱描述時代病癥的佳作。本書不隻點齣「後真相」或「後事實」時代的荒謬情境,也提供澄明理路與批判思考的工具箱,帶領讀者穿透「鬼扯」橫行的虛假資訊洪流,登上不受人惑、獨立思維的彼岸。
 
  身處眾聲喧嘩的「後真相」或「後事實」時代,哲學傢哈裏.法蘭剋福在2005年曾著書立說,直指「有太多的人在鬼扯(bullshit)」。他認為,鬼扯和單純的謊言不同,卻是真相最大的敵人:因為說謊的人還知道什麼是真相,而扯淡的人則無所顧忌,隻要敢講就有人願聽願信,言者與聽者都完全不在乎真假,隻關注是否符閤自身利益。哈裏認為,當今社會之所以充斥扯淡現象,其根本原因在於當代民主政治的崩壞和市場經濟的扭麯,導緻不負責任的鬼扯大行其道,再加上政治、道德和宗教等範疇往往難有真偽立判的標準,更助長瞭指鹿為馬,積非成是的公共言說,甚至從中獲取政治或商業利益。「川普現象」,無疑是近年來最顯著的案例。
 
  然而,撰寫《宣傳如何奏效?》一書的耶魯大學教授傑森.史坦利(Jason Stanley)2016年在《紐約時報》撰文指齣,用哈裏.法蘭剋福的說法來描述「川普現象」,其實並不完全準確。史坦利認為,川普現象代錶的是翻轉大眾傳播的邏輯。過去,齣於政治或商業目的,各式宣傳或話術在取悅一部份人的同時,也需盡量避免冒犯或引起另一部份人的反感,但川普則無所顧忌,敢於放言鬼扯。他不僅公開錶露厭女傾嚮,也將美國社會諸般問題歸咎於有色人種和外來移民,並且公然以粗野、武斷的態度誇誇其談,不管他的言論是如何地違反事實、常識與主流價值規範。除瞭將各種國際與社會問題簡單化,更以狂人之姿,強調自己有效解決這些國際和社會問題的能耐,抨擊政治菁英與既有體製,並訴諸「讓美國再度偉大」的民族主義情感。
 
  為瞭洞察與揭穿這個鬼扯世界的各種荒唐鬼扯、瞎扯與煽惑話術,本書兩位任教於華盛頓大學的作者,分別是演化生物學傢卡爾.伯格斯特姆,以及華盛頓大學知情公眾中心負責人傑文.威斯特,為大學生開設瞭同名課程,本書是這門課的精華結晶,提供實用技能,幫助讀者在數位時代駕馭數據資料、避免接收不實資訊和鬼扯充斥的「假新聞」。
 
  我自己讀瞭這本書之後,深感受益匪淺,熱切地想嚮身邊的師友推薦這本書。有瞭這本書的思想武裝及技術升級,我相信,人人都可以從容麵對這個充斥鬍說八道、虛假資訊無所不在的時代,做一個不受人惑的自由人。
 
纍積知識,打造動態的腦際網路,以破解假象 
詹益鑑(Taiwan Global Angels創辦人)
 
  身為颱灣人,相信對假訊息或不實資訊早已見怪不怪。無論是各種選舉之前的抹黑戰術,或者無所不在的詐騙案件,活在颱灣,彷彿每天都在做智力測驗,稍不留意,厄運隨之而來。
 
  但是造假這件事,既不是資訊時代的發明,更不是人類的專利。自然界中的各種偽裝高手,生物界中的擬態、保護色,或者在爭搶地盤或配偶的過程中使齣的手段,無論是虛張聲勢,或演化齣來的無用外型,都隻是生物個體在群體演化與淘汰的基因長河中,得以延續與繁衍的方法之一。
 
  因此透過文字、語言、數字、圖錶所造成的隱藏、誇大、誤導、欺騙,無論有意無意,無論部分或者全部,這些被本書稱為鬼扯的各種行為,其實關鍵不隻在欺瞞或誘導的方式本身,更重要的是意圖為何。
 
  相信大傢都聽過政治是高明的騙術,但也聽過政治是管理眾人之事。事實上無論企業管理或組織行為,本質上都是在透過溝通與執行,在管理或分配資源的過程中,創造更大的價值。隻可惜價值對每一個人來說不是等價的,也因此就會有所謂的利害關係跟資源搶奪,或者形成立場與觀點的差異。
 
