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輿情操縱：用數據操控心智的鼻祖「析模公司」運作大揭密

為了解決福 斯 Polo 2020的問題，作者JillLepore 這樣論述：

《金融時報》和麥肯錫年度最佳商業圖書入圍 《時代雜誌》2020年秋季最期待著作 《歐普拉雜誌》2020年秋季最佳圖書 美國國家圖書獎「非虛構類」入圍     這家企業自詡是約翰・甘迺迪贏得總統大選的幕後操盤手！     早在冷戰時期，它便開啟先河研發電腦程式模擬人類思考，     用來預測乃至操控人們的行為與思考，深遠影響延續至今。     從劍橋分析公司到俄羅斯網軍工廠「網路研究機構」，     從Facebook、Amazon到Google，都是它的徒子徒孫！     想了解當今「數位操控戰」，你不能不知道它的歷史！ 　　析模公司成立於冷戰期間，遠在Facebook、Goo

gle和劍橋分析公司誕生之前，它便從事資料探勘、鎖定選民、左右政情，乃至操縱大眾。本書作者吉兒‧萊波爾偶然間在麻省理工學院的檔案庫中發現此公司文件，於是著手挖掘這段遭人遺忘的歷史——而它，也是當今矽谷的操控術和傲慢背後，沉眠已久的神祕源頭。   　　1959年，美國一群頂尖的社會科學家創立了析模公司，發明了一套用於預測和操縱種種人類行為的電腦程式，稱為「仿人機」。他們相信，「仿人機」不只能推銷日常用品，還有其他大用：它可以打贏選戰，可以壓制政治反抗運動，可以擊敗共產主義；可以摸透人心，贏得越戰；可以預測種族暴動，甚至瘟疫──可以說，他們的初衷是善意的。隨著業務逐步拓展，析模公司的客戶除了《紐約

時報》等數十家民間大型廠商，就連要競選美國總統的約翰‧甘迺迪和美國國防部等，都赫然在列，其經營據點也因而遍及紐約、華盛頓、劍橋，甚至遠到越南的西貢。   　　從多屆美國總統大選、越戰，到詹森政府不幸誤判種族暴動等，析模無役不與。然而，由於當時的數據收集能力與資訊科技遠不及今日，加以後來析模發生各種不當管理情事，包括向媒體洩漏情資、未能繳交業務報告，乃至因引起民眾疑慮而面臨抗議，甚至遭指控犯下戰爭罪，最終該公司於1970年宣告破產，相關史料且因機緣湊巧幾乎銷聲匿跡……   　　析模公司的科學家相信，「仿人機」乃是「社會科學界的原子彈」，但他們沒預料到，這項發明會像深埋已久的未爆彈，於數十年後的今

日引爆——時至21世紀初，企業收集數據、建立行為模型、操弄訊息傳布——甚至左右各國政情。省思這些現象時，析模公司的歷史與當年的爭議，將是重要的借鏡。   各界好評   　　►萊波爾是出色多產的歷史學家，眼光獨到，總能發掘不為人知的故事。本書精彩絕倫，時而滑稽好笑，時而令人感到惡寒，作者本身形容它為「1960年代的黑歷史」……當代的我們宛如身處一座圓形監獄：因為世界往往充滿監控，哪怕監控者不是國家，也有超大型企業的身影，它們透過預測和操縱人類行為賺進大筆鈔票，其中滲透最深的目標，莫過美國人的投票行為……作者從中挖掘有可信度、不為人知的故事來源。——《紐約書評》詹姆士‧格里克（James Glei

ck）   　　►當代臉書等企業操控心理和輿情，這方面早就有鼻祖析模公司進行同樣操作。作者以極具說服力的手法寫出其中故事，引領讀者探索近代史鮮為人知的一隅。——《科克斯評論》   　　►內容豐富，敘事技巧出眾，眼光銳利。如同作者萊波爾所言，1960年代甘迺迪總統大選過後，對於政治人物可能利用廣告、心理戰甚至新科技來操作選情，當時的民眾可能感到震驚。然而一甲子過去了，現代美國政治生活已經接受這樣的生態，正由於在當代看來稀鬆平常，現在反而需要一位歷史學家來鉤沉，挖掘那個操弄選情的觀念開始萌芽的年代。——《新共和雜誌》，J‧C‧潘（J.C. Pan）   　　►作者揭露了這間遭世人遺忘的企業如何創造

