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【金石堂選書】本月推薦您這些好書👉 快來看看
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。
◆本書賣點
●《不大可能法則》作者全新著作。所謂暗數據,相當於宇宙中的暗物質、金融界的「黑池」、網路世界的「暗網」,都是不易察覺的事物,但觀察不到,不代表不存在;而觀察得到的東西,也不等於「全部」,尤其是數據。
●大數據就像漫畫一般,以簡單幾筆,補捉基本的輪廓,簡化了很多細節。忽略的資訊或數據可能鬧出人命、釀成災害,甚至讓經濟體、社會崩解,生命毀滅。本書揭露暗數據無所不在的事實,其成因及影響。
◆內容簡介
//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?
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。
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
序/導讀
序言
這本書與坊間大多數講數據的書不一樣。不論是介紹大數據、開放數據、資料科學的科普書,或講解如何分析數據的專業統計書,講的都是已有的數據,亦即存在你的電腦資料夾、桌上檔案匣或你寫在筆記本裡的資料。然而,這本書講的是你沒有的數據。或許是你當初求之而不可得的數據,也可能是你希望擁有、以為擁有但其實並未擁有的資料。我在書中將舉出許多例子來論證一件事:你遺漏的數據不僅跟你擁有的數據同等重要,甚至更關鍵。看不見的數據可能會誤導你,甚至帶來災難。我將逐一點明這些災難,並闡述它們如何發生、為何發生。但我也會說明災難如何避免,需要留意什麼以防憾事發生。最後我將指出(或許有些出人意料),一旦我們明白暗數據如何產生及釀成大禍,就能藉此一百八十度翻轉
數據分析的老方法,藉由(聰明地)隱藏數據,得到更深入的理解,做出更好的決策與行動。
數據(data)一詞在英文裡到底該視作單數或複數,一直未有定論。過去通常看作複數,但隨著語言演化,現在許多人都視之為單數。我在書裡大多作複數處理,只有寫來特別怪時才視作單數。既然常言道「情人眼裡出西施」,我的認知很有可能與你不同。
我對暗數據的理解是一點一滴從工作中累積的。一路上多虧許多人的挑戰,我不僅慢慢明白這些都是暗數據的問題,這些人也和我一起研究各種因應之道。這些問題涵蓋了醫療研究、製藥業、政府、社會政策、金融業和製造業等,沒有一個領域能倖免於暗數據的威脅。
我尤其感謝撥冗閱讀本書初稿的人:克里斯多佛洛斯.安納諾斯托普羅斯(Christoforos Anagnostopoulos)、尼爾.錢農(Niall Channon)、奈爾.亞當斯(Neil Adams)和出版社找的三位匿名讀者,讓我免於犯下太多難堪的錯誤。感謝我的經紀人彼得.塔拉克(Peter Tallack)大力支持我,協助我找到合適的出版社,並慷慨給予建議,提點我這本書該把重點與方向擺在哪裡。謝謝普林斯頓出版社的責編英格莉德.訥理奇(Ingrid Gnerlich),她是不可多得的聰明嚮導,協助我將初稿修剪成形。最後,我要特別感謝我的妻子雪莉.錢農(Shelley Channon)教授,謝謝她細心評論了好幾版的初稿,大大提升了本書的品質。
大衛.漢德,於倫敦大學帝國學院
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