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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

為了解決精準模型八卦的問題，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》

精準模型八卦進入發燒排行的影片

臺灣中小型酪農業的經營挑戰與因應策略

為了解決精準模型八卦的問題，作者陳昱宏 這樣論述：

依據「臺紐經濟合作協議(ANZTEC)」，紐西蘭進口臺灣的液態奶自2025年起全面零關稅且無配額限制；液態奶為臺灣重要民生消費品之一，長期主要都由國內酪農戶供應，而紐西蘭生乳生產成本遠低於臺灣，酪農業者面對紐西蘭進口乳品的競爭感到焦慮，本研究動機與目的乃瞭解臺灣中小型酪農業的經營挑戰與因應策略，以作為業者擬定經營策略的參考。　　本研究以質性訪談法為主，次級資料收集法為輔；訪問一位專家學者、四位乳品廠專業經理人、四位酪農戶總共九位。收集整理他門對臺灣酪農業發展歷程、現況與未來發展趨勢，經營困境與解決之道的觀察與看法，本研究結論是臺灣中小型酪農業共同面臨的困境是缺乏勞動力、畜隻超養的法規遵循、土

地取得不易這三大問題，而近年國產鮮乳需求增長強勁，數十年來長期存在的冬季剩餘乳及接班問題，暫時不是主要關心的議題。　　整併或聯營讓牧場規模大型化，便於導入機械化、自動化、智能化，同時解決缺工及成本問題，此與合適的大面積畜舍土地取得息息相關，可能會需要產業及政府合作，共同成立合作平台，提供協助。

跨領域學 Python：資料科學基礎養成

為了解決精準模型八卦的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　我又不是程式設計師, 為什麼逼我寫程式？學 Python 到底要幹嘛？ 　　大家都說要學，可是到底有沒有 Python 這麼好用的八卦啊？ 　　█ 全民 AI 時代來臨, 資料科學順勢崛起 　　身在數位新世代, 任何行業都會接觸到龐大的資料, 而 Python 正是當今最常用的大數據 (Big Data) 處理工具。考慮到世界各國紛紛搶著將程式語言列入正規教育體系、台灣在 108 年度高中課綱跟進, 資料科學 (data science) 與機器學習 (machine learning) 又成為時下最搶手的新興行業, 學 Python 已經蔚為全民運動。 　　再不學

Python, 你將喪失競爭力, 等著淪為昨日黃花！ 　　█ 對未來徬徨的文科生, 也能靠程式培養斜槓好本事 　　為什麼學程式一定要數學好、懂理論？大學修過的計概、微積分或統計早就忘光光了, 怎麼辦？ 　　學 Python 絕非理科系學生的專利, 任何人都能輕鬆學會並運用 Python。用 Python 處理資料絕對出乎你意料地容易──無須高深技術或數學知識, 只需撰寫短短幾行程式碼, 便能輕鬆獲得統計數據和繪製圖表。一旦學會程式／資料科學技能, 再與你自身科系的知識及專長結合, 便能創造出獨一無二的跨領域價值, 大大提升就業前景、不怕畢業即失業！ 　　█ 從做中學, 零程式基礎也保證

學得會 　　從 Python 的基本語法與重要基礎觀念, 到使用 Python 抓取報表、分析資料關聯、預測資料趨勢、繪製各種圖表, 甚至看似艱深、實際上簡單易用的機器學習模型...在耳聞已久的神秘面紗底下, 透過這本書引進門, 各位將發現使用 Python 來運用這些工具, 居然是如此簡單。 　　本書由同樣文科系出身的資深程式學習者操刀, 跳脫電腦書過去沉悶無趣的印象, 改以輕鬆又不失幽默的筆法、簡單但超實用的範例, 一步步帶各位體驗 Python 語言及資料科學的驚人威力。 　　學 Python 從未如此簡單──你到底還在等什麼？ 本書特色 　　★ 以易讀、高親和力的方式講解 Py

thon 語言 (變數、邏輯判斷、迴圈、資料結構、函式...等) 及資料科學套件, 超級零基礎文科生也學得會, 從第一頁就有感！ 　　★ 用簡單套件打好資料科學基礎, 零基礎、高效率處理好大量資料, 包括：NumPy、Pandas、matplotlib、seaborn、scikit-learn、requests 等熱門套件。 　　★ 還不知道學 Python 能做什麼嗎？本書用極短程式碼完成超實用範例, 包括：整理報表、統計試算、繪製圖表、爬取網頁、預測分析、機器學習...等等。 　　★ 大數據時代必備的資料科學基礎, 從基礎統計學到機器學習, 你將快速搞懂像是中位數、四分位數、變異數、

標準差、直方圖 (histogram)、箱型圖 (box plot)、相關係數 (correlation coefficient)、決定係數 (R2)、精準率與召回率 (Precision/Recall)、線性迴歸 (linear regression)、K-近鄰 (KNN)、邏輯斯迴歸 (Logistic Regression)、支援向量機 (SVM)、主成分分析 (PCA)、標籤 (labels)、特徵 (features)、分類器 (classifier)、標準化 (standardization)、降維 (dimension reduction)... 　　★ 特別附贈 Bonus：

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815停電事件對總統滿意度的影響：以文字探勘為途徑

為了解決精準模型八卦的問題，作者林玿弘 這樣論述：

總統滿意度作為總統施政表現的重要指標，在現行以民意調查為主的測量方式中，受限於經費、時間等因素，執行的時間點較為分散，難以回答總統滿意度受事件影響多大、持續多久等問題。因此本文利用網路資料，嘗試發展新的測量方式，改善資料點不足而難以評估事件對總統滿意度影響的問題。本文利用機器學習中的半監督式學習，標註2017年PTT八卦版中20餘萬個帳號的發言是否滿意蔡英文總統的施政，進而獲得較密集時間點的總統滿意度。藉此，我們可以得知不同時間、不同議題中，使用者的態度形成與變化。研究結果顯示，本文之測量方式與既有文獻結果相符，加上時間設定上較為自由，本測量方式將有助於短時間、即時性的事件影響評估。本文以7

29限電事件與815停電事件為例，利用自然實驗法將本島與外島使用者分離，並討論受影響大小對總統滿意度的影響。此類突發事件，在過去的研究中，缺乏前測資料，難以對事件歸因，也缺乏資源對事件持續追蹤，進而難以得知事件的影響大小、持續時間等問題。然而本文明確指出，受影響較大的本島使用者較未受影響的外島使用者更傾向給予總統不滿意的評價，更可精準地評估事件影響的持續時間。