出未來的數據武器。本書讀來既讓人欲罷不能，又毛骨悚然。——歷史學家亞曼達‧福爾曼（Amanda Foreman）   　　►作者不留情面，犀利批評想要以演算法了解人類行為的愚蠢念頭，以及試著破壞民主的侵蝕性後果，成就出這部深具洞察力的作品，帶領讀者認識具有歷史意義的異議事件。——《書目雜誌》星級評鑑，布倫丹‧迪斯克爾（Brendan Driscoll）   　　►這本書來得正是時候。作者以迷人的文筆和讀者對話，寫出橫跨多洲地理與時間維度的敘事格局。她取得大量的家族相關資料，訪談親近人士，拜此之賜，筆下人物性格、家庭、外遇、爭鬥、家常便飯的八卦閒聊，都躍然紙上。——美國國家公共廣播電台，夏儂‧龐

德（Shannon Bond）   　　►敘述預測分析和行為數據科學源起於冷戰年代的故事，文字優美，邏輯嚴謹。——《金融時報》

福 斯 Polo 2020進入發燒排行的影片

北平輔仁大學與中西交通史的萌芽

為了解決福 斯 Polo 2020的問題，作者張揚舞 這樣論述：

本文以北平輔仁大學為個案，從學術機構之角度，分析史料收藏、時代回應、機構宗旨、人際網絡與典範傳承，如何促成中西交通史的萌芽與形塑？中西交通史大略在1920-30前後逐漸萌芽。然窮本溯源，可上溯至晚清域外史地、西北史地、元史學，與域外東方學之匯流。此專史類門之型塑，背後所體現之研究動能，除史料、方法之傳承外，亦反映在與歐洲文明交會後，知識分子再思對古代中國於世界上之地位。1922年梁啟超《中國歷史研究法》主張觀察「世界中的中國史」，1924年章太炎在〈救學弊論〉斥當代中國史研究是為外人而作，即反映了此專史之時代特性。1928年張星烺於《中西交通史料彙編》自序中對西與中的編排，明確表示出中西交通

史，所欲回應西力東漸後重思歷史中的中國與世界這個時代提問。張星烺此作，為中西交通史的價值作了說明，也為此專史日後之研究，奠下重要的史料與方法基礎。輔仁雖非最早開設中西交通史課程之學校，然以下四大原因，使其在中西交通史萌芽歷程中，輔仁佔有重要關鍵。其一，陳垣長年擔任輔仁大學校長，張星烺擔任輔仁史學系主任，兩學人在中西交通史方面有重大貢獻，以此兩人外擴的人際網絡構成一中西交通史學術共和國。其二，輔仁因為是教會大學，教師來源相較北大、清華等校較不拘一格，且因為外國教會背景，長年有不同國籍學者任教其中，並參與相關學術活動，特別能顯現出其跨國性學術共和國特徵。其三，輔仁雖為一天主教會設立之教會大學，然主

持者為中國人，且以國學研究作為創校之基礎，別具溝通天主教、西方科學與中國文化之意涵。中國基督教史本身即為中西交通的重要論題，輔仁在此方面有重大貢獻。例如陳垣對元代也里可溫之考據，即出自輔仁大學前身輔仁社的社課活動。其四，輔仁創校者與師生在中西交通史研究中具有承先啟後之特性。英華、馬良與陳垣、張星烺，上承晚清西北史地與天主教中國傳教史之史料與人際；張星烺、方豪又下啟中西交通史之研究典範。若以史學類門建構而言，輔仁大學在中西交通史研究萌芽中，實為重要之環節。本文除緒論與結論外，第二章〈中西交通史論題與萌芽背景〉，自晚清元史補證、西北史地與域外史地著手，說明西北、域外這些討論中西交通史的基本材料，何

以逐漸開始受到晚清士人如魏源(1794-1857)、徐繼畬(1795-1813)、姚瑩(1795-1873)等注意，並著重於探討史家與史家間的材料承接及其人際網絡。進而討論域外東方學下漢學研究的「審邊塞」傳統，由十六世紀開始之傳教士如利瑪竇(Matteo Ricci，1552-1610)、金尼閣(Nicolas Trigault，1577-1628)，乃至十九世紀以來的歐美、日本學院漢學家如夏德(Friedrich Hirth，1845-1927)、伯希和、白鳥庫吉(1865-1942)，何以著重傳統士人所不在意的邊塞、族群、外來宗教問題，並梳理域外漢學家與晚清士人的交流中，如何逐漸將這項傳統

