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製造共識【媒體政治經濟學】：政府、傳媒與廣告商，如何把偏見灌進「你」的腦裡，打造「他們」要的共識?

為了解決model 3災情的問題，作者EdwardS.Herman 這樣論述：

「風向」是怎麼帶起來的？我們又是如何被「風向」催眠？ 政府控制媒體，媒體操作輿論 透過五層過濾器「認知作戰」！ 把偏見灌進「你」的腦裡→控制你的想法→打造「他們」要的共識！   　　你以為我們每天接收到的都是最新鮮、最即時的新聞資訊？   　　其實這些資訊早已被「大型媒體集團、出資贊助媒體者、媒體新聞來源、既得利益團體的反擊與意識形態」，透過五層「過濾」、層層精心篩選過，為了達到這個目的，他們擅自：   　　◆將受害者區分為有價值或無價值 　　只有符合需求的受害者才能獲得最催淚的報導， 　　→若因敵對陣營而受害，受害細節必須鉅細靡遺加以強調報導，煽動閱聽者的憤慨之心； 　　→若因我方攻擊而

受害，即使是我國公民，媒體依舊悄無聲息。   　　◆將民主制度扭曲為「真民主」或「假民主」 　　→若是盟友，停電關燈、拿槍強迫人民上街投票，都叫真民主； 　　→若是敵對陣營，做什麼都是獨裁。   　　◆超譯法庭判決，只為打擊異己 　　未審先判、記者辦案是常態，被法官判決打臉怎麼辦？ 　　先大喊陰謀論混淆視聽，或者乾脆掠過不報。只要記者不說，誰知道案件判決了？   　　◆將恃強凌弱包裝成為正義出征 　　「阿甘正傳」、「第一滴血」系列電影中，參與越戰的美國大兵值得同情、需要被拯救並且絕對正義，但有人想過越南、柬埔寨與寮國到底做了什麼，居然讓美軍不惜將這片土地化為焦土嗎？   　　本書作者赫曼與杭士

基，認為當時的美國政府透過這些手段來打造社會的共同認知，或是「凝聚」社會共識。這些手法到現在依舊有效，甚至透過傳播力更強大的網路，更徹底的影響我們。在近年來越趨頻繁的群眾運動、區域衝突中，媒體、政府的作為與群眾的反應，更是一次次的驗證這些操弄手法從來沒有過時。   　　◤所謂「自己的想法」、「我這樣認為」是否真的存在？ 　　我們所認知的世界，真的是出於自由意志認識的世界嗎？ 　　還是說穿了，也只是「被製造出的共識」？◢   名人推薦　　   　　✦ 比　鄰｜Cofacts 真的假的 查核機器人共同發起人 　　✦ 洪貞玲｜臺大新聞所教授兼所長、臺大多媒體中心主任 　　✦ 洪國鈞｜沃草Watcho

ut營運長 　　✦ 胡光夏｜世新大學新聞系教授兼傳播學院院長 　　✦ 張潔平｜Matters平台創辦人 　　✦ 張鎮宏｜轉角國際udn Global主編 　　✦ 張鐵志｜VERSE 創辦人暨總編輯 　　✦ 馮建三｜政治大學新聞系教授 　　✦ 黃哲斌｜新聞工作者

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我國防災士政策之探究：政策採納與推動分析

為了解決model 3災情的問題，作者王銘君 這樣論述：

臺灣因地理條件的關係，時常發生天然災害，災害管理已成為現今政府的一大治理課題。近年來，內政部消防署推動的「災害防救深耕計畫第三期（2018年至2022年）」以前兩期計畫為基礎，進一步推廣「防災士」政策並結合「韌性社區」共同推動，而這即是一種政策創新。本研究透過政策擴散的角度，探討我國防災士政策採納的過程、目前推動所面臨的課題以及後續推動的機制與配套措施。首先，透過深度訪談法與文獻分析法進行資料收集，藉由訪談當初推動政策的參與者，試圖瞭解政策採納的過程與因素，並根據訪談資料的整理，對我國防災士政策在實務推動上提出改善的建議。研究結果顯示，本研究所建構的五大因素框架中，政策採納的因素分別在「學習

因素」、「政治規範因素」、「公民壓力因素」具有解釋力；其次，在整理訪談資料過程外發現其他背景因素影響政策採納，分別為「過去政策的延續性」、「推行者的同質性」與「我國與日本背景條件的相似性」。

人工智慧(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整合：應用STaTa分析

為了解決model 3災情的問題，作者張紹勳,張任坊 這樣論述：

　　●國內第一本解說STaTa ——多達45 種貝葉斯迴歸分析運用的教科書。 　　●STaTa+AI+Bayesian超強組合，接軌世界趨勢，讓您躋身大數據時代先驅。 　　●超強統計軟體STaTa，簡單易懂，功能齊全，廣獲肯定。 　　●結合「理論、方法、統計」，讓讀者能精準使用Bayesian迴歸。 　　●內文包含大量圖片示意，配合隨書光碟資料檔，實地演練，學習更有效率。 　　5G時代的來臨，聯手(AI)人工智慧邁入嶄新紀元，未來可預見日常將出現更密集的AI科技，更可能改變產業型態、生活體驗，甚至是人類的思考模式。 　　AI又稱機器智能，迄今已是一門顯學，屬於自然科學和

社會科學的交集。其中機器學習演算法及Bayesian後驗機率等貝氏推論，不僅適合傳統科學研究法，更適合於當今大數據(big data)時代的來臨。 　 　　本書詳細說明STaTa運用中，45種Bayesian迴歸，以及實務上已非常成熟的AI統計應用技術，可供人工智慧、機器學習等自然科學和社會科研究者使用。內文包含大量圖片示意，搭配隨書附贈光碟，簡潔易懂，學習效果更顯著。  

營建工程資訊儀表板管理系統設計與分析

為了解決model 3災情的問題，作者葉哲仰 這樣論述：

以現今國內的營造業來看，在管理工程專案時仍以書面為重，僅有部份資料與日誌內容運用此方式進行整合，也因此在資料間的聯結性則有較弱之情形產生，造成管理層面產生繁複資訊以及效率低化，皆會影響整體施工專案的執行情況。因此本研究系統期以資訊化管理畫面達到將資訊量減化的統整性，並將施工日誌之記錄資訊一併與資訊化系統整合，清楚呈現和提供相關重點資料之通知管理，在通知管理狀況下能有效的在管理端與施工端做資訊傳遞，給予準確性高且完整的決策方案讓施工專案能有更好的執行率也簡化業主人員所可能面臨的資訊繁複的困境。本研究系統以如戰情室管理般的資訊畫面，首先以現況與需求進行分析，來了解在工程專案上所著重之管理重點為何

；其次為在研究系統的架構與介面功能之設計，分析出重點資料來進行系統資料庫的建置，並將所需資料模型化後讓資料彼此能有效的做聯結，建立於資料庫中提供系統之發展與使用；最後則將上述之資料做完整性的合併與統整，設計出所要提供與呈現的資訊化管理畫面，讓業主人員能有互動化、視覺化、統整化的操作模式。本研究管理系統做為設計管理之基礎，並發展出視覺化的管理模式，研究結果可作為日後工程資訊介面發展的參考依據。