  這些差異,也就形成瞭鬼扯背後的目的,或者說鬼扯的意義。
 
  本書透過大量的案例,從鬼扯的定義到分類,讓讀者理解在這個時代,如何透過對數據、資訊與文字的操弄,來改變或導引閱聽大眾的觀點與情感,而背後被拿來操作或可以分析的因果、數字、圖錶與演算法,原本都應具有邏輯意義及價值,卻反而拿來作為反智或盲從的工具。
 
  真正的主因,是群眾的盲從心理,以及對客觀資訊的期待投射。但即便是追求真理的科學與哲學,至今也難以證明其完備性,何況凡事都有觀察與描繪的角度,我們對真實的過度期待,纔是讓鬼扯得逞的原因。
 
  作為一個長期接觸新創團隊與聽取簡報的投資人,工作上多數時間都花在聽取創業者提供的數據與資料,以及透過各種方法查證與判斷其真偽的過程中。但是,即使所有資料都是真實的,也無法遽下結論,認為該公司值得投資。畢竟我們要投資的是成長潛力,要迴避的是不確定性。誠實可靠的創業者,未必是值得投資的未來獨角獸。
 
  反過來說,若是鬼扯被識破,那麼投資人將再也不會將時間精力投注其上。損失一個案件的投資金額事小,浪費時間導緻未能投資高報酬率的案件,纔是創投最大的損失。其實,我們的人生也是相同的道理。
 
  我們之所以要學會辨別與識破鬼扯的能力,不僅在避免浪費時間,更重要的是把心智與注意力放在能夠長期纍積與產生複利效應的事情上。也唯有把時間與注意力投資在成為某些領域的專傢上,我們纔更有機會識破相關領域的造假與鬼扯,避免資源的浪費。
 
  但因為這個世界很大、領域很多,我們不可能成為所有事情的專傢。本書在最後章節提供瞭如何識破假象的各種方法,包括理性層次、技術層次與心理層次的方案。
 
  此外,我自己在多年來的專業工作中,覺得最重要的是建立一個可以信賴的專傢網路,這就是破解鬼扯的最佳方法。纍積自己熱愛領域的知識與經驗,成為專傢並結交許多專傢,在交換資訊與破解假象的過程中,打造一個動態而且堅實的腦際網路。這是除瞭閱讀本書之外,我給讀者們的另一項推薦,保證不是鬼扯。
 
涵養下一代思考力,培養識讀能力是唯一正解  
呂昱達(丹尼老師的公民教室創辦人)
 
  身為一名在職教師,我時常可以聽到來自學生的各種鬼扯,例如沒交作業時,鬼扯辛苦撰寫的作業如何被寵物吞下肚;遲到時,鬼扯上學途中怎麼歷經重重險難;又如課堂上使用手機被抓包,卻鬼扯不是在玩手遊,而是在查資料。
 
  不同於學生那些極易識破的謊言,當前帶有惡意的鬼扯如雪片般紛飛,且越來越難以防範。鬼扯有如一門藝術,比的是誰的版本包裝得更縝密、更煽動人心。從Covid-19觀之,疫情影響瞭人類社會的各個層麵,從生活習慣、旅遊安排到上課方式,若想要迴到過去,不外乎施打疫苗預防,或服用能應對癥狀的藥物。疫苗對於預防疾病的功效,在醫學界是無庸置疑的,差別僅在不同品牌研發的原理不同、副作用,以及保護力略有落差。然而,迴想國內開放疫苗施打之初,無論是社群平颱或新聞媒體,總充斥著「疫苗接種恐導緻免疫風暴、改變基因」、「病毒沒那麼毒,疫苗更毒」、「疫苗含有高緻癌物SM-102」、「打完疫苗後平均活2~3年」、「AZ恐引起癌癥」、「群體免疫已存在,接種會導緻自體免疫攻擊」等錯誤且引發民眾恐慌的資訊。更令人難受的是,新聞媒體為瞭吸引流量,不惜刻意營造「施打疫苗」與「重癥、死亡」之間的關聯性,連長者吃肉粽噎死,都硬要扣上「阿公剛施打完疫苗」的帽子。此類操作,任何稍有醫學常識者都知道是鬼扯,但身陷同溫層中的閱聽人可不那麼認為。當我國第三劑疫苗覆蓋率已超過六成,卻仍有不少信徒深信疫苗比病毒更容易遭緻死亡。
   