，傳輸晚清士人與民國學者。第三章〈輔仁創校、課程與中西交通史研究傳統〉，探討輔仁大學的設立背景，自英華、馬良籌辦輔仁社談起，並整理二人之教會背景、政界背景，說明二人投入基督宗教高等教育與明清天主教研究的各項原因，揭出史料優勢與中西交通使命，乃輔仁自創校即著重於中西交通史的重要背景因素。續論陳垣、張星烺二人的治學歷程與學術貢獻，說明二人如何為輔仁立下中西交通史的研究典範，以及陳垣接掌輔仁大學，如何透過其人際網絡羅致師資團隊，建立中西交通史課程。第四章〈輔仁對中西交通史產生之影響〉，對輔仁三大學術刊物《輔仁學誌》、《輔仁英文學誌》(Bulletin of the Catholic Universi

ty of Peking)、《華裔學誌》(Monumenta Serica)刊載之中西交通史論題發展進行分析，並討論專書出版與後期教師研究成果，證明輔仁已然何成為一跨學校、跨國界之中西交通史學術共和國。北平輔仁大學由於其創校背景與史學系執行者陳垣、張星烺之傳統奠定、學術共和國創建與葉德祿、方豪的典範傳承，為促成此中西交通史萌芽之重要關鍵。輔仁或不足以呈現中西交通史萌芽之全貌，惟在此領域之發展過程中，確然舉足輕重，扮演關鍵性的角色。

UNIQLO熱銷全球的祕密：日本首富柳井正的經營學

為了解決福 斯 Polo 2020的問題，作者MikaK. 這樣論述：

柳井正：成功一日就捨棄！台灣第一本完全針對UNIQLO寫的書，解讀西服店小開到日本首富的成功商業模式！！ 　　這位日本小郡商事西服店的小開，在大學畢業之際仍找不到人生方向，在家用長子的敦促下，從父親柳井等手中接棒，瞭解西服業高成本、但顧客需求量低的問題，進而轉戰休閒服市場。並於1984年創立「UNIQLO」，逆勢操作地利用SPA 模式，打造由企劃、生產、物流到銷售等一條龍的生產，屢屢在日本創下「一款衣服有十分之一人口購買」的佳績，成為日本人心目中服飾業的理想品牌。 　　隨著UNIQLO業績不斷往上翻，說是柳井正的野心也好，或說他希望有更多的人能享受到低價且優質的穿著也罷。這10年來，UNI

QLO用鴨子划水的方式積極在全球複製成功經驗，先後在香港、紐約、倫敦、巴黎、上海、首爾、莫斯科開枝散葉，而下一個據點是台灣。 　　UNIQLO為何能從一個大和品牌成為全球品牌的原因在於，追求品質、講求創新、時尚中帶有讓人微笑的價格。特別的是，在柳井正的堅持下，在UNIQLO你不會因為所在地點的差異，或員工膚色不同而得到不一致的服務，因為他講究「完全日本」的服務。 　　也因為這股堅持，UNIQLO以黑馬之姿躋身全球第五大，亞洲第一大平價服飾。為了讓這塊紅底白字的招牌得以在全球發光，柳井正誓言2020年，超越ZARA、H&M，讓營收上看5兆日圓。期待這股紅色旋風，相信更多的UNIQLO價值

，醞釀中……。 【創新】──Heattech 　　不用穿厚重的衣物，一樣可以穿的很保暖。基於讓人們穿的舒適的理念，Heattech自1999年開始研發，經過團隊不斷的測試、重來、再測試、再重來的反覆嘗試，終於在2007年問市。 　　就是這股堅持，讓Heattech系列每年冬季都賣到缺貨，以2009年來說，各界訂單量2,800萬件，但在入冬前，已有多款顏色幾近缺貨。 【時尚】──超越流行的秘訣 　　打破「便宜沒好貨」的心態，UNIQLO與世界級大師合作，激盪出最完美的火花。例如，「+J」即是和名聞遐邇的德國設計師吉爾．桑德（Jil Sander）合作開發的新品牌。另，在柳井正的心中，最好的商品除

了時尚之外，還得兼具「功能、素材、舒適感、設計感」等等附加價值，滿足消費者一次購足的心理，進而引發強烈的衝動性購買。 【品質】──「匠計畫」 　　網羅日本境內擁有30年以上資歷的成衣技術人才，這個「紡織工匠團隊」，平均年齡超過60歲，一開始只是個13人的小組織，不過後來慢慢擴展到40人的規模。一開始當然受到中國工廠的強烈反對。不管是工廠的管理階級，或是勞動階級都想繼續採用自己的方式進行生產。不過因為工匠們毫不藏私，把日本來的高度紡織技術傳承給大陸工人，終於讓工匠有了具體成效，大陸工人們也擁有了日本工廠等級的技術水準，也確保了UNIQLO生產的進度和質量。 【日本首富柳井正簡介】 　　1949年

