暗數據:被看到.被聽到.被測量到的,往往不是「真凶」 | 拾書所

暗數據:被看到.被聽到.被測量到的,往往不是「真凶」

$ 316 元 原價 316
內容簡介


暗數據:被看到、被聽到、被測量到的,往往不是「真凶」


內容簡介

大數據時代必讀的暗數據解析大作。
「只因為沒有人在森林裡聽見樹倒了,不代表樹沒發出聲音。」
我們都習慣看向光亮之處,
但是黑暗中,看不見的事物裡,必定藏有更多決定性細節。


//在遺漏數據的世界裡做出好決定的務實指南//

身處大數據時代,不難以為我們擁有做出好決定的一切數據。但我們擁有的數據其實從未完整,甚至只取得冰山一角。就如同宇宙大部分由暗物質組成,雖然存在卻不被看見,資訊世界也充滿了暗數據,為我們所無視,非常危險。在這本《暗數據》中,數據專家大衛.漢德帶領我們踏上一趟啟發人心的精采旅程,走進我們看不見的數據的世界。

本書探討許多對於暗數據視而不見的情況,討論這些情況如何讓我們做出錯誤、危險,甚至災難性的結論與行動。作者檢視了現實生活中的例子,從挑戰者號太空梭爆炸到複雜的金融詐騙,並分享一套務實的暗數據分類法,說明這些暗數據是如何產生,以便我們學會辨別與掌控暗數據。作者不僅教導我們要對未知事物造成的問題提高警覺,也闡述如何利用暗數據,從中得益,讓我們得到更深入的理解,做出更好的決定。

如今我們所有人都仰賴數據做決定。本書將告訴我們如何避免做出壞的決定。

★暗數據無所不在,生活中有哪些事件涉及了暗數據?

‧有人類,就有詐騙。如何辨識各種隱藏數據的詐騙手法?
‧挑戰者號太空梭爆炸事故起因於漏掉的數據?
‧症狀不明顯的病人容易錯過最佳治療時機?
‧鑽漏洞與操弄制度也屬於玩弄暗數據?
‧社群媒體讓我們覺得他人生活多采多姿,竟是暗數據的作用?
‧選舉民調中未回覆的民眾,可能具有決定性的影響力?


◆名人推薦
鄭宇庭 政治大學商學院統計系教授
謝邦昌 輔仁大學副校長、台灣人工智慧發展學會(TIAI)理事長
謝金河 財信傳媒集團董事長
M觀點創辦人 Miula
推薦


◆本書特色
▓作者出身學術界,也為金融、健康、藥學領域及政府分析大量資料,而《暗數據》結集其中精華,稱之為「消失數據」領域的專家或先驅,亦不為過。

▓數據不是絕對的客觀,也非真理:本書教讀者在判讀資料時,如何避免掉進「客觀」的陷阱,對已獲取、看似可掌握的資料,保有一定的懷疑。

▓展現一般人不易觀察到的統計學分析角度:這個時代一面倒地推崇大數據,沉浸在只要掌握愈多數據就無所不能的幻覺中。本書指出箇中盲點,翻轉視角,開闢另一片視野。

▓深入剖析生活中實例,有閱讀驚悚推理小說的味道:作者寫作經驗豐富,以生動具條理的敘事,引導讀者進入主題。即使門外漢讀來,也會對暗數據有基本的認識。

▓本書延續作者前一部作品《不大可能法則》的風格,觸及醫療、製藥、政府、社會政策、金融業、製造業等各領域的暗數據現象,揭櫫問題根本的解決之道,就在於瞭解訊息中不為人知的黑暗邊角是如何扭曲我們的認知。


◆各界佳評
本書深入研究了遺漏的(暗)數據,以及這些數據如何影響人做決定……作者在書中提供專業的指南,從如何辨別事實遭到篩選到設計隨機試驗,點亮了科學、醫療與政策領域的幽暗角落。
──芭芭拉.凱瑟(Barbara Kiser),《自然》

你一定要讀這本書,信服作者的論證與實例,相信我們沒看到或沒記錄到的數據攸關重大,甚至足以致命。讀完書後,你會覺得暗數據一詞確實有力,能激起我們的好奇與懷疑,同時慶幸終於有統計學家發明了一個好詞,只可惜想到的不是自己。
──孟曉犁(Xiao-Li Meng),《資訊與管理科學學報》