  無獨有偶,此書作者提到,曾有一位英國醫師魏可非(Andrew Wakefield)在醫學期刊上發錶一篇證據極其薄弱的研究,旨在宣稱一種自閉癥伴隨發炎性腸道疾病癥候群,可能與麻疹疫苗有關。魏可非的研究在當時刺激瞭「反疫苗」運動,極長時間助長瞭美國人民對麻疹疫苗的恐懼。即便之後眾多科學傢推翻該研究結論,魏可非也被英國醫學總會判定專業行為不當,而被吊銷醫師執照,但令人擔心的是,迄今仍有一部分群眾深信疫苗與自閉癥存有關聯,而選擇將自己的孩子暴露在極高的染疫風險之中。
 
  上述案例揭露鬼扯的一項重要技術,即「運用學術詞彙」和「操弄數字」。近年各種公投案中,皆充斥而混淆民眾認知、難辨真偽。念過研究所的人都知道,在科學界要證明事物與現象之間是否相互影響,多半採取量化取徑,而理想的量化研究,變因之間要有嚴謹且可驗證的因果關係,否則縱使相關係數極高,也存有極高的鬼扯可能。例如,國內某電視颱曾經為瞭替「中國欲贈高雄市熊貓」抬轎而繪製一張摺線圖,圖中僅標示三個點,分別是「2008團團圓圓來颱」、「2009團團圓圓亮相」、「2014圓仔齣生」,並利用這三點連接起來的摺線趨勢,指稱熊貓經濟使木柵動物園6年來入園人數增加近百萬,但如果你有心到木柵動物園官網下載入園人次數據錶,即可發現該媒體完全忽略08年之前、09~14年之間和14年之後的入園人次皆不若這三個年份高漲。上述數據充其量隻能影射國人愛跟風的習慣,實際上難以替熊貓經濟背書,但透過操弄、隱藏數據,便能先射箭再畫靶,混淆視聽達到宣傳的目的。
 
  科技蓬勃發展的當下,鬼扯訊息還不隻是透過賣弄學術詞藻跟操弄數字達成,科技技術更能輕易偽造權威性的發言。前陣子,在學生間紅極一時的網紅,因為利用深度偽造技術,用極為仿真的方式,將情色片主角的臉替換為女星、網美,甚至是總統容貌。然而,我們所應該要擔心的,不隻是這項技術會被如此運用,更應擔心它會使假訊息更難以識別。如同本書作者所提到,知名喜劇演員喬丹.皮爾(Jordan Peele)曾用這項技術拍攝關於假新聞的公益廣告,影片中看似歐巴馬侃侃而談的畫麵,其實鏡頭前站著的正是喬丹.皮爾本人。當「有圖不一定有真相」的時代正式到來時,操縱民意便易如反掌,更可能成為興戰的工具。
 
  我在高中教導學生媒體識讀,在課堂上陳述理論、羅列案例,不時帶點新聞實作與辨識假訊息的學習活動,但也常常受限於社會領域而單打獨鬥,並自我懷疑所做的努力,是否真的能涵養下一代批判思考的能力。本書作為一盞明燈,提點瞭第一線的教育工作者,假訊息澄清總是緩不濟急,培養識讀能力使謠言止於智者,纔是唯一正解。此外,本書透過跨領域間的閤作,由華盛頓大學生物學傢伯格斯特姆和知情公眾中心負責人威斯特主筆,提供瞭豐富的自然與社會科學的案例,並利用不同辨識的法則與工具,一步步帶領讀者揭露古今中外的各種鬼扯。作者幽默風趣的筆觸,更能讓讀者在閱讀過程一邊破解鬼扯,一邊開懷大笑。誠摯推薦給各位。

用戶評價

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我最近在關注一些關於「數位公共領域」的討論,發現現代人對於隱私權的讓渡似乎已經到瞭麻木的程度。我們總覺得,隻要不涉及敏感資訊,分享一點點行為數據沒關係,反正能換來更個人化、更便利的服務。然而,這種「數據交換」的背後,其實是在建立一個極度透明的個體模型,這個模型一旦被掌握,其潛在的風險是巨大的。這本書如果能闡述清楚,當我們缺乏對數據的「知情同意權」時,我們在做決策時就已經先輸瞭一步。想像一下,如果你的消費習慣、瀏覽歷史,甚至連你和朋友的互動頻率,都被用來預測你下一次投票的傾嚮,或者推銷你不需要的產品,這種精準的「推播」其實就是一種變相的限製自由。我更希望看到書中能探討「數據所有權」的界線在哪裡?我們的數據到底屬於我們自己,還是屬於那些收集它的科技巨頭?這種法律和倫理上的模糊地帶,正是「假象」滋生的溫床。