2月出生於日本山口縣宇部市。畢業於早稻田大學政治經濟學部。1972年進入父親成立的小郡商事工作，1984年在廣島成立UNIQLO一號店，同年就任社長職務。1991年將公司名稱改為迅銷公司。 　　2010年還以「日本首富」登上《富比士》（Forbes）雜誌封面。2009年整體營業額高達6,850億日圓，年獲利達1,086億日圓，較2008年成長24％，在全日本甚至是全球一片低迷的狀況下，逆勢成長。 本書特色 　　◎UNIQLO這個全球第四大，亞洲第一大平價服飾品牌。曾多次創造「一年內，一款衣服有十分之一日本人口購買」的驚人記錄，是日本人心中的最TOP的國民品牌。預計2020年，超越ZARA、H&

amp;M，讓營收上看5兆日圓。 　　◎UNIQLO會長暨社長柳井正，更被《富比士》評選為日本首富，並榮登該雜誌當期封面。 　　◎2009年日本百貨衰退10.1％，只有UNIQLO逆勢成長，營業額達6,850億日圓，年獲利達1,086億日圓，獲利較前一年成長24％，創下歷史新高。 　　◎2010/5/15上海旗艦店開幕，吸引國內外大批媒體大陣仗報導，當日更吸引10萬顧客朝聖；今年第四季UNIQLO將揮軍台灣，國內紡織業無不「挫咧等」，原因不為別的，正是UNIQLO將高科技、高品質轉換成平價商品，這股來勢洶洶的威力不容忽視。 作者簡介 Mika K. 　　1978年生。輔仁大學新聞傳播系畢業，日

本上智大學新聞研究所碩士，旅居日本四年半期間，對日本職棒、足球、賽馬與文化小有研究。 　　2001年第一次聽聞UNIQLO，就對UNIQLO的發展史與商品感到極大興趣。 　　mail:[email protected]

長者急性照護模式病人出院後三十天內再入院 : 機器學習 vs. 邏輯斯迴歸

為了解決福 斯 Polo 2020的問題，作者莊宣玲 這樣論述：

研究目的:衛福部於108年7月提出「建構延緩失能之長者友善照護模式」之試辦計畫，顯示長者急性住院醫療照護(Acute Care for Elderly, ACE)是目前醫務管理衛生政策重要推廣工作之一，因此本研究將利用支持向量機(Support Vector Machine, SVM)、隨機森林（Random Forest, RF）、單純貝氏分類器（Naive Bayes Classifier, NBC），與邏輯斯迴歸模型(Logistic Regression, LR)比較長者急性醫療照護模式病患出院後三十天內再入院預測模式之準確性，並預測長者急性醫療照護模式病患出院後三十天內再入院重要影

響因子之權重。研究方法： 本研究為回溯性世代研究設計，經人體試驗委員會審核通過，本研究樣本以南部某兩家醫學中心於2019年1月1號至2021年6月30日接受急性照護模式之年長患者，以病歷審查蒐集病患人口學特性、臨床特性及醫療照護品質特性。本研究利用敏感性(Sensitivity)、特異度(Speciticity)、陽性預測值(PPV)、陰性預測值(NPV)、準確性(Accuracy)、曲線下面積(AUROC)、F1 score作為上述四種預測模式其績效評估之指標，進而利用特徵重要性(Features Importance)分析探討病患出院後三十天內再入院重要影響因子之權重，本研究以SPS

S 26.0版與Spyder(Python3.8)統計套裝軟體進行統計分析。研究結果： 再入院患者共97位，男性占56.7%，平均年齡為81.4歲；無再入院患者共597位，男性占52.1%，平均年齡為81.4歲。本研究利用Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW)針對人口學變項、臨床變項及醫療照護品質進行配對，最後共計694個樣本納入研究分析，其中224人(70%)當作訓練組樣本，48人(15%)當作測試組樣本及48人(15%)當作驗證組樣本。研究結果，顯示機器學習模式更能準確的預測長者急性醫療照護模式病人出院後三十天內再入院，且能

預測最重要風險因子之權重。