不論是個人或專業領域,我們做決定時總會從某些數據開始。數據的英文「data」一詞源自於拉丁文,意思是「給定之物」。但給的人是誰?數據從哪裡來?我們應該不加懷疑逕直接受嗎?本書充滿洞見,是一部開眼之作,讓我們看見將「給定之物」視為理所當然的危險,在這個「假新聞與數據爆炸密不可分」的時代,應該人人必讀。
──艾德里恩.史密斯(Adrian Smith),圖靈研究所所長兼執行長

任何依靠數據做決策的人,不可能讀完本書而不獲益良多。作者信手拈來,引導讀者認識暗數據的危險。
──艾爾諾.西貝斯(Arno Siebes),烏特勒支大學

作者大大照亮了統計學裡的陰暗角落。書中知識淵博,但充滿機智,流暢易讀,而且重要。我讀完收穫良多,你也不會例外。
──提姆.哈福德(Tim Harford),《轉角遇見經濟學》作者、BBC《或多或少》節目主持人

本書與眾不同,是介紹暗數據的好讀指南,在這個一般人警覺降低的時代,正是大眾亟需之作。
──蓋爾特.莫倫伯格斯(Geert Molenberghs),哈瑟爾特大學及魯汶大學





作者簡介


作者簡介

大衛‧漢德(David Hand)

英國統計學權威,目前是倫敦帝國理工學院數學系榮譽教授暨資深研究調查員。曾擔任倫敦帝國理工學院及公開大學統計學教授,為合格統計學家及多家學術機構成員,多次獲獎,學術成就非凡。除了常上媒體接受訪問,也曾協助警方調查科學詐欺案件。

曾出版七本著作,其中包含《統計極簡介》(Statistics: A Very Short Introduction)、《資訊世代:資訊如何掌管世界》(Information Generation: How Data Rule Our World)、《不大可能法則》(The Improbability Principle)。


譯者簡介

賴盈滿

倫敦政經學院科學哲學碩士,現專事翻譯。譯有《分心不上癮》、《跳舞的骷髏》和《成功的反思》等書。





內容目錄


目錄

序言


第一部 暗數據:來源與後果

第一章 暗數據:我們看不見的事物形塑了我們的世界
數據鬼魂
你以為你有的數據就是全部?
沒事,所以我們不當回事
暗數據的威力
暗數據無所不在

第二章 發現暗數據:我們蒐集什麼、不蒐集什麼
怎麼看都是暗數據
數據廢氣、數據選取與自我選取
由少至多
實驗數據
當心人性弱點

第三章 定義與暗數據:你想知道什麼?
定義不同,量錯東西
不可能什麼都量
篩檢
依據過去表現來選取

第四章 無心造成的暗數據:言行不一
全貌
摘要
人為錯誤
儀器侷限
鏈結數據集

第五章 策略暗數據:玩弄、反饋與資訊不對稱
玩弄
反饋
資訊不對稱
逆選擇與演算法

第六章 刻意為之的暗數據:詐騙與詐欺
詐騙
身分盜竊與網路詐騙
個人理財詐騙
金融市場詐騙與內線交易
保險詐騙
其他

第七章 科學與暗數據:發現的本質
科學的本質
早知道
偶遇暗數據
暗數據與全貌
隱瞞事實
論文撤回
出處與可信度:是誰說的?


第二部:點亮與使用暗數據

第八章 面對暗數據:點亮它
希望!
鏈結已知和遺漏的數據
辨別造成數據遺漏的機制
使用已知數據
數據之外:要是你先掛了怎麼辦?
數據之外:插補法
迭代
數字錯了!

第九章 從暗數據中得益:換個角度看問題
隱藏數據
隱藏數據不讓自己看見:隨機對照試驗
可能會如何
複製數據
想像的數據:貝氏事前機率
隱私與保密
在黑暗中蒐集數據

第十章 分類暗數據:穿越迷宮
暗數據分類法
點亮暗數據

註釋





ISBN: 9789865549961

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