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對於我這個已經在職場摸爬滾打一陣子的人來說,最頭痛的就是如何嚮我的團隊或上級解釋一個複雜的數據分析結果,同時又要確保他們理解其中的不確定性和限製。很多時候,為瞭追求決策效率,大傢傾嚮於接受一個「看起來很漂亮」的數字,卻忽略瞭背後的統計誤差、樣本偏差或是模型假設。這本書如果能提供一些實用的溝通策略,教導我們如何誠實地麵對數據的局限性,如何用更清晰、更負責任的方式去呈現分析結果,而不是一味地製造「數據的確定性幻覺」,那將非常有幫助。我常常看到許多報告為瞭迎閤聽眾的期望,會刻意淡化不利的數據點,這種「為數據說故事」的行為,在我看來就是一種低級的數據操控。我期待書中能強調「謙遜」在數據解讀中的重要性,提醒我們,每一個模型都隻是一個簡化,而不是世界的全貌。

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說實話,現在坊間談論「數據」的書汗牛充棟,大多停留在教你如何使用Excel或Python這些工具,但這本既然強調是「思辨素養」,那我就更看重它在哲學和社會學層麵的探討。我希望作者能跳脫技術層麵的討論,去挖掘數據背後權力的分配問題。例如,誰有權力定義哪些數據是重要的?哪些群體的數據又經常被忽略或錯誤解讀?畢竟,數據從來都不是冰冷的客觀存在,它們是社會互動、歷史脈絡下的產物。如果一個決策係統完全依賴一套有偏見的數據模型來運行,那結果隻會是加劇現有的不平等。我對那些號稱「數據驅動」的決策流程尤其敏感,因為背後往往是少數精英的價值觀在主導。這本書如果能提供一些批判性的視角,讓我們理解數據是如何被武器化,用來鞏固既有結構,而不是真的為瞭優化社會福祉,那我就覺得這本書的價值遠超一般工具書。這種深度挖掘,纔能真正幫讀者建立起對抗資訊操弄的內在防線。

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這本書的書名就讓人眼睛一亮,「數據的假象」這個詞抓住瞭現代人麵對海量資訊時的那種焦慮感。現在社群媒體上的各種數據圖錶、新聞快報,看似科學、客觀,但背後是不是隱藏著什麼操作,我們常常是看不齣來的。我最近參加瞭一個關於數位素養的工作坊,老師就一直強調,在這個資訊爆炸的時代,我們不能隻會「看」數據,更要懂得「質疑」數據背後的意圖。這本書如果能深入剖析這些「假象」是如何被建構齣來的,例如透過選擇性的數據呈現、誤導性的視覺化,甚至是演算法的偏見,那絕對是我們提升判斷力的及時雨。特別是提到「深度偽造時代」,這就更讓人警惕瞭,不隻是文字或圖片,連影音都可以被竄改得天衣無縫,如果缺乏基礎的數據思辨能力,我們很容易在不知不覺中,被某些特定力量牽著鼻子走,做齣錯誤的決策,這不隻是個人損失,對整個社會的民主討論基礎都是一種侵蝕。我期待作者能提供一套具體、可操作的工具箱,讓我們這些非專業人士也能夠在日常生活中,像個偵探一樣去拆解這些數據迷霧。

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這幾年來,AI繪圖和深偽影音的進步速度快到讓人難以招架,這對藝術創作界、新聞業乃至司法取證都帶來瞭顛覆性的挑戰。當「眼見為憑」這句老話徹底失效時,我們該相信什麼?這本書既然鎖定在「深度偽造時代」,我猜測作者必然會觸及數位鑑識或區塊鏈等技術的應用,但更重要的,應該是如何在技術層麵之外,建立起我們內在的「懷疑肌肉」。我認為,關鍵不在於學會辨識每一種新的偽造技術(因為技術總是在進步),而在於培養一種對資訊來源的係統性審查習慣。例如,麵對一個驚人的消息,我們應該追問:這個資訊的原始載體是誰?它是否有足夠的公開性和可驗證性?它是否符閤已知的物理或社會規律?這種元層次的提問能力,纔是真正應對「假象」的核心防禦。我希望這本書能提供一個清晰的架構,讓我們從被動的接收者,轉變為主動的、批判性的資訊獵人。

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